Strategi: Concurrency: Gunakan goroutine untuk melaksanakan pemprosesan permintaan serentak. Caching: Gunakan Redis untuk cache permintaan atau data biasa. Indeks: Buat indeks untuk jadual pangkalan data untuk meningkatkan kelajuan pertanyaan. Pengoptimuman Pertanyaan: Optimumkan pertanyaan menggunakan klausa WHERE dan ORDER BY. Pengoptimuman struktur data: Pilih struktur yang sesuai seperti peta dan kepingan. Kurangkan saiz pengepala HTTP: Dayakan pemampatan HTTP dan alih keluar pengepala yang tidak diperlukan. Contoh: Get All Users API menggunakan Redis untuk cache senarai pengguna dan memproses data pengguna secara serentak melalui goroutine untuk meningkatkan masa tindak balas dan pemprosesan.
Pengoptimuman prestasi adalah penting apabila membangunkan API Golang berprestasi tinggi. Di bawah ialah senarai strategi yang boleh meningkatkan masa tindak balas dan daya pemprosesan API anda dengan ketara.
sync.WaitGroup
atau saluran untuk melaksanakan pemprosesan permintaan serentak. sync.WaitGroup
或通道实现并发请求处理。context.Context
来管理并发的请求的生命周期。goroutines
、channels
和 sync.Mutex
来实现并行处理。memcached
或 Redis
等内存缓存来存储常见请求或数据。sync.Map
或 map
来本地缓存数据,以避免频繁的数据库访问。gorm.Model.Index
标签来定义索引。SELECT
语句中的 WHERE
子句来过滤返回的数据。ORDER BY
子句对返回的数据进行排序。map
、slice
和 struct
context.Context
untuk mengurus kitaran hayat permintaan serentak. goroutine
, channel
dan sync.Mutex
untuk mencapai pemprosesan selari. memcached
atau Redis
untuk menyimpan permintaan atau data biasa. sync.Map
atau map
untuk cache data secara setempat untuk mengelakkan akses pangkalan data yang kerap. Buat indeks untuk jadual pangkalan data untuk meningkatkan kelajuan pertanyaan.
🎜Gunakan teggorm.Model.Index
untuk mentakrifkan indeks. 🎜🎜🎜4. Pengoptimuman pertanyaan🎜🎜🎜Gunakan klausa WHERE
dalam pernyataan SELECT
untuk menapis data yang dikembalikan. 🎜🎜Gunakan klausa ORDER BY
untuk mengisih data yang dikembalikan. 🎜🎜Hadkan jumlah data yang dikembalikan untuk mengelakkan overhed yang tidak perlu. 🎜🎜🎜5. Pengoptimuman struktur data🎜🎜🎜Gunakan struktur data yang sesuai untuk menyimpan data, seperti slice
dan struct
. 🎜🎜Elak menggunakan struktur data bersarang kerana ia mengurangkan kecekapan mengakses data. 🎜🎜🎜6. Kurangkan saiz pengepala HTTP 🎜🎜🎜Dayakan pemampatan HTTP untuk mengurangkan saiz pengepala. 🎜🎜Alih keluar pengepala yang tidak perlu di mana mungkin. 🎜🎜🎜Kes praktikal🎜🎜Andaikan kita mempunyai API Golang untuk mendapatkan semua pengguna. Berikut ialah beberapa cara kami boleh menggunakan strategi pengoptimuman ini untuk meningkatkan prestasi: 🎜import ( "context" "fmt" "sync" "github.com/go-redis/redis/v8" "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/google/uuid" ) type User struct { ID uuid.UUID `gorm:"type:uuid;primary_key"` Name string Age int } // 使用 Redis 缓存用户列表 var redisClient *redis.Client // 使用 goroutine 并发读取用户数据 func getUsers(ctx context.Context) ([]User, error) { var wg sync.WaitGroup users := make([]User, 0) ch := make(chan User) // 从 Redis 获取缓存的用户列表 cachedUsers, err := redisClient.LRange(ctx, "users", 0, -1).Result() if err != nil { return nil, err } // 如果缓存中没有用户列表,则从数据库中查询 if len(cachedUsers) == 0 { var dbUsers []User if err := db.Where("active = ?", true).Find(&dbUsers).Error; err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to query users: %w", err) } // 更新 Redis 缓存 if len(dbUsers) > 0 { go storeUsersInRedis(ctx, dbUsers) } users = dbUsers } else { // 从 Redis 中获取用户列表并转换为模型对象 for _, u := range cachedUsers { var user User if err := user.UnmarshalBinary([]byte(u)); err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to unmarshal user: %w", err) } ch <- user } } // 并发处理用户数据 go func() { for u := range ch { wg.Add(1) go func(user User) { defer wg.Done() // 在这里处理用户数据 fmt.Println(user.Name) }(u) } }() wg.Wait() return users, nil } // 将用户列表存储在 Redis 中 func storeUsersInRedis(ctx context.Context, users []User) { pipe := redisClient.Pipeline() for _, u := range users { userBytes, err := u.MarshalBinary() if err != nil { // 处理错误 } pipe.RPush(ctx, "users", userBytes) } _, err := pipe.Exec(ctx) if err != nil { // 处理错误 } }
Atas ialah kandungan terperinci Apakah strategi pengoptimuman prestasi API Golang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!