Amalan terbaik untuk melaksanakan corak caching serentak yang cekap di Golang.

Dengan perkembangan teknologi komputer yang berterusan, jumlah data yang boleh kami proses semakin meningkat. Dalam kes ini, kami memerlukan teknologi caching yang cekap untuk mengurangkan beban pada pelayan. Mod caching serentak di Golang ialah penyelesaian yang sangat berkesan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka corak caching serentak Golang dan amalan terbaiknya.

Caching ialah teknik untuk menyimpan hasil pengiraan dalam memori untuk akses pantas. Dalam sesetengah kes, pengiraan nilai tertentu mengambil masa lebih lama daripada mendapatkannya terus dari cache. Oleh itu, caching boleh mengurangkan masa tindak balas dan meningkatkan prestasi. Golang menyediakan beberapa asas sokongan caching terbina dalam, seperti penyegerakan.Peta dan peta. Walau bagaimanapun, menggunakan sokongan terbina dalam ini boleh menyebabkan pelbagai isu konkurensi. Oleh itu, dalam pengeluaran sebenar, kita harus memilih untuk menggunakan mod caching yang lebih cekap dan selamat serentak.

Mod cache serentak Golang terutamanya merangkumi tiga elemen: kunci, nilai dan cache. Untuk kunci tertentu, kita boleh memetakannya kepada nilai tertentu dan kemudian menyimpannya dalam cache. Apabila kita perlu menggunakan nilai ini, kita hanya perlu mendapatkannya daripada cache. Pelaksanaan ini sangat mudah untuk dilaksanakan di Golang Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa teknologi utama.

Pertama sekali, kita perlu mempertimbangkan isu keselamatan serentak cache. Apabila berbilang Goroutines mengakses cache pada masa yang sama, ketidakkonsistenan data atau masalah konkurensi lain mungkin berlaku disebabkan kewujudan keadaan perlumbaan. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan RWMutex atau sync.Mutex untuk penyegerakan. Apabila membaca cache, kita hanya perlu menggunakan kunci baca, dan apabila menulis ke cache, kita perlu menggunakan kunci tulis. Pelaksanaan ini dapat mengelakkan masalah persaingan dan memastikan konsistensi data.

Kedua, apa yang perlu kita pertimbangkan ialah kadar hit cache. Apabila banyak permintaan memerlukan data yang sama, akan ada beban yang sangat berat jika data dikira semula untuk setiap permintaan. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan dasar LRU (Paling Kurang Digunakan) atau LFU (Kurang Kerap Digunakan) dalam cache. Dasar ini membantu kami mengekalkan saiz cache di bawah kawalan dengan memadamkan data yang paling kurang kerap diakses secara automatik.

Akhir sekali, perkara yang perlu kita pertimbangkan ialah tamat tempoh cache dan pengosongan. Kita perlu dapat mengosongkan cache secara automatik apabila data berubah atau apabila data yang disimpan dalam cache tamat tempoh. Di Golang, kita boleh menggunakan time.Ticker untuk melakukan semakan biasa dan memadam data tamat tempoh.

Ringkasnya, amalan terbaik untuk melaksanakan mod caching serentak yang cekap di Golang termasuk aspek berikut:

1. Gunakan RWMutex atau sync.Mutex untuk penyegerakan bagi memastikan keselamatan serentak .
2. Gunakan strategi LRU atau LFU untuk mengekalkan cache dan meningkatkan kadar hit.
3. Gunakan masa.Ticker untuk menyemak dan mengosongkan data cache yang telah tamat tempoh.

Berikut ialah contoh pelaksanaan:

package cache

import (
    "container/list"
    "sync"
    "time"
)

type Cache struct {
    cache map[string]*list.Element
    list  *list.List
    max   int
    mutex sync.RWMutex
}

type item struct {
    key     string
    value   interface{}
    created int64
}

func New(max int) *Cache {
    return &Cache{
        cache: make(map[string]*list.Element),
        list:  list.New(),
        max:   max,
    }
}

func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
    c.mutex.RLock()
    defer c.mutex.RUnlock()

    if elem, ok := c.cache[key]; ok {
        c.list.MoveToFront(elem)
        return elem.Value.(*item).value, true
    }

    return nil, false
}

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
    c.mutex.Lock()
    defer c.mutex.Unlock()

    if elem, ok := c.cache[key]; ok {
        c.list.MoveToFront(elem)
        elem.Value.(*item).value = value
        return
    }

    created := time.Now().UnixNano()
    elem := c.list.PushFront(&item{key, value, created})
    c.cache[key] = elem

    if c.list.Len() > c.max {
        c.removeOldest()
    }
}

func (c *Cache) removeOldest() {
    elem := c.list.Back()
    if elem != nil {
        c.list.Remove(elem)
        item := elem.Value.(*item)
        delete(c.cache, item.key)
    }
}

func (c *Cache) Clear() {
    c.mutex.Lock()
    defer c.mutex.Unlock()

    c.cache = make(map[string]*list.Element)
    c.list.Init()
}

Dalam kod contoh ini, kami menggunakan senarai terpaut dua kali untuk mengekalkan data cache. Setiap nod mengandungi kunci, nilai dan masa penciptaan. Kami juga menggunakan peta untuk mencari dengan cepat kedudukan setiap kunci dalam senarai terpaut. Dalam operasi Dapatkan, kami mengalihkan nod yang dilawati ke hadapan senarai terpaut untuk meningkatkan kadar hit. Dalam operasi Set, kami mula-mula menyemak sama ada terdapat cache untuk kunci. Jika wujud, kemas kini nilai dan alihkannya ke hadapan senarai terpaut. Jika ia tidak wujud, buat nod baharu dan tambahkannya ke hadapan senarai terpaut. Jika saiz cache melebihi had maksimum, nod tertua akan dipadamkan. Akhirnya kami menambah operasi Clear untuk mengosongkan semua data. Kod sampel ini menyediakan pelaksanaan yang mudah dan cekap bagi corak cache serentak.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan amalan terbaik untuk melaksanakan mod caching serentak yang cekap di Golang. Kami membincangkan cara mengekalkan cache menggunakan strategi penyegerakan, LRU atau LFU dan mengosongkan data yang telah tamat tempoh secara kerap. Kami juga menyediakan kod sampel untuk menunjukkan cara melaksanakan amalan terbaik ini. Apabila kami perlu menggunakan caching serentak, amalan terbaik ini boleh membantu kami menyelesaikan masalah keselamatan serentak, kadar hit dan penyelenggaraan automatik.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk melaksanakan corak caching serentak yang cekap di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!