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Application des fonctions Golang dans le mécanisme de mise en cache

May 02, 2024 pm 01:39 PM
git golang 缓存机制

Les fonctions Go peuvent implémenter des mécanismes de mise en cache efficaces : 1. Utiliser des fonctions comme clés de cache : affiner la granularité du cache ; 2. Utiliser des fonctions pour calculer les valeurs du cache : éviter les calculs répétés 3. Cas pratiques : implémenter le cache mémoire, utiliser les fonctions Go comme clés et calculs ; fonction.

Application des fonctions Golang dans le mécanisme de mise en cache

Utilisez les fonctions du langage Go pour implémenter un mécanisme de mise en cache efficace

Dans les applications hautes performances, la mise en cache joue un rôle essentiel, ce qui peut réduire considérablement la latence des requêtes et améliorer le débit. Le langage Go fournit de puissantes fonctionnalités de programmation fonctionnelle qui peuvent être utilisées pour créer des mécanismes de mise en cache efficaces.

Utilisation des fonctions Go comme clés de cache

Nous pouvons utiliser les fonctions Go comme clés de cache pour fournir une granularité de cache plus fine. Par exemple, pour le panier d'un utilisateur, nous pourrions utiliser l'ID utilisateur comme clé primaire et utiliser des fonctions pour créer des sous-clés pour différents états (par exemple, ajouté au panier, acheté).

import "context"

type User struct {
    ID int
}

type ShoppingCartCacheEntry struct {
    Products []string
}

func getUserShoppingCartCacheKey(ctx context.Context, user User) string {
    return fmt.Sprintf("shopping-cart:%d", user.ID)
}

func getUserShoppingCartStatusCacheKey(ctx context.Context, user User, status string) string {
    return getUserShoppingCartCacheKey(ctx, user) + ":" + status
}
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Utiliser les fonctions Go pour calculer les valeurs du cache

En mettant des calculs coûteux dans les fonctions, nous pouvons éviter de répéter ces calculs à chaque requête. Par exemple, nous pouvons utiliser une fonction pour calculer le prix total des produits dans un panier.

func calculateShoppingCartTotal(ctx context.Context, cart ShoppingCartCacheEntry) float64 {
    var total float64
    for _, product := range cart.Products {
        price, err := getProductPrice(ctx, product)
        if err != nil {
            return 0
        }
        total += price
    }
    return total
}
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Cas pratique : implémentation du cache mémoire

Créons un cache mémoire en utilisant les fonctions Go comme fonctions de calcul de clé de cache et de valeur de cache.

package main

import (
    "context"
    "errors"
    "fmt"
    "time"

    "github.com/patrickmn/go-cache"
)

type User struct {
    ID int
}

type ShoppingCartCacheEntry struct {
    Products []string
}

var (
    cache *cache.Cache
    ErrCacheMiss = errors.New("cache miss")
)

func init() {
    // 创建一个新的内存缓存,过期时间为 10 分钟
    cache = cache.New(10 * time.Minute, 5 * time.Minute)
}

func getUserShoppingCartCacheKey(ctx context.Context, user User) string {
    return fmt.Sprintf("shopping-cart:%d", user.ID)
}

func getUserShoppingCartStatusCacheKey(ctx context.Context, user User, status string) string {
    return getUserShoppingCartCacheKey(ctx, user) + ":" + status
}

func calculateShoppingCartTotal(ctx context.Context, cart ShoppingCartCacheEntry) float64 {
    // 省略了实际的产品价格获取逻辑
    return 100.0
}

func main() {
    ctx := context.Background()

    user := User{ID: 1}

    key := getUserShoppingCartCacheKey(ctx, user)
    if v, ok := cache.Get(key); ok {
        fmt.Println("Cache hit")
        cart := v.(ShoppingCartCacheEntry)
        total := calculateShoppingCartTotal(ctx, cart)
        fmt.Println("Total:", total)
    } else {
        fmt.Println("Cache miss")
        // 计算实际值,并将其放入缓存中
        cart := ShoppingCartCacheEntry{Products: []string{"A", "B"}}
        total := calculateShoppingCartTotal(ctx, cart)
        cache.Set(key, cart, cache.DefaultExpiration)
        fmt.Println("Total:", total)
    }
}
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En tirant parti des fonctionnalités de programmation fonctionnelle du langage Go, nous pouvons créer des mécanismes de mise en cache efficaces qui fournissent une granularité de mise en cache plus fine et évitent des calculs coûteux.

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