边缘缓存大小限制是指对边缘缓存中的数据大小进行限制，当缓存中的数据大小超过限制时，需要对缓存进行清理或淘汰。下面是一种常见的解决方法，使用LRU（最近最少使用）算法进行缓存淘汰。

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.queue = []

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            self.queue.remove(key)  # 将key从队列中移除
            self.queue.append(key)  # 将key添加到队列尾部
            return self.cache[key]
        else:
            return -1

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.queue.remove(key)  # 将key从队列中移除
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            # 达到缓存大小限制，淘汰最近最少使用的数据
            least_used_key = self.queue.pop(0)
            del self.cache[least_used_key]

        self.cache[key] = value
        self.queue.append(key)  # 将key添加到队列尾部

在上述代码中，我们使用了一个字典cache来存储缓存的数据，以及一个列表queue来记录数据的访问顺序。当获取缓存数据时，如果数据存在于缓存中，我们将其从queue中移除并重新加入到队列尾部，以表示最近使用过。当需要存储新的数据时，如果缓存已满，我们从queue的头部获取最近最少使用的数据，并从缓存中删除。然后，我们将新的数据添加到cache中，并将其加入到queue的尾部。

这样，通过LRU算法，我们保证了边缘缓存的大小限制，并淘汰最近最少使用的数据。