Dengan pembangunan berterusan teknologi automasi industri, semakin banyak syarikat menggunakan algoritma automasi yang cekap untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti pengeluaran. Di antara algoritma ini, mekanisme caching adalah pautan yang sangat penting, yang boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dan masa tindak balas sistem dengan ketara. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan mekanisme caching untuk algoritma automasi industri yang cekap di Golang.
1. Apakah mekanisme caching?
Mekanisme caching merujuk kepada menyimpan data yang kerap diakses dalam cache dalam sistem komputer untuk bertindak balas dengan pantas kepada permintaan capaian data, mengurangkan bilangan capaian CPU ke memori utama dan dengan itu meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. Mekanisme caching sering digunakan untuk mengurangkan masa tindak balas tugas pengkomputeran intensif terutamanya pengiraan, seperti tugas kawalan dalam algoritma automasi industri.
2. Kaedah pelaksanaan mekanisme caching
Di Golang, terdapat banyak cara untuk melaksanakan mekanisme caching, antaranya berikut adalah yang lebih biasa digunakan.
Pustaka Cache Golang ialah perpustakaan ringan untuk menyimpan data Ia menyediakan pelbagai kaedah caching, seperti Paling Kurang Digunakan (LRU), Kerap Digunakan (FU), Penggantian Rawak (RR), dsb. Mekanisme caching boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan perpustakaan Cache Contoh kod adalah seperti berikut:
import ( "fmt" "time" "github.com/patrickmn/go-cache" ) func main() { c := cache.New(1*time.Minute, 5*time.Minute) //创建缓存,缓存有效期为1分钟,清理时间为5分钟 c.Set("key", "value", cache.DefaultExpiration) //向缓存中添加数据 value, found := c.Get("key") //从缓存中获取数据 if found { fmt.Println(value) } }
Struktur data Peta Golang boleh menjadi mudah. digunakan untuk pelaksanaan mekanisme Caching, contoh kod adalah seperti berikut:
import ( "sync" "time" ) type Cache struct { data map[string]interface{} //缓存数据 mutex sync.Mutex //互斥锁 } func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) { c.mutex.Lock() defer c.mutex.Unlock() value, found := c.data[key] if found { return value, true } else { return nil, false } } func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, lifetime time.Duration) { c.mutex.Lock() defer c.mutex.Unlock() c.data[key] = value time.AfterFunc(lifetime, func() { //设置缓存过期时间 delete(c.data, key) }) } func main() { c := &Cache{data: make(map[string]interface{})} //创建缓存 c.Set("key", "value", 1*time.Minute) //向缓存中添加数据 value, found := c.Get("key") //从缓存中获取数据 if found { fmt.Println(value) } }
Golang's Sync.Pool ialah kumpulan untuk menyimpan cache objek sementara, yang boleh digunakan dalam Meningkatkan prestasi sistem dalam persekitaran konkurensi tinggi. Mekanisme caching boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan Sync.Pool Contoh kod adalah seperti berikut:
import ( "sync" ) var pool = sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]byte, 1024) }, //创建缓存对象 } func main() { obj := pool.Get().([]byte) //从缓存中获取数据 defer pool.Put(obj) //将数据放回缓存 }
3. Aplikasi mekanisme caching
Mekanisme caching di Golang digunakan secara meluas dalam tugas kawalan dalam algoritma automasi industri Seperti kawalan PID, kawalan kabur, dll. Dalam algoritma ini, mekanisme caching boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dan masa tindak balas sistem dengan ketara serta meningkatkan ketepatan dan kestabilan kawalan.
Berikut mengambil kawalan PID sebagai contoh untuk memperkenalkan cara menggunakan mekanisme caching untuk mengoptimumkan kesan kawalan.
Pengawal PID ialah pengawal klasik yang menambah tiga bahagian ralat pembolehubah kawalan, kadar perubahan dan ralat kamiran untuk mendapatkan output pengawal. Dalam aplikasi praktikal, pengawal PID biasanya perlu menyimpan data cache seperti ralat, kadar perubahan dan ralat integral untuk bertindak balas dengan cepat kepada kemas kini isyarat kawalan. Contoh kod adalah seperti berikut:
type PIDController struct { kp float64 //比例系数 ki float64 //积分系数 kd float64 //微分系数 dt float64 //采样时间 err float64 //误差 lastErr float64 //上一次误差 integral float64 //积分累计 cache *Cache //缓存 } func (c *PIDController) Update(setPoint, processValue float64) float64 { c.err = setPoint - processValue //计算误差 dc := (c.err - c.lastErr) / c.dt //计算变化率 c.integral += c.err * c.dt //积分累计 output := c.kp*c.err + c.ki*c.integral + c.kd*dc //计算控制器输出 c.cache.Set("err", c.err, time.Second) //缓存误差 c.cache.Set("dc", dc, time.Second) //缓存变化率 c.cache.Set("integral", c.integral, time.Second) //缓存积分累计 c.cache.Set("output", output, time.Second) //缓存控制器输出 c.lastErr = c.err return output } func main() { c := &PIDController{ kp: 1, ki: 0.1, kd: 0.01, dt: 0.01, cache: NewCache(), } for i := 0; i < 1000; i++ { output := c.Update(10, float64(i)) //更新控制器 fmt.Println(output) time.Sleep(time.Millisecond * 10) } }
Dalam kod contoh di atas, kami melaksanakan mekanisme caching dalam pengawal PID dengan menggunakan perpustakaan Cache. Khususnya, kami menyimpan empat data ralat, kadar perubahan, pengumpulan integral dan output pengawal dalam fungsi Kemas Kini untuk bertindak balas dengan pantas kepada permintaan untuk mengemas kini isyarat kawalan. Ini boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dan masa tindak balas sistem dengan ketara serta meningkatkan ketepatan dan kestabilan kawalan.
4. Ringkasan
Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap yang menyokong pelbagai kaedah pelaksanaan mekanisme caching. Dalam algoritma automasi industri, mekanisme caching adalah pautan yang sangat penting Ia boleh mengurangkan kerumitan pengiraan dan masa tindak balas sistem dengan ketara dan meningkatkan ketepatan dan kestabilan algoritma. Artikel ini memperkenalkan kaedah dan kod sampel untuk melaksanakan mekanisme caching algoritma automasi industri yang cekap di Golang. Saya harap ia akan membantu pembaca.
Atas ialah kandungan terperinci Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma automasi industri yang cekap di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!