La pratique consistant à utiliser la technologie de mise en cache distribuée pour assurer la cohérence des données dans Golang.

À l’ère d’Internet d’aujourd’hui, la quantité de traitement de données continue d’augmenter. Le traitement des données sur une seule machine ne peut plus répondre aux besoins actuels, et le stockage et l'informatique distribués sont progressivement devenus une tendance. Dans l'informatique distribuée, la technologie de mise en cache distribuée est l'une des solutions couramment utilisées, qui peut améliorer considérablement les performances du système tout en garantissant la cohérence des données. Cet article présente la pratique consistant à utiliser la technologie de mise en cache distribuée pour assurer la cohérence des données dans Golang.

1. Qu'est-ce que la technologie de mise en cache distribuée ?

La technologie de mise en cache distribuée fait référence à la mise en cache des données sur plusieurs serveurs pour former un cluster de cache. Plusieurs serveurs peuvent partager des données via un cluster de cache, et le cluster de cache est souvent situé derrière un équilibreur de charge pour obtenir l'effet de déchargement des requêtes. Étant donné que les données existent sur plusieurs serveurs, les requêtes seront allouées aux serveurs correspondants pour être traitées selon certaines stratégies, améliorant ainsi considérablement les capacités de traitement simultané. Les technologies les plus courantes pouvant être utilisées pour le cache distribué incluent Redis, Memcached et Ehcache.

2. La pratique consistant à utiliser la technologie de mise en cache distribuée pour assurer la cohérence des données dans Golang

En utilisant Redis comme service de cache dans Golang, vous pouvez utiliser le package redigo officiellement fourni en tant que client pour la programmation. Dans un système distribué, étant donné que les données sont distribuées sur différents nœuds, les données sur différents nœuds peuvent être incohérentes. Afin de résoudre ce problème, des opérations atomiques de verrous distribués et de couches de cache doivent être utilisées. Par exemple, lorsque plusieurs requêtes doivent écrire dans le même cache, un verrouillage est requis pour la sérialisation afin d'éviter les erreurs de données.

Ce qui suit est un extrait de code qui utilise Golang et Redis pour implémenter la technologie de mise en cache distribuée.

package main

import (
   "fmt"
   "github.com/gomodule/redigo/redis"
   "sync"
)

var pool *redis.Pool

// 初始化连接池
func InitRedisPool(address string, password string) {
    pool = &redis.Pool{
        MaxIdle:     3,
        MaxActive:   5,
        IdleTimeout: 300,
        Dial: func() (redis.Conn, error) {
            c, err := redis.Dial("tcp", address)
            if err != nil {
                return nil, err
            }
            if password != "" {
                if _, err := c.Do("AUTH", password); err != nil {
                    c.Close()
                    return nil, err
                }
            }
            return c, nil
        },
        TestOnBorrow: func(c redis.Conn, t time.Time) error {
            _, err := c.Do("PING")
            return err
        },
    }
}

// 加锁，防止多个请求写同一份数据产生不一致
func Lock(name string) {
    conn := pool.Get()
    defer conn.Close()
    for {
        locked, err := redis.Int(conn.Do("SETNX", name, 1))
        if err != nil || locked == 1 {
            break
        }
        time.Sleep(time.Millisecond * 50)
    }
}

// 解锁，释放锁
func Unlock(name string) {
    conn := pool.Get()
    defer conn.Close()
    conn.Do("DEL", name)
}

// 获取数据
func GetDataFromCache(key string) (string, error) {
    conn := pool.Get()
    defer conn.Close()
    value, err := redis.String(conn.Do("GET", key))
    if err != nil {
        return "", err
    }
    return value, nil
}

// 设置数据
func SetDataToCache(key string, value string) error {
    conn := pool.Get()
    defer conn.Close()
    _, err := conn.Do("SET", key, value)
    if err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

func main() {
    InitRedisPool("localhost:6379", "")
    
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(num int) {
            Lock("test")
            defer Unlock("test")
            value, err := GetDataFromCache("number")
            if err == nil {
                num, _ := strconv.Atoi(value)
                SetDataToCache("number", strconv.Itoa(num+1))
            }
            wg.Done()
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    
    number, _ := GetDataFromCache("number")
    fmt.Println("The number is", number)
}

Dans l'exemple de code ci-dessus, le pool de connexions Redis est d'abord initialisé à l'aide de InitRedisPool pour garantir que plusieurs requêtes réutilisent la même connexion. Ensuite, l'opération SET/GET pour la clé spécifiée Redis est encapsulée dans GetDataFromCache et SetDataToCache. Lorsque plusieurs requêtes écrivent dans le même cache en même temps, utilisez Lock et Unlock pour garantir la sécurité de la concurrence et éviter les incohérences des données.

3. Résumé

La technologie de mise en cache distribuée peut améliorer les performances du système tout en garantissant la cohérence des données. En utilisant Redis comme service de cache distribué dans Golang, vous pouvez utiliser redigo comme client pour la programmation. Lorsque plusieurs requêtes écrivent simultanément dans le même cache, des verrous distribués doivent être utilisés pour garantir la cohérence des données. Comme le montrent les exemples pratiques de cet article, il est possible d'utiliser la technologie de mise en cache distribuée pour assurer la cohérence des données dans Golang, et c'est également l'une des solutions couramment utilisées.

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!