


Comment optimiser les performances d'un grand nombre de remplacements de liens d'image à l'aide de Golang?
Cet article examine comment optimiser le code Golang et gérer efficacement le remplacement de liaison d'image à grande échelle, en particulier pour les scénarios où les images sont téléchargées sur Alibaba Cloud OSS et remplacent le lien d'origine. Les goulots d'étranglement des performances sont souvent des demandes de réseau fréquentes et la création de ressources.
Supposons que la chaîne initiale contient plusieurs liens d'image:
<code>content := `<img class="wscnph lazy" src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/174278558460021.jpg" alt="Comment optimiser les performances d'un grand nombre de remplacements de liens d'image à l'aide de Golang?" ><img class="wscnph lazy" src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/174278558769141.jpg" alt="Comment optimiser les performances d'un grand nombre de remplacements de liens d'image à l'aide de Golang?" > `</code>
Nous devons faire correspondre le lien, le télécharger sur OSS et remplacer le lien d'origine. Le code d'origine a des problèmes de performances, qui se reflètent principalement dans la création répétée de clients OSS et le blocage des téléchargements.
Pour l'optimisation, nous adopterons les stratégies suivantes:
Singleton OSS Client: Utilisez
sync.Once
pour vous assurer queoss.New
n'est exécuté qu'une seule fois, en évitant la création répétée d'instances client OSS.Téléchargement simultané: utilisez
goroutine
pour télécharger des images simultanément sur OSS pour éviter de bloquer le fil principal.Mécanisme de mise en cache (facultatif): introduisez des caches (telles que
sync.Map
) pour stocker des mappages de liens anciennes et nouvelles d'images téléchargées pour éviter les téléchargements répétés des mêmes images.
Le code amélioré est le suivant:
package principal importer ( "octets" "FMT" "regexp" "strConv" "Strings" "sync" "temps" "github.com/aliyun/aliyun-oss-go-sdk/oss" ) // ... (Configuration Aliyun OSS: point de terminaison, clé, AccessKeySecret, BucketName) ... var ( OSSCLIENT * OSS.CLIENT une fois sync.once IMGCACHE SYNC.MAP // Clé: ancienne URL, valeur: nouvelle URL ) func getossclient () * oss.client { une fois.do (func () { Client, err: = oss.new (point de terminaison, clé, AccessKeySecret) Si err! = Nil { panique (err) // gérer l'erreur de manière appropriée dans la production } OSSClient = Client }) Retour Ossclient } func upload (URL String) (chaîne, erreur) { Client: = getossclient () seau, err: = client.bucket (backetname) Si err! = Nil { return "", err } t1: = time.now (). Unix () long: = 0 // compteur simplifié, considérez une solution plus robuste obj: = fmt.sprintf ("Article /% d% d.png", t1, long) err = bucket.putObject (obj, bytes.newreader (releImgData (url))) // la fonction de LelimgData supposée exister Si err! = Nil { return "", err } return "https: //" backetname "." Point de terminaison "/" OBJ, NIL } Func Repimages (HTMLS String) String { var imgre = regexp.custcompile (`<img alt="Comment optimiser les performances d'un grand nombre de remplacements de liens d'image à l'aide de Golang?" > ] * src = ["'] ([^"']) ["'] [^>] *>`) // Amélioration du regex imgs: = imgre.findallStringSubmatch (htmls, -1) var wg sync.waitgroup ResultChan: = Make (chan String, Len (IMGS)) pour _, img: = plage imgs { Si Len (img)> 1 { OldUrl: = img [1] Si newUrl, ok: = imgcache.load (oldUrl); d'accord { ResultChan <img class="wscnph lazy" src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/174278558769141.jpg" alt="Comment optimiser les performances d'un grand nombre de remplacements de liens d'image à l'aide de Golang?" > ' fmt.println (Reimages (contenu)) } // place pour la fonction de lecture d'image réelle func releImgData (Url String) [] octet { // remplace cela par votre logique de lecture d'image réelle // ... return [] octet ("données d'image") }
N'oubliez pas de remplacer Endpoint
, key
, AccessKeySecret
et BucketName
pour votre configuration OSS Cloud Alibaba. La fonction ReadImgData
doit être mise en œuvre en fonction de votre situation réelle. Cette version améliorée utilise la concurrence et la mise en cache, améliorant considérablement l'efficacité de la gestion d'un grand nombre de liens d'image. La gestion des erreurs a également été renforcée pour éviter les accidents du programme. Le mécanisme de mise en cache peut être encore optimisé, comme l'utilisation des politiques de mise en cache LRU pour gérer l'utilisation de la mémoire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La mesure des performances du thread en C peut utiliser les outils de synchronisation, les outils d'analyse des performances et les minuteries personnalisées dans la bibliothèque standard. 1. Utilisez la bibliothèque pour mesurer le temps d'exécution. 2. Utilisez le GPROF pour l'analyse des performances. Les étapes incluent l'ajout de l'option -pg pendant la compilation, l'exécution du programme pour générer un fichier gmon.out et la génération d'un rapport de performances. 3. Utilisez le module Callgrind de Valgrind pour effectuer une analyse plus détaillée. Les étapes incluent l'exécution du programme pour générer le fichier callgrind.out et la visualisation des résultats à l'aide de Kcachegrind. 4. Les minuteries personnalisées peuvent mesurer de manière flexible le temps d'exécution d'un segment de code spécifique. Ces méthodes aident à bien comprendre les performances du thread et à optimiser le code.
