Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma penghantaran pengiklanan dalam talian yang cekap di Golang.

Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap, telah dialu-alukan oleh semakin ramai pembangun dalam beberapa tahun kebelakangan ini dan digunakan secara meluas dalam pelbagai senario. Dalam senario platform pengiklanan, untuk mencapai penyampaian pengiklanan yang tepat, adalah perlu untuk mengira dengan cepat pemilihan, pengisihan, penapisan dan proses iklan lain untuk mencapai penyampaian pengiklanan yang cekap. Untuk mengoptimumkan proses ini, mekanisme caching telah menjadi bahagian yang tidak dapat dielakkan.

Secara umumnya, proses platform pengiklanan adalah seperti berikut: Apabila pengguna melayari web, platform pengiklanan mengumpul maklumat pengguna melalui pelbagai kaedah, dan menggunakan algoritma pemilihan pengiklanan untuk memilih pengiklan yang sepadan dengan maklumat pengguna dan pengiklan. Kemudian, melalui algoritma pengisihan dan penapisan, iklan yang akhirnya boleh diletakkan diperoleh dan operasi seperti pendedahan iklan dan klik dilakukan. Berdasarkan proses ini, kita boleh membahagikan bahagian algoritma kepada dua kategori: algoritma pemilihan iklan dan algoritma pengisihan dan penapisan.

Untuk algoritma pemilihan iklan, pelanggan tidak kerap berinteraksi dengan platform iklan. Secara amnya tidak akan ada kesesakan prestasi. Bagi algoritma pengisihan dan penapisan, memandangkan ia melibatkan banyak pengiraan, ia akan memakan masa yang sangat lama untuk mengira semula setiap kali pengguna memintanya, jadi amat penting untuk memperkenalkan mekanisme caching.

Untuk melaksanakan mekanisme caching algoritma penghantaran pengiklanan dalam talian yang cekap di Golang, kami boleh mempertimbangkan untuk menggunakan gabungan caching memori dan caching cakera. Untuk perpustakaan caching biasa, seperti redis, memcache, dsb., masalah seperti kekurangan kumpulan sambungan mungkin berlaku di bawah keadaan konkurensi yang tinggi, dan struktur data Peta asli Golang boleh mengelakkan masalah ini.

Data yang perlu kami simpan dalam cache terbahagi terutamanya kepada dua kategori: keputusan pemilihan iklan dan hasil pengisihan akhir. Untuk hasil pengisihan akhir, memandangkan bilangan iklan agak kecil, ia boleh dicache terus dalam ingatan. Bagi keputusan pemilihan iklan, memandangkan pemilihan perlu berdasarkan maklumat pengguna, adalah perlu untuk mengira nilai hash berdasarkan maklumat pengguna dan menyimpan nilai hash sebagai kunci. Pada masa yang sama, untuk mengelakkan penggunaan memori yang berlebihan, anda boleh menetapkan dasar seperti masa tamat cache untuk mencapai penggunaan memori yang cekap.

Apabila program bermula, data dalam cache terakhir boleh dipulihkan. Pada masa yang sama, semasa menjalankan program, dengan menggunakan kawalan konkurensi pemasa, data cache dalam memori boleh disimpan secara tetap pada cakera untuk menangani keluar program yang tidak normal dan situasi lain. Dengan cara ini, kebolehpercayaan program boleh dipertingkatkan sambil memastikan ketepatan data.

Secara amnya, mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma penghantaran pengiklanan dalam talian yang cekap di Golang boleh dibahagikan kepada langkah berikut:

1. Gunakan struktur data Peta untuk caching memori.
2. Kira nilai cincang berdasarkan maklumat pengguna dan simpannya dengan nilai cincang sebagai kunci.
3. Tetapkan dasar seperti masa tamat tempoh cache untuk mencapai penggunaan memori yang cekap.
4. Pulihkan data dalam cache terakhir apabila program bermula.
5. Simpan data cache secara kerap dalam memori ke cakera untuk menangani keluar program yang tidak normal dan situasi lain.

Dengan melaksanakan langkah-langkah di atas, kami boleh meningkatkan kecekapan pengiklanan sambil memastikan ketepatan data, memberikan pengguna pengalaman pengiklanan yang lebih baik dan memberikan pengiklan dengan Kesan pengiklanan yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma penghantaran pengiklanan dalam talian yang cekap di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!