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Wie gehe ich mit der gleichzeitigen Cache-Räumung in der Go-Sprache um?

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2023-10-08 17:30:39836Durchsuche

Wie gehe ich mit der gleichzeitigen Cache-Räumung in der Go-Sprache um?

Wie gehe ich mit dem Problem der gleichzeitigen Cache-Räumung in der Go-Sprache um?

Einführung

Das gleichzeitige Cache-Räumungsproblem ist eine häufige Herausforderung im Entwicklungsprozess. In der Go-Sprache können wir aufgrund der inhärenten Unterstützung der Parallelität einige Strategien anwenden, um mit Problemen bei der gleichzeitigen Cache-Räumung umzugehen. In diesem Artikel werden mehrere häufig verwendete Strategien vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. LRU-Cache-Eliminierungsstrategie

LRU (Least Recent Used) ist eine gängige Cache-Eliminierungsstrategie. Wenn der Cache voll ist, ersetzen neue Daten die zuletzt verwendeten Daten.

In der Go-Sprache können Sie das Container-/Listenpaket verwenden, um die LRU-Cache-Eliminierungsstrategie zu implementieren. Zuerst definieren wir eine Struktur, die die Cache-Größe und eine Warteschlange enthält.

type LRUCache struct {
    size  int
    cache map[string]*list.Element
    list  *list.List
}

Als nächstes implementieren wir eine Get-Methode, um die Daten im Cache abzurufen und die Nutzungsreihenfolge zu aktualisieren.

func (c *LRUCache) Get(key string) interface{} {
    if element, ok := c.cache[key]; ok {
        c.list.MoveToFront(element)
        return element.Value
    }
    return nil
}

Dann implementieren wir eine Put-Methode, um Daten in den Cache einzufügen und die ältesten nicht verwendeten Daten zu entfernen, wenn der Cache voll ist.

func (c *LRUCache) Put(key string, value interface{}) {
    if element, ok := c.cache[key]; ok {
        c.list.MoveToFront(element)
        element.Value = value
    } else {
        if c.list.Len() == c.size {
            // 缓存已满,删除最久未使用的数据
            evictedElement := c.list.Back()
            delete(c.cache, evictedElement.Value.(string))
            c.list.Remove(evictedElement)
        }
        // 新增数据到缓存
        element := c.list.PushFront(value)
        c.cache[key] = element
    }
}

2. LFU-Cache-Eliminierungsstrategie

LFU (Least Frequently Used, am wenigsten häufig verwendet) ist eine weitere gängige Cache-Eliminierungsstrategie. Wenn der Cache voll ist, werden die am wenigsten genutzten Daten ersetzt.

In der Go-Sprache können eine Hash-Tabelle und eine doppelt verknüpfte Liste verwendet werden, um die LFU-Cache-Eliminierungsstrategie zu implementieren. Zuerst definieren wir eine Struktur, die die Cache-Größe, die Hash-Tabelle und die doppelt verknüpfte Liste enthält.

type LFUCache struct {
    size         int
    cache        map[string]*lfuNode
    frequencyDLL *dll
    minFrequency int // 记录当前缓存中最小的使用次数
}

Als nächstes definieren wir eine Knotenstruktur zum Speichern von Cache-Daten und der entsprechenden Anzahl von Verwendungen.

type lfuNode struct {
    key        string
    value      interface{}
    frequency  int
    prev, next *lfuNode
}

Dann definieren wir eine doppelt verknüpfte Listenstruktur, um Knoten zu speichern und entsprechende Operationsmethoden bereitzustellen.

type dll struct {
    head, tail *lfuNode
}

func (d *dll) insertAfter(node, newNode *lfuNode) {
    newNode.prev = node
    newNode.next = node.next
    node.next.prev = newNode
    node.next = newNode
}

func (d *dll) remove(node *lfuNode) {
    node.prev.next = node.next
    node.next.prev = node.prev
    node.prev = nil
    node.next = nil
}

Abschließend implementieren wir eine Get-Methode und eine Put-Methode, um zwischengespeicherte Daten abzurufen und neue Daten einzufügen.

func (c *LFUCache) Get(key string) interface{} {
    if node, ok := c.cache[key]; ok {
        c.updateNode(node)
        return node.value
    }
    return nil
}

func (c *LFUCache) Put(key string, value interface{}) {
    if c.size == 0 {
        return
    }
    if node, ok := c.cache[key]; ok {
        node.value = value
        c.updateNode(node)
    } else {
        if len(c.cache) >= c.size {
            c.removeNode(c.frequencyDLL.head.next)
        }
        newNode := &lfuNode{key: key, value: value, frequency: 1}
        c.addNode(newNode)
        c.cache[key] = newNode
    }
}

func (c *LFUCache) updateNode(node *lfuNode) {
    c.removeNode(node)
    node.frequency++
    c.addNode(node)
}

func (c *LFUCache) removeNode(node *lfuNode) {
    dll := c.frequencyDLL.getDLL(node.frequency)
    dll.remove(node)
    if c.minFrequency == node.frequency && dll.head.next == nil {
        c.minFrequency++
    }
    delete(c.cache, node.key)
}

func (c *LFUCache) addNode(node *lfuNode) {
    dll := c.frequencyDLL.getDLL(node.frequency)
    dll.insertAfter(dll.head, node)
    if dll != c.frequencyDLL.head.next && dll.head.next == node {
         c.frequencyDLL.getDLL(node.frequency - 1).remove(node)
    }
    if c.minFrequency == 0 {
        c.minFrequency = node.frequency
    }
    c.cache[node.key] = node
}

Fazit

Die oben genannten sind zwei gängige Strategien für den Umgang mit gleichzeitigen Cache-Eliminierungsproblemen in der Go-Sprache: LRU und LFU. Durch die Verwendung geeigneter Datenstrukturen und Algorithmen können wir das Problem der gleichzeitigen Cache-Räumung effizient lösen. Wir hoffen, dass die Codebeispiele in diesem Artikel den Lesern helfen, diese Strategien besser zu verstehen und anzuwenden.

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