Conception évolutive du cache simultané de la fonction Golang

Le cache simultané de fonctions peut stocker les résultats de calcul de fonctions en mémoire pour optimiser les performances dans des scénarios de concurrence élevée. Il stocke les résultats à l'aide d'une carte sécurisée et implémente des stratégies d'invalidation du cache si nécessaire. Par exemple, un exemple de mise en cache simultanée pour calculer la séquence de Fibonacci démontre ses avantages en évitant les calculs répétés et en augmentant la vitesse d'exécution.

Conception évolutive du cache de concurrence de fonctions dans le langage Go

Introduction

Dans les scénarios à forte concurrence, les appels de fonction deviennent souvent des goulots d'étranglement en termes de performances, en particulier lorsque les coûts de traitement des fonctions sont élevés. Pour résoudre ce problème, nous pouvons adopter la stratégie de cache simultané des fonctions pour éviter les calculs répétés et améliorer les performances en stockant les résultats des calculs des fonctions en mémoire.

Principe d'implémentation

1. Exécution simultanée :

import "sync"

type concurrentCache struct {
    sync.Mutex
    cache map[interface{}]interface{}
}

func (c *concurrentCache) Get(key interface{}) (interface{}, bool) {
    c.Lock()
    defer c.Unlock()

    val, ok := c.cache[key]
    return val, ok
}

func (c *concurrentCache) Set(key, val interface{}) {
    c.Lock()
    defer c.Unlock()

    c.cache[key] = val
}

concurrentCache maintient un mappage sécurisé pour le stockage des résultats de calcul des fonctions. La méthode Get obtient le résultat de la carte et la méthode Set stocke le nouveau résultat. concurrentCache 维护了一个并发安全的映射，用于存储函数计算结果。Get 方法从映射中获取结果，而 Set 方法则存储新的结果。

2. 缓存失效：

为了保持缓存的有效性，我们需要根据具体场景考虑缓存失效策略。例如，我们可以设置一个过期时间或使用 LRU（最近最少使用）算法来剔除不常用的缓存条目。

实战范例

下面是一个简单的基于 concurrentCache 的函数并发缓存示例，用于计算斐波那契数列：

package main

import "fmt"
import "sync"

var cache = &concurrentCache{cache: make(map[int]int)}

func fibonacci(n int) int {
    if n <= 1 {
        return 1
    }

    if val, ok := cache.Get(n); ok {
        return val.(int)
    }

    result := fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    cache.Set(n, result)

    return result
}

func main() {
    wg := sync.WaitGroup{}
    jobs := []int{10, 20, 30, 40, 50, 60}

    for _, n := range jobs {
        wg.Add(1)
        go func(n int) {
            defer wg.Done()
            result := fibonacci(n)
            fmt.Printf("Fibonacci(%d) = %d\n", n, result)
        }(n)
    }

    wg.Wait()
}

在该示例中，我们对斐波那契计算函数进行了并发缓存，从而避免了重复计算。通过运行此程序，我们可以观察到并发调用的速度明显快于顺序执行。

结论

函数并发缓存是提升高并发场景下性能的有效方法。通过采用 concurrentCache

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