Praktische Techniken zur Verwendung des Caches zur Verarbeitung massiver Anfragen in Golang.

Praktische Tipps zur Verwendung des Caches zur Verarbeitung massiver Anfragen in Golang

Mit der Entwicklung des Internets sind massive Anfragen zu einem unvermeidlichen Problem für moderne Webanwendungen geworden. Auf diese Anfragen muss effizient reagiert werden, andernfalls wird das Benutzererlebnis ernsthaft beeinträchtigt. In Golang können wir Caching verwenden, um die Reaktionsgeschwindigkeit von Anfragen zu verbessern und so die Herausforderung massiver Anfragen besser bewältigen zu können.

In diesem Artikel werden die praktischen Fähigkeiten der Verwendung des Caches zur Verarbeitung massiver Anforderungen in Golang vorgestellt, einschließlich der Cache-Datenstruktur, der Cache-Generierungsmethode, der Cache-Aktualisierung und -Löschung, der Cache-Kapazität und der Parallelitätssicherheit usw.

Cache-Datenstruktur

Die Cache-Datenstruktur in Golang wird im Allgemeinen mithilfe einer Karte implementiert. Dies liegt daran, dass die Karte in Golang eine sehr hohe Sucheffizienz aufweist und auch das dynamische Hinzufügen und Löschen von Elementen unterstützen kann.

Zum Beispiel können wir eine Karte zum Speichern von Benutzerinformationen definieren:

type User struct {
    Name string
    Age int
}

var usersCache = make(map[int]*User)

Unter diesen ist „usersCache“ eine Karte zum Zwischenspeichern von Benutzerinformationen, der Schlüsselwert ist die Benutzer-ID und der Wert ist der Zeiger der Benutzerstruktur.

Cache-Generierungsmethoden

Cache-Generierungsmethoden können in zwei Kategorien unterteilt werden: statische Generierung und dynamische Generierung.

Statische Generierung bedeutet, dass beim Starten der Anwendung ein Cache generiert wird. Diese Methode eignet sich für Situationen, in denen sich Cache-Daten nicht häufig ändern. Wir können während der Programminitialisierung Daten aus der Datenbank oder anderen Datenquellen lesen und zwischenspeichern.

Zum Beispiel können wir beim Programmstart Benutzerinformationen aus der Datenbank lesen und zwischenspeichern:

func init() {
    // 从数据库中读取用户信息
    rows, err := db.Query("SELECT * FROM users")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()

    // 将用户信息缓存起来
    for rows.Next() {
        var user User
        if err := rows.Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Age); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        usersCache[user.ID] = &user
    }
}

Dynamische Generierung bedeutet, dass, wenn sich keine Daten im Cache befinden, der Cache bei Bedarf dynamisch aus der Datenquelle generiert wird.

Zum Beispiel können wir eine GetUser-Funktion definieren, um Benutzerinformationen abzurufen, Daten aus der Datenquelle zu lesen und nach Bedarf einen Cache zu generieren:

func GetUser(id int) (*User, error) {
    // 先从缓存中查找用户信息
    user, ok := usersCache[id]
    if ok {
        return user, nil
    }

    // 如果缓存中不存在，则从数据库中读取用户信息
    var user User
    err := db.QueryRow("SELECT * FROM users WHERE id=?", id).Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Age)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    // 将用户信息缓存起来
    usersCache[id] = &user

    return &user, nil
}

Cache-Aktualisierung und -Löschung

Wenn sich die Daten in der Datenquelle ändern, werden die Daten im Cache gespeichert in muss ebenfalls entsprechend aktualisiert und gelöscht werden.

Wenn sich beispielsweise die Benutzerinformationen ändern, müssen wir die Benutzerinformationen im Cache aktualisieren:

func UpdateUser(id int, name string, age int) error {
    // 更新数据库中的用户信息
    _, err := db.Exec("UPDATE users SET name=?, age=? WHERE id=?", name, age, id)
    if err != nil {
        return err
    }

    // 更新缓存中的用户信息
    user, ok := usersCache[id]
    if ok {
        user.Name = name
        user.Age = age
    }

    return nil
}

Wenn sich der Benutzer abmeldet, müssen wir die Benutzerinformationen aus dem Cache löschen:

func DeleteUser(id int) error {
    // 从数据库中删除用户信息
    _, err := db.Exec("DELETE FROM users WHERE id=?", id)
    if err != nil {
        return err
    }

    // 从缓存中删除用户信息
    delete(usersCache, id)

    return nil
}

Cache-Kapazität und Parallelitätssicherheit

Die zwischengespeicherte Kapazität ist ein sehr wichtiges Problem. Wenn der Cache nicht groß genug ist, werden Cache-Daten möglicherweise häufig recycelt und erneut angewendet, was sich auf die Systemleistung auswirkt. Wenn der Cache zu groß ist, kann es zu Problemen wie Speicherüberlauf und Systemabsturz kommen. Daher muss die Cache-Kapazität beim Entwerfen von Caches vollständig berücksichtigt werden.

Da außerdem mehrere Goroutinen gleichzeitig auf den Cache zugreifen können, ist auch die Parallelitätssicherheit des Caches ein Problem, das Aufmerksamkeit erfordert. Wir können Mutex oder RWMutex verwenden, das vom Synchronisierungspaket bereitgestellt wird, um die Sicherheit der Cache-Parallelität zu gewährleisten.

Zum Beispiel können wir RWMutex verwenden, um die Parallelitätssicherheit der GetUser-Funktion sicherzustellen:

type UsersCache struct {
    cache map[int]*User
    mu sync.RWMutex
}

var usersCache = UsersCache{cache: make(map[int]*User)}

func GetUser(id int) (*User, error) {
    usersCache.mu.RLock()
    user, ok := usersCache.cache[id]
    usersCache.mu.RUnlock()

    if ok {
        return user, nil
    }

    usersCache.mu.Lock()
    defer usersCache.mu.Unlock()

    // 二次检查
    user, ok = usersCache.cache[id]
    if !ok {
        // 如果缓存中不存在，则从数据库中读取用户信息
        var user User
        err := db.QueryRow("SELECT * FROM users WHERE id=?", id).Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Age)
        if err != nil {
            return nil, err
        }

        // 将用户信息缓存起来
        usersCache.cache[id] = &user

        return &user, nil
    }

    return user, nil
}

Im obigen Beispiel verwenden wir RWMutex, um die Parallelitätssicherheit des Caches sicherzustellen, und verwenden die Doppelverriegelungstechnologie, um eine wiederholte Erstellung des Caches zu vermeiden Cache.

Zusammenfassung

In diesem Artikel werden die praktischen Fähigkeiten der Verwendung des Caches zur Verarbeitung massiver Anforderungen in Golang vorgestellt, einschließlich Cache-Datenstruktur, Cache-Generierungsmethode, Cache-Aktualisierung und -Löschung, Cache-Kapazität und Parallelitätssicherheit usw. Durch den flexiblen Einsatz von Caching können wir die Herausforderung massiver Anfragen besser bewältigen und die Systemleistung und -stabilität verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Techniken zur Verwendung des Caches zur Verarbeitung massiver Anfragen in Golang.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!