Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma pengesyoran e-dagang yang cekap di Golang.

Dengan perkembangan pesat perniagaan e-dagang, algoritma pengesyoran telah menjadi salah satu kunci kepada persaingan antara platform e-dagang utama. Sebagai bahasa yang cekap dan berprestasi tinggi, Golang mempunyai kelebihan besar dalam melaksanakan algoritma pengesyoran e-dagang. Walau bagaimanapun, semasa melaksanakan algoritma pengesyoran yang cekap, mekanisme caching juga merupakan isu yang tidak boleh diabaikan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan mekanisme caching algoritma pengesyoran e-dagang yang cekap di Golang.

1. Mengapa mekanisme caching diperlukan

Dalam algoritma pengesyoran e-dagang, penjanaan hasil pengesyoran memerlukan sejumlah besar sumber pengkomputeran Untuk platform e-dagang yang berkonkurensi tinggi. setiap cadangan Pengiraan semula jelas tidak realistik. Untuk menyelesaikan masalah ini, mekanisme caching boleh digunakan untuk cache hasil pengesyoran yang dikira ke dalam ingatan untuk permintaan seterusnya untuk mengelakkan pengiraan berulang.

Selain itu, medan e-dagang perlu menghadapi sejumlah besar data masa nyata Bukan sahaja data tingkah laku pengguna perlu dikemas kini dalam masa nyata, tetapi juga status produk, harga, inventori dan maklumat lain perlu dikemas kini dalam masa nyata. Oleh itu, mekanisme caching boleh menyelesaikan masalah kemas kini data dengan berkesan dan mengelakkan ketidakkonsistenan antara data cache dan data sebenar akibat perubahan data, dengan itu memastikan ketepatan keputusan pengesyoran.

2. Cara melaksanakan mekanisme caching

1. Pilih alatan caching

Golang menyediakan pelbagai alatan caching, termasuk peta terbina dalam, penyegerakan .Peta dan perpustakaan pihak ketiga seperti gcache, go-cache, dsb. Antaranya, sync.Map ialah Peta selamat serentak yang baru ditambah dalam versi Golang 1.9 Ia boleh memastikan keselamatan membaca dan menulis dalam persekitaran konkurensi tinggi, dan prestasinya juga sangat baik satu contoh.

2. Pilih butiran cache mengikut keperluan perniagaan

Apabila melaksanakan mekanisme caching, adalah perlu untuk memilih butiran cache mengikut ciri perniagaan e-dagang untuk mencapai kesan caching yang optimum. Biasanya, butiran cache algoritma pengesyoran e-dagang boleh diperhalusi kepada tahap berikut:

a Cache peringkat pengguna

menyimpan cache gelagat sejarah pengguna, seperti menyemak imbas rekod dan pembelian Rekod. , rekod kutipan, dsb. Semasa setiap pengesyoran, pengesyoran dibuat berdasarkan data tingkah laku pengguna untuk mengelakkan pengiraan dua kali. Memandangkan data tingkah laku setiap pengguna adalah berbeza, kaedah ini boleh memberikan pengesyoran yang lebih tepat.

b. Caching peringkat produk

Cache maklumat asas produk, seperti harga, inventori, status, penerangan, dll., dan cache atribut produk yang berkaitan, seperti jenama, model, spesifikasi, bahan tunggu. Semasa setiap pengesyoran, pengesyoran dibuat berdasarkan maklumat atribut produk untuk mengelakkan pengiraan dua kali.

c. Caching peringkat kategori

Kategori produk mengikut kategori dan cache ID produk di bawah setiap kategori. Semasa setiap pengesyoran, pengesyoran dibuat berdasarkan ID produk di bawah kategori semasa untuk mengelakkan pengiraan dua kali. Kaedah ini sesuai untuk situasi di mana terdapat banyak produk dalam kategori yang sama.

3. Strategi Caching

Apabila melaksanakan mekanisme caching algoritma pengesyoran e-dagang, adalah perlu untuk merangka strategi caching yang sesuai berdasarkan keperluan perniagaan. Biasanya, strategi penyingkiran cache LRU (Paling Kurang Digunakan) boleh diguna pakai, iaitu, apabila ruang cache tidak mencukupi, data cache yang paling kurang digunakan baru-baru ini akan dihapuskan. Pada masa yang sama, anda juga boleh menetapkan masa tamat tempoh cache, dan data cache akan dihapuskan secara automatik apabila ia tidak diakses untuk tempoh masa tertentu. Ini memastikan ketepatan masa dan ketepatan data cache.

3. Contoh: Melaksanakan algoritma pengesyoran e-dagang berdasarkan mekanisme caching Golang

Dalam bahagian ini, kami akan mengambil strategi caching peringkat pengguna sebagai contoh untuk menerangkan cara melaksanakan e- cadangan perdagangan dalam mekanisme caching Algoritma.

1. Takrif struktur cache

Tentukan struktur UserCache, termasuk keputusan cache, masa tamat tempoh, masa penggunaan dan maklumat lain.

taip UserCache struct {

Data         []int               // 缓存的推荐结果
ExpiredTime  time.Time           // 过期时间
LastUsedTime time.Time           // 上次使用时间

}

2. Mulakan cache

Gunakan penyegerakan.Peta untuk memulakan cache dan gunakan ID pengguna sebagai kunci, UserCache cache sebagai nilai.

var userCache sync.Map // Mulakan cache peringkat pengguna menggunakan sync.Map
func main() {

// 缓存用户推荐结果
userID := 10001
res := []int{2001, 2002, 2003}
cacheTime := 10 * time.Minute   // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)

}

func setUserCache(userID int, res []int, cacheTime time.Duration) {

userCache.Store(userID, UserCache{
    Data:         res,
    ExpiredTime:  time.Now().Add(cacheTime),
    LastUsedTime: time.Now(),
})

}

3. Dapatkan cache

Pada setiap pengesyoran, mula-mula cari dari cache sama ada Terdapat ialah hasil pengesyoran yang dikira Jika wujud, hasil cache akan dikembalikan secara langsung.

func recommend(userID int) []int {

// 先从缓存中查询是否存在已经计算好的推荐结果
cache, ok := userCache.Load(userID)
if ok {
    userCache := cache.(UserCache)
    // 如果缓存已经过期，则将该缓存清除
    if userCache.ExpiredTime.Before(time.Now()) {
        userCache.Delete(userID)
    } else {
        userCache.LastUsedTime = time.Now()  // 更新缓存的使用时间
        return userCache.Data
    }
}
// 如果缓存中不存在该用户的推荐结果，则进行实时计算
res := calRecommend(userID)
cacheTime := 10*time.Minute  // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)   // 缓存推荐结果
return res

}

4 Ringkasan

Melalui contoh di atas, kita dapat melihatnya dalam e -dagang Dalam algoritma pengesyoran, mekanisme caching sangat diperlukan. Ia boleh meningkatkan kecekapan pengesyoran sambil memastikan ketepatan tinggi dan prestasi masa nyata hasil pengesyoran. Artikel ini mengambil Golang sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan mekanisme caching yang cekap untuk algoritma pengesyoran e-dagang. Dalam aplikasi sebenar, strategi cache dan butiran yang paling sesuai perlu dipilih berdasarkan situasi sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma pengesyoran e-dagang yang cekap di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!