Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und weit verbreiteten Anwendung der Internet-Technologie nehmen die Datenmenge und die Häufigkeit des Datenzugriffs exponentiell zu. Dadurch wird die Leistung von Anwendungssystemen, die auf Datenbanken und Netzwerkdienste zugreifen, zu einem Engpass und verursacht Probleme. Daher wird Caching in der Anwendungsentwicklung häufig als Technologie zur Verbesserung der Anwendungsleistung eingesetzt. Golang ist eine effiziente Anwendungsentwicklungssprache, und die Caching-Strategie ist auch eine der wichtigen Optimierungsmethoden von Golang. In diesem Artikel werden die Implementierungsstrategien und gängigen Problemlösungsmethoden für das Caching in Golang vorgestellt.
1. Caching-Typen in Golang
Speichercache bezieht sich auf das Zwischenspeichern von Daten im Anwendungsspeicher, um den Zugriff auf die Festplatte und andere externe Datenquellen zu reduzieren. Die Zugriffsgeschwindigkeit des Speichercaches ist sehr hoch und die Daten werden schnell gelesen. Zu den gebräuchlicheren Speichercaches in Golang gehören: Map und sync.Map.
Map ist eine sehr einfache Datenstruktur, die schnelle Such-, Hinzufügungs- und Löschvorgänge ermöglicht. Da Map nicht Thread-sicher ist, sollten Sperren verwendet werden, um die Thread-Sicherheit zu gewährleisten, wenn mehrere Threads darauf zugreifen.
sync.Map ist eine thread-sichere Kartenstruktur, die in Golang Version 1.9 neu eingeführt wurde. Sie bietet Methoden wie Speichern, Laden und Löschen für Datenoperationen.
Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Daten-Repository, das Persistenz, Clustering und Lua-Scripting unterstützt. Redis bietet eine hervorragende Leistung, unterstützt Hochgeschwindigkeitszugriff, verhindert Datenverlust und ist eine Datenbank, die sich sehr gut als Cache eignet. In Golang können wir Redis-Cache-Vorgänge mithilfe der Drittanbieterbibliothek github.com/go-redis/redis implementieren.
Memcached ist ein beliebtes Hochleistungs-In-Memory-Objekt-Caching-System, das den Zugriff auf Backend-Datenbanken durch die Speicherung von Schlüssel/Wert-Paaren im Speicher reduziert. In Webanwendungen mit hoher Parallelität kann Memcached die Anwendungsleistung effektiv verbessern. In Golang können wir auch die Drittanbieterbibliothek github.com/bradfitz/gomemcache verwenden, um Memcached-Cache-Vorgänge zu implementieren.
2. Cache-Implementierungsstrategie
Cache-Aktualisierung bedeutet, dass die Daten im Cache rechtzeitig aktualisiert werden müssen, wenn sich die Daten ändern. Um die Unmittelbarkeit des Cachings zu erreichen, können wir die folgenden Strategien anwenden:
1) Ungültige Aktualisierungsstrategie
Ungültige Aktualisierung bedeutet, dass der Wert im Cache sofort gelöscht wird, nachdem sich die Daten geändert haben, und der Wert gelöscht wird von der Datenquelle bei der nächsten Anfrage. Holen Sie sich den neuen Wert von und speichern Sie den neuen Wert erneut im Speicher.
2) Strategie für verzögerte Aktualisierung
Verzögerte Aktualisierung bedeutet, dass der Wert im Cache nach Datenänderungen nicht direkt gelöscht wird, sondern vor dem Löschen eine gewisse Zeit wartet, um sicherzustellen, dass der Benutzer während dieser Zeit auf den Cache zugreift. Daten, wodurch häufiger Zugriff auf die Datenbank vermieden wird.
3) Asynchrone Aktualisierungsstrategie
Asynchrone Aktualisierung bedeutet, dass nach Datenänderungen der Wert im Cache nicht direkt gelöscht wird, sondern die geänderten Daten in eine Nachrichtenwarteschlange gestellt werden und eine dedizierte asynchrone Aufgabe für die Aktualisierung des Caches verantwortlich ist . Und den neuen Wert erneut im Speicher zwischenspeichern.
Die Größe des Caches wird mit der Zeit weiter zunehmen, daher muss eine bestimmte Recycling-Strategie festgelegt werden, um eine Speichererschöpfung zu vermeiden. In Golang können wir die folgenden Strategien verwenden, um Speicher zu recyceln:
1) Geplante Reinigungsstrategie
Geplante Reinigung bezieht sich auf das regelmäßige Löschen von Daten, bei denen eine Zeitüberschreitung abgelaufen ist oder die im Cache in einem bestimmten Zeitintervall als ungültig markiert wurden Geben Sie Speicher im Cache frei.
2) Bereinigungsstrategie nach Zugriffshäufigkeit
Bereinigung nach Zugriffshäufigkeit bedeutet, dass, wenn die Cache-Kapazität einen bestimmten Wert erreicht, einige Daten basierend auf der Häufigkeit der Datennutzung zur Löschung ausgewählt werden, um Speicherplatz im Cache freizugeben.
3. Lösungen für häufige Cache-Probleme
Bei der Verwendung des Caches gehören zu den häufigsten Problemen Cache-Lawine, Cache-Penetration und gleichzeitige Cache-Schreibvorgänge. Im Folgenden erklären wir, wie Sie diese Probleme beheben können.
Cache-Lawine bedeutet, dass während eines bestimmten Zeitraums die meisten Daten im Cache ungültig werden, was dazu führt, dass alle Datenanforderungen nur auf die Datenquelle zugreifen, wodurch Druck auf die Datenquelle ausgeübt wird. Cache-Lawinen treten normalerweise bei Server-Neustarts, Kapazitätserweiterungen, Netzwerkpartitionen und anderen Notfällen auf.
Um das Cache-Lawinenproblem zu lösen, können Sie die folgenden Strategien anwenden:
1) Legen Sie die Zufälligkeit der Cache-Ablaufzeit fest
Beim Festlegen der Cache-Ablaufzeit können Sie erwägen, ein zufälliges Zeitintervall basierend auf dem ursprünglichen Ablauf hinzuzufügen Zeit, um eine zentrale Invalidierung aller Caches zu vermeiden.
2) Hotspot-Daten zum Vorwärmen verwenden
Wenn das System startet, können Sie einige Hotspot-Daten im Voraus im Cache vorwärmen, um den durch Notfälle verursachten Druck zu vermeiden.
Cache-Penetration bedeutet, dass die angeforderten Daten nicht in der Datenquelle vorhanden sind, was dazu führt, dass der Cache nicht erreicht wird und eine große Anzahl ungültiger Anforderungen direkt auf die Datenquelle zugreift, was sich negativ auf die Systemleistung auswirkt. Das Eindringen in den Cache wird häufig dadurch verursacht, dass ein Angreifer absichtlich Daten anfordert, die nicht vorhanden sind.
Um das Problem der Cache-Penetration zu lösen, können Sie die folgenden Strategien anwenden:
1) Bloom-Filter verwenden
Bevor Sie die Anfrage zwischenspeichern, verwenden Sie den Bloom-Filter, um die Gültigkeit der angeforderten Daten zu überprüfen, und greifen Sie dann auf den Cache oder die Daten zu Quelle.
2) Optimieren Sie die Datenquelle.
Unterscheiden Sie Daten, die nicht in den Cache gelangen, von legitimen Anforderungen. Es kann sein, dass die Datenquelle die Anzahl der Zugriffe begrenzt. Die Architektur der Datenquelle kann optimiert werden, um die Systemleistung zu verbessern.
Cache-gleichzeitiges Schreiben bezieht sich auf die Situation, in der mehrere Threads gleichzeitig auf denselben Cache-Bereich zugreifen, was zu Datenfehlern führt. In Golang können wir die folgenden Strategien verwenden, um das Problem der Cache-Parallelität zu lösen:
1) Sperrmechanismus
Beim Schreiben in den Cache kann ein Sperrmechanismus verwendet werden, um die Sicherheit des gleichzeitigen Zugriffs sicherzustellen.
2) Verwenden Sie den Singleton-Modus
, um den Cache in einen Singleton zu instanziieren, und greifen Sie nur in mehreren Threads auf dieselbe Instanz zu, um zu vermeiden, dass mehrere Instanzen gleichzeitig vorhanden sind, was zu einer Nichtsynchronisierung führt.
Zusammenfassung:
Caching ist ein wichtiges Mittel zur Verbesserung der Anwendungsleistung, und in Golang gibt es viele hervorragende Methoden und Strategien zur Cache-Implementierung. Bei der Verwendung des Caches müssen Sie auf Lösungen für einige häufig auftretende Probleme achten, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Cache-Systems sicherzustellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierungsstrategien und häufige Problemlösungen für das Caching in Golang.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!