분산 Golang API를 위한 성능 조정 가이드
분산 Golang API 성능 최적화를 위한 지침: 코루틴 사용: 코루틴은 작업을 병렬로 실행하고 처리량을 향상시키며 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 채널 사용: 채널은 코루틴 통신, 작업 동기화 및 잠금 경합 방지에 사용됩니다. 캐싱 응답: 캐싱은 백엔드 서비스에 대한 호출을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 사례: 코루틴과 채널을 사용하여 캐싱을 통해 Web API 응답 시간을 50% 단축하고 Redis 호출을 크게 줄였습니다.
분산 Golang API를 위한 성능 조정 가이드
Introduction
분산 환경에서 고성능 Golang API를 구축하는 것은 서로 상호 작용하는 여러 서비스를 포함하기 때문에 매우 중요합니다. 이 문서에서는 Golang API의 성능을 최적화하는 데 도움이 되는 실용적인 팁과 모범 사례를 제공합니다.
Code
고루틴 사용
코루틴은 작업을 병렬로 실행하는 데 도움이 되는 Go의 경량 스레드입니다. 이를 통해 처리량을 크게 향상하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
package main import ( "fmt" "runtime" ) func main() { fmt.Println("Current goroutine count:", runtime.NumGoroutine()) // 创建 100 个协程 for i := 0; i < 100; i++ { go func() { fmt.Println("Hello from goroutine", i) }() } fmt.Println("Current goroutine count:", runtime.NumGoroutine()) }
채널 사용
채널은 코루틴 간의 통신에 사용되는 데이터 유형입니다. 작업을 동기화하고 잠금 경합을 방지하는 데 사용할 수 있습니다.
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func main() { c := make(chan int) // 创建一个整数通道 var wg sync.WaitGroup // 创建一个等待组 // 启动 10 个协程将数字发送到通道 for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) // 向等待组中添加一个协程 go func(i int) { defer wg.Done() // 完成协程时从中减去 1 c <- i }(i) } // 启动一个协程从通道中接收数字 go func() { for i := range c { fmt.Println("Received", i) } }() // 等待所有协程完成 wg.Wait() }
캐시된 응답
캐싱 응답은 백엔드 서비스에 대한 호출을 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
package main import ( "fmt" "time" ) var cache = map[string]string{} // 创建一个字符串到字符串的映射作为缓存 func main() { // 从数据库获取数据 data := "Some data from database" // 将数据添加到缓存中 cache["key"] = data // 从缓存中获取数据 cachedData := cache["key"] fmt.Println("Cached data:", cachedData) // 设置缓存过期时间 go func() { time.Sleep(time.Minute) // 1 分钟后 delete(cache, "key") // 从缓存中删除键 }() }
실용 사례
코루틴과 채널을 사용하여 웹 API 응답 시간 최적화
들어오는 요청을 처리하고 데이터베이스에서 데이터를 반환하는 Golang 웹 API가 있습니다. 코루틴을 사용하여 요청을 병렬로 처리하고 채널을 사용하여 결과를 제공함으로써 응답 시간을 50% 단축했습니다.
캐싱을 사용하여 Redis 호출을 줄입니다
우리 애플리케이션은 사용자 데이터를 얻기 위해 Redis를 자주 호출합니다. 최근 쿼리를 저장하기 위한 캐싱 계층을 구현함으로써 Redis에 대한 호출을 크게 줄여 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었습니다.
위 내용은 분산 Golang API를 위한 성능 조정 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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CentOS 시스템에서는 Redis 구성 파일을 수정하거나 Redis 명령을 사용하여 악의적 인 스크립트가 너무 많은 리소스를 소비하지 못하게하여 LUA 스크립트의 실행 시간을 제한 할 수 있습니다. 방법 1 : Redis 구성 파일을 수정하고 Redis 구성 파일을 찾으십시오. Redis 구성 파일은 일반적으로 /etc/redis/redis.conf에 있습니다. 구성 파일 편집 : 텍스트 편집기 (예 : VI 또는 Nano)를 사용하여 구성 파일을 엽니 다. Sudovi/etc/redis/redis.conf LUA 스크립트 실행 시간 제한을 설정 : 구성 파일에서 다음 줄을 추가 또는 수정하여 LUA 스크립트의 최대 실행 시간을 설정하십시오 (Unit : Milliseconds).

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

Debian Systems에서 ReadDir 시스템 호출은 디렉토리 내용을 읽는 데 사용됩니다. 성능이 좋지 않은 경우 다음과 같은 최적화 전략을 시도해보십시오. 디렉토리 파일 수를 단순화하십시오. 대규모 디렉토리를 가능한 한 여러 소규모 디렉토리로 나누어 읽기마다 처리 된 항목 수를 줄입니다. 디렉토리 컨텐츠 캐싱 활성화 : 캐시 메커니즘을 구축하고 정기적으로 캐시를 업데이트하거나 디렉토리 컨텐츠가 변경 될 때 캐시를 업데이트하며 readDir로 자주 호출을 줄입니다. 메모리 캐시 (예 : Memcached 또는 Redis) 또는 로컬 캐시 (예 : 파일 또는 데이터베이스)를 고려할 수 있습니다. 효율적인 데이터 구조 채택 : 디렉토리 트래버스를 직접 구현하는 경우 디렉토리 정보를 저장하고 액세스하기 위해보다 효율적인 데이터 구조 (예 : 선형 검색 대신 해시 테이블)를 선택하십시오.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

goimpactsdevelopmentpositively throughlyspeed, 효율성 및 단순성.

Redis 캐싱 솔루션은 제품 순위 목록의 요구 사항을 어떻게 인식합니까? 개발 과정에서 우리는 종종 a ... 표시와 같은 순위의 요구 사항을 처리해야합니다.

Golang과 C는 각각 공연 경쟁에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 높은 동시성과 빠른 발전에 적합하며 2) C는 더 높은 성능과 세밀한 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.
