Caching digunakan di Golang untuk meningkatkan prestasi algoritma logistik pintar.

Dengan perkembangan dan pempopularan industri logistik, cara meningkatkan kecekapan pengangkutan dan mengurangkan kos logistik telah menjadi isu penting bagi banyak syarikat logistik. Untuk menyelesaikan masalah ini, teknologi kecerdasan buatan terus diperkenalkan ke dalam industri logistik. Antaranya, mengoptimumkan pelan pengangkutan melalui algoritma logistik pintar adalah kaedah biasa.

Inti algoritma logistik pintar adalah untuk menyediakan syarikat logistik dengan penyelesaian pengangkutan yang optimum melalui simulasi komputer dan analisis data berdasarkan keperluan pengangkutan dan keadaan sebenar.

Dalam aplikasi praktikal, kami mendapati bahawa algoritma logistik pintar perlu memproses sejumlah besar data, termasuk pelbagai keperluan pengangkutan, skop pengedaran logistik, jenis kargo, pengangkutan dan maklumat lain ini perlu kerap dibaca dan ditulis dalam pengiraan. Oleh itu, untuk meningkatkan prestasi algoritma logistik pintar, penggunaan strategi caching adalah penting.

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi caching Golang untuk meningkatkan prestasi algoritma logistik pintar. Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap dengan kelebihan hebat dalam keupayaan concurrency dan kelajuan kompilasi. Dari segi pelaksanaan caching, Golang boleh melaksanakannya menggunakan jenis peta terbina dalam.

Penggunaan strategi caching secara berkesan boleh mengurangkan bilangan baca dan tulis sistem dan meningkatkan kelajuan tindak balas dan keselarasan sistem. Dalam algoritma logistik pintar, kita boleh cache maklumat pengangkutan, skop pengedaran logistik, jenis kargo dan data lain, dan membacanya terus dari cache apabila diperlukan dan bukannya kerap membaca daripada pangkalan data, sekali gus mengurangkan beban pada pangkalan data.

Di Golang, kita boleh menggunakan jenis peta untuk melaksanakan caching. Peta ialah struktur data jadual cincang yang boleh mencapai operasi perolehan semula dan pengubahsuaian pantas. Kami boleh menyimpan data yang perlu dicache dalam peta, dan menetapkan masa cache yang sepadan mengikut keperluan Apabila data tamat tempoh, ia boleh dibaca semula daripada pangkalan data.

Berikut ialah contoh pelaksanaan cache mudah:

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

type CacheItem struct {
    Value      interface{}
    Expiration time.Time
}

type Cache struct {
    items map[string]*CacheItem
}

func (cache *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
    item, found := cache.items[key]
    if !found {
        return nil, false
    }

    if item.Expiration.Before(time.Now()) {
        return nil, false
    }

    return item.Value, true
}

func (cache *Cache) Add(key string, value interface{}, expiration time.Duration) {
    item := &CacheItem{
        Value:      value,
        Expiration: time.Now().Add(expiration),
    }
    cache.items[key] = item
}

func main() {
    myCache := &Cache{
        items: make(map[string]*CacheItem),
    }

    myCache.Add("key1", "value1", 5*time.Minute)

    value, found := myCache.Get("key1")
    if found {
        fmt.Println(value)
    }
}

Dalam contoh di atas, kami menentukan dua jenis struktur, Cache dan CacheItem. Struktur CacheItem mewakili nilai tertentu dalam cache, termasuk dua ahli: Nilai dan masa tamat tempoh. Struktur Cache mewakili keseluruhan cache, termasuk item yang mewakili semua entri dalam cache.

Antaranya, fungsi Dapatkan digunakan untuk mendapatkan nilai kunci tertentu daripada cache Jika nilai itu wujud dan belum tamat tempoh, nilai itu dikembalikan jika tidak, nil dan palsu. Fungsi Tambah digunakan untuk menambah rekod cache, termasuk tiga parameter: kunci, nilai dan tamat tempoh, dengan tamat tempoh mewakili masa tamat tempoh cache.

Dalam fungsi utama, kami mula-mula mencipta contoh Cache, kemudian tambah rekod cache baharu "key1"->"value1", dan tetapkan masa tamat tempohnya dalam cache kepada 5 minit . Akhir sekali, kami memanggil fungsi Dapatkan untuk mendapatkan nilai "nilai1" dalam rekod cache yang baru ditambah dan mencetaknya.

Melalui pelaksanaan cache yang begitu mudah, kami boleh menggunakan strategi cache Golang dengan mudah dalam algoritma logistik pintar untuk meningkatkan prestasi sistem dengan berkesan. Di samping itu, dalam aplikasi praktikal, kami juga perlu mempertimbangkan beberapa isu cache, seperti pembersihan cache, had kapasiti cache, dll., untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem.

Ringkasnya, strategi caching ialah salah satu cara penting untuk meningkatkan prestasi algoritma logistik pintar Ia perlu digunakan dengan berhati-hati dalam aplikasi praktikal, dan penyelesaian caching yang lebih cekap dan boleh dipercayai harus direka bentuk mengikut tertentu. keperluan.

Atas ialah kandungan terperinci Caching digunakan di Golang untuk meningkatkan prestasi algoritma logistik pintar.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!