Heim >Backend-Entwicklung >Golang >Ein Caching-Mechanismus zur Implementierung effizienter industrieller Automatisierungsalgorithmen in Golang.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der industriellen Automatisierungstechnik setzen immer mehr Unternehmen effiziente Automatisierungsalgorithmen ein, um die Produktionseffizienz und -qualität zu verbessern. Unter diesen Algorithmen ist der Caching-Mechanismus ein sehr wichtiges Glied, das die Rechenkomplexität und Reaktionszeit des Systems erheblich reduzieren kann. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie ein Caching-Mechanismus für effiziente industrielle Automatisierungsalgorithmen in Golang implementiert wird.
1. Was ist der Caching-Mechanismus?
Der Caching-Mechanismus bezieht sich auf die Speicherung häufig aufgerufener Daten im Cache eines Computersystems, um schnell auf Datenzugriffsanfragen zu reagieren, die Anzahl der CPU-Zugriffe auf den Hauptspeicher zu reduzieren und so die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems zu verbessern. Caching-Mechanismen werden häufig eingesetzt, um die Antwortzeit besonders rechenintensiver Rechenaufgaben zu verkürzen, beispielsweise bei Steuerungsaufgaben in Algorithmen der industriellen Automatisierung.
2. So implementieren Sie den Caching-Mechanismus
In Golang gibt es viele Möglichkeiten, den Caching-Mechanismus zu implementieren, von denen die folgenden am häufigsten verwendet werden. „Verwenden Sie die Cache-Bibliothek von Golang.“ . Der Cache-Mechanismus kann einfach mit der Cache-Bibliothek implementiert werden. Das Codebeispiel lautet wie folgt:
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) } }
Golangs Kartendatenstruktur kann einfach zum Implementieren des Cache-Mechanismus verwendet werden folgt:
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) } }
Golangs Sync.Pool ist ein Pool zum Zwischenspeichern temporärer Objekte, der die Leistung des Systems in Umgebungen mit hoher Parallelität verbessern kann. Der Caching-Mechanismus kann einfach mit Sync.Pool implementiert werden. Das Codebeispiel lautet wie folgt:
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 }
Im Folgenden wird die PID-Steuerung als Beispiel verwendet, um vorzustellen, wie der Caching-Mechanismus zur Optimierung des Steuerungseffekts verwendet werden kann.
Der PID-Regler ist ein klassischer Regler, der die drei Teile Regelgrößenfehler, Änderungsrate und Integralfehler addiert, um den Reglerausgang zu erhalten. In praktischen Anwendungen müssen PID-Regler normalerweise Daten wie Fehler, Änderungsraten und Integralfehler zwischenspeichern, um schnell auf Aktualisierungen von Steuersignalen reagieren zu können. Das Codebeispiel lautet wie folgt:
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) } }
Im obigen Beispielcode implementieren wir den Caching-Mechanismus im PID-Regler mithilfe der Cache-Bibliothek. Insbesondere speichern wir vier Daten zu Fehler, Änderungsrate, Integralakkumulation und Controller-Ausgabe in der Update-Funktion zwischen, um schnell auf Anfragen zur Aktualisierung von Steuersignalen zu reagieren. Dies kann die Rechenkomplexität und Reaktionszeit des Systems erheblich reduzieren und die Steuerungsgenauigkeit und -stabilität verbessern.
4. Zusammenfassung
Golang ist eine effiziente Programmiersprache, die eine Vielzahl von Methoden zur Implementierung von Caching-Mechanismen unterstützt. In industriellen Automatisierungsalgorithmen ist der Caching-Mechanismus ein sehr wichtiges Glied. Er kann die Rechenkomplexität und Reaktionszeit des Systems erheblich reduzieren und die Genauigkeit und Stabilität des Algorithmus verbessern. In diesem Artikel werden die Methode und der Beispielcode für die Implementierung des Caching-Mechanismus effizienter industrieller Automatisierungsalgorithmen in Golang vorgestellt. Ich hoffe, dass er den Lesern hilfreich sein wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Caching-Mechanismus zur Implementierung effizienter industrieller Automatisierungsalgorithmen in Golang.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!