


Tipps zur Verwendung des Caches zur Verarbeitung autonomer Fahrdaten in Golang.
Die Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie macht große Mengen an Datenverarbeitung notwendig. Insbesondere bei fahrzeugmontierten Geräten muss die Datenübertragung und -verarbeitung zeitnah und effizient erfolgen, um ein sicheres Fahren zu gewährleisten. Golang ist eine leichte Open-Source-Programmiersprache, die sich durch gleichzeitige Ausführung und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen auszeichnet. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von Caching autonome Fahrdaten in Golang verarbeiten und so die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern können.
1. Die Rolle des Caches
Im Datenverarbeitungsprozess autonomer Fahrzeuge müssen große Datenmengen erfasst, verarbeitet, gespeichert und übertragen werden. Bei einigen Daten mit hoher Echtzeitleistung wird die Effizienz stark beeinträchtigt, wenn jede Anforderung auf die Datenbank oder das Speichergerät zugreift. Zu diesem Zeitpunkt kann die Verwendung des Caches die Effizienz der Datenverarbeitung effektiv verbessern. Unter Caching versteht man das Speichern eines Teils der Daten im Speicher, damit später schnell darauf zugegriffen werden kann.
In Golang kann Caching mithilfe von RWMutex implementiert werden, das in den Karten- und Synchronisierungspaketen bereitgestellt wird. Durch die Definition eines globalen Kartenobjekts werden die Daten, die zwischengespeichert werden müssen, in der Karte gespeichert, sodass die Daten bei nachfolgenden Anforderungen direkt aus dem Speicher gelesen werden können, anstatt jedes Mal auf die Datenbank zuzugreifen oder die Festplatte zu lesen.
2. Implementierung des Caches
Definieren Sie in Golang ein globales Kartenobjekt, um die Daten zu speichern, die zwischengespeichert werden müssen. Eine typische Cache-Implementierung lautet wie folgt:
var cacheMap = make(map[string]interface{}) var mutex = sync.RWMutex{}
Auf diese Weise können wir Kartenobjekte im globalen Bereich verwenden, um die Daten zu speichern, die zwischengespeichert werden müssen. Als nächstes müssen wir Lese-/Schreibsperren verwenden, um die Sicherheit des gleichzeitigen Zugriffs auf zwischengespeicherte Daten zu gewährleisten.
// 获取缓存值 func GetCache(key string) (interface{}, bool) { mutex.RLock() defer mutex.RUnlock() value, ok := cacheMap[key] return value, ok } // 设置缓存值 func SetCache(key string, value interface{}) { mutex.Lock() defer mutex.Unlock() cacheMap[key] = value }
Beim Abrufen des Cache-Werts verwenden wir eine Lesesperre (RLock), um sicherzustellen, dass mehrere Coroutinen gleichzeitig die Daten im Cache lesen können. Beim Festlegen des Cache-Werts verwenden wir eine Schreibsperre (Lock), um sicherzustellen, dass die Daten nicht von mehreren Coroutinen gleichzeitig geschrieben werden.
Um sicherzustellen, dass der Cache nicht ständig Speicher belegt, müssen wir den Cache-Gültigkeitszeitraum festlegen. Wenn die Cache-Gültigkeitsdauer abläuft, werden die zwischengespeicherten Daten gelöscht.
// 设置带有过期时间的缓存值 func SetExpireCache(key string, value interface{}, ttl time.Duration) { mutex.Lock() defer mutex.Unlock() cacheMap[key] = expireCache{value, time.Now().Add(ttl)} } type expireCache struct { Value interface{} ExpireTime time.Time } // 获取缓存值和剩余过期时间 func GetExpireCache(key string) (interface{}, time.Duration, bool) { mutex.RLock() defer mutex.RUnlock() value, ok := cacheMap[key].(expireCache) if !ok { return nil, 0, false } now := time.Now() if now.After(value.ExpireTime) { delete(cacheMap, key) return nil, 0, false } return value.Value, value.ExpireTime.Sub(now), true }
Durch die obige Code-Implementierung können wir die Funktion zum Festlegen des Cache-Gültigkeitszeitraums problemlos implementieren. Dadurch wird sichergestellt, dass der Cache nicht ständig Speicher belegt und die Daten im Cache jederzeit aktualisiert werden, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.
3. Verwendung von Cache
Im eigentlichen Datenverarbeitungsprozess können wir den Datenzugriff durch Caching beschleunigen. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung des Caches zur Verarbeitung von selbstfahrenden Fahrzeugdaten, die vom Mock-Dienst erhalten wurden:
func (s *AutoCarServer) GetCarData(ctx context.Context, req *api.CarDataRequest) (*api.CarDataResponse, error) { key := fmt.Sprintf("%s_%d", req.GetVin(), req.GetTimestamp()) // 从缓存中获取数据 if value, ok := cache.GetCache(key); ok { if data, ok := value.(*api.CarData); ok { return &api.CarDataResponse{ Data: data, }, nil } } // 从 Mock 服务中获取数据 data, err := s.autoCarServiceClient.GetCarData(ctx, req) if err != nil { log.Errorf("failed to get car data from mock server, error: %v", err) return nil, status.Errorf(codes.Internal, "failed to get car data from mock server") } // 将数据存入缓存 cache.SetExpireCache(key, data.GetData(), 10*time.Second) return &api.CarDataResponse{ Data: data.GetData(), }, nil }
In diesem Beispiel erhalten wir zunächst die Daten aus dem Cache. Wenn die entsprechenden Daten nicht im Cache gefunden werden, werden die Daten vom Mock-Dienst abgerufen. Nachdem wir die Daten erhalten haben, müssen wir sie auch im Cache speichern, damit die Daten später direkt aus dem Cache gelesen werden können, wodurch die Anzahl der Anforderungen für den Mock-Dienst reduziert wird.
4. Zusammenfassung
Caching ist ein wirksames Mittel zur Verbesserung der Datenverarbeitungseffizienz und ist auch in der autonomen Fahrtechnologie sehr wichtig. Als hochgradig gleichzeitige und effiziente Programmiersprache bietet Golang flexible Karten- und Synchronisierungspakete und andere Tools zur einfachen Implementierung von Caching-Funktionen. Im eigentlichen Datenverarbeitungsprozess kann die Verwendung von Cache die Anzahl der Anforderungen effektiv reduzieren und die Effizienz der Datenverarbeitung und die Systemleistung verbessern. Mit den oben genannten Tipps können wir Caching ganz einfach nutzen, um autonome Fahrdaten in Golang zu verarbeiten.
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