E4：使用进度监控器对多个异步调用进行缓存同步

以下是一个使用进度监控器对多个异步调用进行缓存同步的示例解决方法：

import threading

class ProgressMonitor:
    def __init__(self, total):
        self.total = total
        self.completed = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def update_progress(self):
        with self.lock:
            self.completed += 1
            percentage = (self.completed / self.total) * 100
            print(f"Progress: {percentage}%")

def async_call(url, monitor):
    # 模拟异步调用
    print(f"Making async call to {url}")
    # 假设这里有一些耗时操作
    # ...

    # 调用完成后更新进度
    monitor.update_progress()

# 创建一个进度监控器
monitor = ProgressMonitor(total=3)

# 创建多个线程进行异步调用
thread1 = threading.Thread(target=async_call, args=("http://example.com", monitor))
thread2 = threading.Thread(target=async_call, args=("http://google.com", monitor))
thread3 = threading.Thread(target=async_call, args=("http://facebook.com", monitor))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()

# 等待所有线程完成
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

print("All async calls completed.")

在上面的代码中，我们首先定义了一个ProgressMonitor类，它包含了总数total和已完成的数量completed。它还使用了一个线程锁lock来确保并发操作时的数据一致性。

然后，我们定义了一个async_call函数来模拟异步调用。在这个函数中，我们首先进行一些耗时操作（在示例中省略），然后调用monitor.update_progress()来更新进度。

在主程序中，我们创建了一个ProgressMonitor对象，并创建了多个线程来调用async_call函数。每个线程都传入了相同的进度监控器对象。

最后，我们使用thread.join()方法等待所有线程完成，并打印出所有异步调用完成的消息。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能会有更多的处理和逻辑。