Golang API のキャッシュ戦略により、パフォーマンスが向上し、サーバーの負荷が軽減されます。一般的に使用される戦略は、LRU、LFU、FIFO、TTL です。最適化手法には、適切なキャッシュ ストレージの選択、階層型キャッシュ、無効化管理、監視とチューニングが含まれます。実際には、データベースからユーザー情報を取得するための API を最適化するために LRU キャッシュが使用され、データをキャッシュから迅速に取得できます。それ以外の場合、キャッシュはデータベースから取得した後に更新されます。
Golang API のキャッシュ戦略と最適化
キャッシュ戦略
キャッシュは、後続のリクエストに迅速に応答するために、最近取得したデータを保存するテクノロジーです。 Golang API では、キャッシュ戦略によりパフォーマンスが大幅に向上し、待ち時間が短縮され、サーバー負荷が軽減されます。一般的な戦略には次のものがあります。
LRU (最も最近使用されていない) : 最も最近使用されていない項目を削除して、新しいデータ用のスペースを確保します。
LFU (最も最近使用されていない): 最も使用頻度の低いアイテムを削除します。
FIFO (先入れ先出し): キャッシュに追加された最初のアイテムを削除します。
TTL (Time to Live): アイテムが自動的に削除されるまでの時間制限を設定します。
最適化のヒント
適切なキャッシュ戦略の選択に加えて、次のヒントにより Golang API のキャッシュ パフォーマンスをさらに最適化できます:
- 適切なキャッシュ ストレージを選択します: さまざまな使用シナリオに従って、 Redis、Memcached、ローカル メモリなどの適切なストレージ エンド。
- 階層型キャッシュ: 複数のキャッシュ階層を作成し、ホット データをクライアントに近い階層に保存し、コールド データをソースに近い階層に保存します。
- 無効化管理: ソース データが変更されると、古いアイテムは適時にキャッシュからクリアされます。
- モニタリングとチューニング: キャッシュのヒット率、エラー率、サイズを定期的にモニタリングし、必要に応じてポリシーと構成を調整します。
実際的なケース
データベースからユーザー情報を取得する単純な Golang API を考えてみましょう:
package api import ( "context" "database/sql" "fmt" ) // User represents a user in the system. type User struct { ID int64 Name string } // GetUserInfo retrieves user information from the database. func GetUserInfo(ctx context.Context, db *sql.DB, userID int64) (*User, error) { row := db.QueryRowContext(ctx, "SELECT id, name FROM users WHERE id = ?", userID) var user User if err := row.Scan(&user.ID, &user.Name); err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to scan user: %w", err) } return &user, nil }
LRU キャッシュを使用してこの API を最適化できます:
package api import ( "context" "database/sql" "fmt" "sync" "time" "github.com/golang/lru" ) // Cache holds a LRU cache for user information. type Cache struct { mu sync.RWMutex cache *lru.Cache } // NewCache creates a new LRU cache with a maximum size of 100 entries. func NewCache() (*Cache, error) { cache, err := lru.New(100) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed to create LRU cache: %w", err) } return &Cache{cache: cache}, nil } // GetUserInfo retrieves user information from the database or cache. func (c *Cache) GetUserInfo(ctx context.Context, db *sql.DB, userID int64) (*User, error) { c.mu.RLock() user, ok := c.cache.Get(userID) c.mu.RUnlock() if ok { return user.(*User), nil } c.mu.Lock() defer c.mu.Unlock() user, err := GetUserInfo(ctx, db, userID) if err != nil { return nil, err } c.cache.Add(userID, user) return user, nil }
キャッシュされた GetUserInfo メソッドは、最初にキャッシュ内にあるかどうかを確認します。データはあります。存在する場合は、キャッシュされたデータをすぐに返します。そうでない場合は、データベースからデータをフェッチし、キャッシュに追加して、それを返します。
以上がGolang API のキャッシュ戦略と最適化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

golangisidealforporformance-criticalapplicationsandconcurrentprogramming、whilepythonexcelsindatascience、rapyプロトタイプ、およびandversitielity.1)for-high-duetoitsefficiency and concurrencyfeatures.2

GolangはGoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を実現します。1。Goroutineは、Goキーワードで始まる軽量のスレッドです。 2.チャンネルは、ゴルチン間の安全な通信に使用され、人種の状態を避けます。 3.使用例は、基本的および高度な使用法を示しています。 4.一般的なエラーには、ゴルンレースで検出できるデッドロックとデータ競争が含まれます。 5.パフォーマンスの最適化では、チャネルの使用を削減し、ゴルチンの数を合理的に設定し、Sync.poolを使用してメモリを管理することを示唆しています。

Golangは、システムプログラミングと高い並行性アプリケーションにより適していますが、Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適しています。 1)GolangはGoogleによって開発され、静的にタイピングし、シンプルさと効率を強調しており、高い並行性シナリオに適しています。 2)Pythonは、Guidovan Rossumによって作成され、動的に型付けられた簡潔な構文、幅広いアプリケーション、初心者やデータ処理に適しています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

GO言語は、同時プログラミング、パフォーマンス、学習曲線などにユニークな利点を持っています。1。GoroutineとChannelを通じて同時プログラミングが実現されます。これは軽量で効率的です。 2。コンピレーション速度は高速で、操作性能はC言語のパフォーマンスに近いです。 3.文法は簡潔で、学習曲線は滑らかで、生態系は豊富です。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。


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