当然可以！下面是一道**专家级别**的 C# 程序员逻辑面试题，它不仅考察对 C# 语言特性的掌握，还涉及并发编程、线程安全、异步编程和设计模式的理解。

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### 🧠 面试题：实现一个线程安全且支持异步的缓存系统（Cache）

#### 📌 题目描述：

你需要实现一个通用的缓存系统 `ConcurrentAsyncCache`，满足以下要求：

1. **支持异步加载数据**：如果缓存中没有对应的键，则调用一个传入的异步工厂函数 `Func>` 来加载值。
2. **线程安全**：多个线程或任务可以同时访问该缓存而不会出现数据竞争。
3. **防止缓存击穿**：当多个线程同时请求一个缓存未命中项时，只允许一个线程执行加载操作，其余线程等待其完成。
4. **支持过期机制（可选加分）**：每个缓存项可以设置生存时间（TTL），自动清理过期项。
5. **支持清除缓存项**。
6. **异步清理过期缓存项（可选加分）**。

#### 📌 接口定义（简化版）：

```csharp
public interface IAsyncCache
{
Task GetOrAddAsync(TKey key, Func> factory, TimeSpan? ttl = null, CancellationToken ct = default);
void Remove(TKey key);
}
```

#### 📌 示例使用：

```csharp
var cache = new ConcurrentAsyncCache();

var result1 = await cache.GetOrAddAsync("key1", async (k, ct) =>
{
await Task.Delay(1000, ct); // 模拟耗时操作
return "value1";
}, CancellationToken.None);

var result2 = await cache.GetOrAddAsync("key1", (k, ct) => throw new Exception("Should not be called again!"), CancellationToken.None);
// result2 应该等于 "value1"
```

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### 🧩 考察点：

- 对 `ConcurrentDictionary` 的高级使用。
- 对 `TaskCompletionSource` 的理解与使用（用于防止重复加载）。
- 异步编程与 `CancellationToken` 的结合。
- 线程安全设计与并发控制。
- 可选：定时清理机制（使用 `Timer` 或后台任务）。
- 可选：缓存过期策略（LRU、TTL 等）。

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### ✅ 参考答案（简化实现）：

```csharp
public class ConcurrentAsyncCache
{
private readonly ConcurrentDictionary _cache = new();
private readonly TimeSpan _defaultTtl;

public ConcurrentAsyncCache(TimeSpan? defaultTtl = null)
{
_defaultTtl = defaultTtl ?? Timeout.InfiniteTimeSpan;
}

public async Task GetOrAddAsync(
TKey key,
Func> factory,
TimeSpan? ttl = null,
CancellationToken ct = default)
{
if (_cache.TryGetValue(key, out var entry) && !entry.IsExpired())
{
return entry.Value;
}

var tcs = new TaskCompletionSource();

var newEntry = new CacheEntry(default!, ttl ?? _defaultTtl);

var added = _cache.TryAdd(key, newEntry);
if (!added)
{
// 如果已经有其他线程在加载，等待它完成
entry = _cache[key];
if (!entry.IsExpired())
{
return entry.Value;
}

// 如果已经过期，尝试替换
if (!_cache.TryUpdate(key, newEntry, entry))
{
// 如果替换失败，说明其他线程已经更新了缓存
entry = _cache[key];
if (!entry.IsExpired())
{
return entry.Value;
}
else
{
throw new InvalidOperationException("Conflict during cache update.");
}
}
}

try
{
var value = await factory(key, ct).ConfigureAwait(false);
newEntry.SetValue(value);
tcs.SetResult(value);
return value;
}
catch (Exception ex)
{
_cache.TryRemove(key, out _);
tcs.SetException(ex);
throw;
}
}

public void Remove(TKey key)
{
_cache.TryRemove(key, out _);
}

private class CacheEntry
{
private TValue _value;
private readonly object _lock = new();
private DateTime _created;
private readonly TimeSpan _ttl;

public CacheEntry(TValue value, TimeSpan ttl)
{
_value = value;
_created = DateTime.UtcNow;
_ttl = ttl;
}

public bool IsExpired()
{
if (_ttl == Timeout.InfiniteTimeSpan)
return false;

return DateTime.UtcNow - _created > _ttl;
}

public TValue Value => _value;

public void SetValue(TValue value)
{
lock (_lock)
{
_value = value;
_created = DateTime.UtcNow;
}
}
}
}
```

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### 🧪 拓展问题（面试追问）：

- 如何测试这个缓存的线程安全性？
- 如果缓存的数据很大，如何优化内存使用？
- 如何支持 LRU 缓存策略？
- 如何避免死锁在异步代码中？
- 如何监控缓存命中率？

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如果你需要我为这道题写一个完整的单元测试示例或扩展功能（如 TTL 自动清理），我也可以继续补充。希望这道题能帮助你筛选出真正有经验的 C# 工程师！