Pratique d'optimisation de la technologie de mise en cache dans les applications de systèmes distribués dans Golang.

À mesure que l'échelle de l'entreprise s'agrandit et que la concurrence augmente, les problèmes de performances et de fiabilité des applications de systèmes distribués attirent de plus en plus l'attention. Parmi eux, la technologie de mise en cache est l’un des moyens importants pour résoudre les goulots d’étranglement en matière de performances. En tant que langage efficace, le langage Go est de plus en plus utilisé dans les systèmes distribués. Cet article présentera la pratique d'optimisation des applications de la technologie de mise en cache dans les systèmes distribués dans Golang.

1. Présentation de la technologie de mise en cache dans Golang

La technologie de mise en cache est une technologie courante pour améliorer les performances dans les systèmes distribués. Elle a principalement les méthodes de mise en œuvre suivantes :

1. Cache local

Le cache local fait référence à l'application Stocker une copie. des données dans la mémoire locale pour augmenter la vitesse d'accès aux données et réduire l'accès aux systèmes back-end. En langage Go, la carte est utilisée comme cache local pour stocker et interroger les données de manière pratique et rapide.

2. Cache distribué

Le cache distribué consiste à créer un cluster de cache sur plusieurs machines et à stocker les données de manière distribuée selon certaines règles afin de réduire la pression de charge d'un seul nœud et d'améliorer la capacité de traitement simultané de l'ensemble du système. Dans le langage Go, les technologies de mise en cache distribuée couramment utilisées incluent Redis, Memcached, etc.

3. Mise en cache réactive

La mise en cache réactive est une technologie qui utilise un cache mémoire à grande vitesse pour stocker les résultats de requêtes les plus couramment utilisés afin d'accélérer le temps de réponse des requêtes. Lorsqu'une requête de requête arrive, le système interroge d'abord le cache. S'il y a des données dans le cache, il les renvoie directement. Sinon, il interroge la base de données et stocke les résultats de la requête dans le cache. En langage Go, vous pouvez utiliser certains middleware de mise en cache open source, tels que la caféine, etc.

2. Pratique d'optimisation de la technologie de mise en cache dans les systèmes distribués

1. Optimisation du cache distribué

Dans le cache distribué, afin de garantir la cohérence et la fiabilité des données, un algorithme de hachage cohérent est généralement utilisé pour obtenir un stockage fragmenté des données. Lors de l'utilisation de l'algorithme de hachage cohérent, les problèmes suivants doivent être pris en compte :

①Changements dynamiques de nœuds

Lorsque le nombre de nœuds de cache change, l'anneau de hachage cohérent doit être reconstruit et ajusté pour garantir que les données peuvent être distribuées uniformément. dispersés sur différents nœuds.

②Équilibrage de charge

Afin de garantir l'équilibrage de charge sur chaque nœud, les données doivent être distribuées aussi uniformément que possible à chaque nœud dans un anneau de hachage cohérent pour éviter les problèmes de performances causés par une charge inégale.

③Échec du nœud

Lorsqu'un nœud de cache tombe en panne ou tombe en panne, les données de ce nœud doivent être transférées vers d'autres nœuds en temps opportun pour éviter la perte ou l'indisponibilité des données.

Par conséquent, lorsque vous utilisez le cache distribué, vous devez prendre en compte les problèmes ci-dessus et sélectionner une stratégie de mise en cache appropriée en fonction du scénario commercial réel.

2. Optimisation du cache local

Lors de l'utilisation du cache local, vous devez prendre en compte les problèmes suivants :

①Invalidation du cache

Lorsque les données mises en cache n'ont pas été accédées au cours d'une certaine période de temps, elles doivent être supprimées du cache local. cache pour éviter de prendre trop d'espace mémoire.

②Débordement de mémoire

Lors de l'utilisation du cache local, vous devez définir un seuil de mémoire approprié lorsque la quantité de données dans le cache local dépasse le seuil, des mesures correspondantes doivent être prises, telles que l'effacement ou l'élimination des données les plus anciennes.

③Contrôle de la concurrence

Lorsque plusieurs coroutines accèdent au cache local en même temps, les problèmes de concurrence doivent être pris en compte pour éviter la concurrence entre les ressources et les blocages.

Par conséquent, lorsque vous utilisez le cache local, vous devez prendre en compte les problèmes ci-dessus et sélectionner une stratégie de mise en cache appropriée en fonction du scénario commercial réel.

3. Optimisation du cache réactif

Lors de l'utilisation du cache réactif, vous devez prendre en compte les problèmes suivants :

①Mise à jour du cache

Lorsque les données de la base de données changent, les données du cache doivent être mises à jour en temps opportun pour assurer la cohérence des données sexuelles.

②Invalidation du cache

Semblable au cache local, les données du cache réactif doivent également être définies avec un délai d'expiration approprié pour éviter de prendre trop d'espace mémoire.

③Contrôle de la concurrence

Lorsque plusieurs coroutines accèdent au cache en même temps, les problèmes de concurrence doivent être pris en compte pour éviter la concurrence entre les ressources et les blocages.

Par conséquent, lorsque vous utilisez la mise en cache réactive, vous devez prendre en compte les problèmes ci-dessus et sélectionner une stratégie de mise en cache appropriée en fonction du scénario commercial réel.

3. Résumé

La technologie de mise en cache est un moyen important d'améliorer les performances des systèmes distribués, et dans le langage Golang, il existe de nombreux middlewares de mise en cache matures parmi lesquels choisir. Lorsque vous appliquez la technologie de mise en cache, vous devez sélectionner une stratégie de mise en cache appropriée en fonction de scénarios commerciaux réels, puis optimiser et maintenir le cache pour garantir la cohérence et la fiabilité des données.

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