Golang API-Caching-Strategie und -Optimierung

Die Caching-Strategien in der Golang-API können die Leistung verbessern und die Serverlast reduzieren: LRU, LFU, FIFO und TTL. Zu den Optimierungstechniken gehören die Auswahl geeigneter Cache-Speicher, hierarchisches Caching, Invalidierungsmanagement sowie Überwachung und Optimierung. Im praktischen Fall wird der LRU-Cache verwendet, um die API zum Abrufen von Benutzerinformationen aus der Datenbank zu optimieren, und die Daten können schnell aus dem Cache abgerufen werden. Andernfalls wird der Cache aktualisiert, nachdem er aus der Datenbank abgerufen wurde.

Golang API Caching-Strategie und -Optimierung

Caching-Strategie

Caching ist eine Technologie, die kürzlich erhaltene Daten speichert, um schnell auf nachfolgende Anfragen reagieren zu können. In der Golang-API können Caching-Strategien die Leistung erheblich verbessern, die Latenz reduzieren und die Serverlast verringern. Einige gängige Strategien sind:

LRU (Least Latest Used): Entfernen Sie die zuletzt verwendeten Elemente, um Platz für neue Daten zu schaffen.
LFU (Least Latest Used): Löschen Sie die am seltensten verwendeten Elemente.
FIFO (First In, First Out): Löschen Sie das erste dem Cache hinzugefügte Element.
TTL (Time to Live): Legen Sie ein Zeitlimit fest, nach dem Elemente automatisch gelöscht werden. Tipps zur Optimierung geeignetes Speicherende, wie Redis, Memcached oder lokaler Speicher.

Tiered Caching: Erstellen Sie mehrere Caching-Ebenen und speichern Sie heiße Daten in Ebenen, die näher am Client liegen, und kalte Daten in Ebenen, die näher an der Quelle liegen.

: Wenn sich Quelldaten ändern, werden veraltete Elemente rechtzeitig aus dem Cache gelöscht.
• Überwachung und Optimierung
: Überwachen Sie regelmäßig Cache-Trefferraten, Fehlerraten und -größen und passen Sie Richtlinien und Konfigurationen nach Bedarf an.
Praktischer Fall
• Stellen Sie sich eine einfache Golang-API vor, die Benutzerinformationen aus der Datenbank abruft:

package api import ( "context" "database/sql" "fmt" ) // User represents a user in the system. type User struct { ID int64 Name string } // GetUserInfo retrieves user information from the database. func GetUserInfo(ctx context.Context, db *sql.DB, userID int64) (*User, error) { row := db.QueryRowContext(ctx, "SELECT id, name FROM users WHERE id = ?", userID) var user User if err := row.Scan(&user.ID, &user.Name); err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to scan user: %w", err) } return &user, nil }

Nach dem Login kopieren
• Wir können den LRU-Cache verwenden, um diese API zu optimieren:

  package api import ( "context" "database/sql" "fmt" "sync" "time" "github.com/golang/lru" ) // Cache holds a LRU cache for user information. type Cache struct { mu sync.RWMutex cache *lru.Cache } // NewCache creates a new LRU cache with a maximum size of 100 entries. func NewCache() (*Cache, error) { cache, err := lru.New(100) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to create LRU cache: %w", err) } return &Cache{cache: cache}, nil } // GetUserInfo retrieves user information from the database or cache. func (c *Cache) GetUserInfo(ctx context.Context, db *sql.DB, userID int64) (*User, error) { c.mu.RLock() user, ok := c.cache.Get(userID) c.mu.RUnlock() if ok { return user.(*User), nil } c.mu.Lock() defer c.mu.Unlock() user, err := GetUserInfo(ctx, db, userID) if err != nil { return nil, err } c.cache.Add(userID, user) return user, nil }

  Nach dem Login kopieren
  Die zwischengespeicherte GetUserInfo-Methode prüft zunächst, ob sie sich im Cache befindet Es gibt Daten. Wenn dies der Fall ist, werden die zwischengespeicherten Daten sofort zurückgegeben. Wenn nicht, ruft es die Daten aus der Datenbank ab, fügt sie dem Cache hinzu und gibt sie zurück.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang API-Caching-Strategie und -Optimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!