효율적인 프로그래밍 언어인 Golang은 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 개발자의 환영을 받았으며 다양한 시나리오에서 널리 사용됩니다. 광고 플랫폼 시나리오에서 정확한 광고 전달을 위해서는 효율적인 광고 전달을 위해 광고의 선택, 정렬, 필터링 및 기타 프로세스를 신속하게 계산해야 합니다. 이 프로세스를 최적화하기 위해 캐싱 메커니즘은 불가피한 부분이 되었습니다.
일반적으로 광고 플랫폼의 프로세스는 대략 다음과 같습니다. 사용자가 웹을 탐색할 때 광고 플랫폼은 다양한 방법을 통해 사용자의 정보를 수집하고, 광고 선택을 통해 사용자의 정보와 광고주의 요구에 맞는 광고를 선택합니다. 연산. 이후 정렬 및 필터링 알고리즘을 통해 최종 게재 가능한 광고를 구하고, 광고 노출, 클릭 등의 작업을 수행합니다. 이 프로세스를 기반으로 알고리즘 부분을 광고 선택 알고리즘과 정렬 및 필터링 알고리즘의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
광고 선택 알고리즘의 경우 클라이언트는 광고 플랫폼과 자주 상호 작용하지 않습니다. 일반적으로 성능 병목 현상은 발생하지 않습니다. 정렬 및 필터링 알고리즘의 경우 계산량이 많기 때문에 사용자가 요청할 때마다 다시 계산하는 데 시간이 많이 걸리므로 캐싱 메커니즘을 도입하는 것이 특히 중요합니다.
Golang에서 효율적인 온라인 광고 전달 알고리즘의 캐싱 메커니즘을 구현하기 위해 메모리 캐싱과 디스크 캐싱의 조합 사용을 고려할 수 있습니다. Redis, Memcache 등과 같은 일반적인 캐싱 라이브러리의 경우 높은 동시성 조건에서 연결 풀 부족과 같은 문제가 발생할 수 있으며 Golang의 기본 Map 데이터 구조는 이러한 문제를 잘 방지할 수 있습니다.
캐시에 저장해야 하는 데이터는 크게 광고 선택 결과와 최종 정렬 결과 두 가지로 나뉩니다. 최종 정렬 결과는 광고 개수가 상대적으로 적기 때문에 직접 메모리에 캐싱할 수 있다. 광고의 선정 결과는 사용자 정보를 바탕으로 선정이 이루어져야 하므로, 사용자 정보를 바탕으로 해쉬값을 계산하여 키로 저장하는 과정이 필요하다. 동시에 과도한 메모리 사용을 방지하기 위해 캐시 만료 시간 등의 정책을 설정하여 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
프로그램이 시작되면 마지막 캐시에 있던 데이터를 복원할 수 있습니다. 동시에 프로그램 실행 중에 타이머 동시성 제어를 사용하여 메모리에 캐시된 데이터를 정기적으로 디스크에 저장하여 비정상적인 프로그램 종료 및 기타 상황에 대처할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터의 정확성을 보장하면서 프로그램의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
일반적으로 Golang에서 효율적인 온라인 광고 전달 알고리즘을 구현하기 위한 캐싱 메커니즘은 다음 단계로 나눌 수 있습니다.
위 단계의 구현을 통해 데이터의 정확성을 보장하면서 광고 효율성을 향상하고 사용자에게 더 나은 광고 경험을 제공하며 광고주에게는 더 나은 광고 효과를 제공할 수 있습니다.
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