程序缓存可以通过以下方法增加：
使用内置的`functools.lru_cache`装饰器
Python提供了一个非常方便的装饰器`functools.lru_cache`，它可以自动地为函数的结果提供缓存功能。通过使用这个装饰器，你可以指定缓存的大小，当缓存满了之后，它会自动淘汰最老的缓存项。
手动实现缓存机制
如果你需要更复杂的缓存逻辑，可以手动实现缓存机制。你可以使用一个字典来存储缓存的结果，并在需要时从缓存中获取结果。为了确保线程安全，你可能需要使用锁或其他同步机制。
增加系统虚拟内存
虽然虚拟内存不是真正的内存，但它可以作为磁盘空间来模拟内存。通过增加虚拟内存的大小，你可以提高程序的性能，因为它允许操作系统在物理内存不足时使用磁盘空间作为临时存储。
优化内存使用
确保你的系统有足够的内存资源来支持缓存。如果内存资源有限，可以考虑关闭不需要的程序和服务，以释放更多的内存供缓存使用。
使用专门的缓存系统
对于特定的应用程序，可以使用专门的缓存系统，如Redis或Memcached。这些系统提供了更高级的缓存策略，如设置依赖项、过期时间和优先级等。
建议
对于简单的缓存需求，使用`functools.lru_cache`是一个简单且高效的选择。
对于复杂的缓存需求，建议手动实现缓存机制，并确保线程安全。
如果系统资源有限，可以考虑增加虚拟内存，但这只是权宜之计。
对于需要高性能缓存的应用，建议使用专门的缓存系统，如Redis或Memcached，以便更好地控制缓存策略和性能。