Rumah >pembangunan bahagian belakang >Golang >Gabungan strategi caching dan analisis data di Golang.
Dengan perkembangan pesat Internet, jumlah data semakin meningkat dan permintaan untuk analisis data semakin kerap. Dalam analisis data, kita sering menghadapi situasi di mana kita perlu mengakses sejumlah besar data, dan data ini selalunya perlu diubah suai atau dikemas kini secara berterusan. Dalam kes ini, penerapan strategi caching amat penting.
Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dengan prestasi serentak yang cekap dan pengurusan memori yang baik. Golang menyediakan banyak perpustakaan caching, seperti penyegerakan.Peta, memcache, redis, dsb. Di bawah ini kami akan memperkenalkan strategi caching yang biasa digunakan di Golang dan cara menggabungkannya dengan analisis data.
1.1 LRU cache
LRU (Paling Kurang Digunakan) ialah strategi penghapusan cache yang popular. Apabila cache penuh, data manakah yang dialih keluar berdasarkan berapa lama ia digunakan. Data yang telah diakses baru-baru ini secara amnya dianggap kerap diakses dan dikekalkan dahulu, manakala data yang tidak digunakan untuk masa yang paling lama akan dihapuskan.
Pustaka yang melaksanakan caching LRU disediakan di Golang, seperti github.com/hashicorp/golang-lru dan github.com/diegobernardes/gocache.
1.2 FIFO cache
FIFO (First In First Out) ialah strategi penyingkiran cache first-in, first-out. Apabila cache penuh, data terawal yang memasuki cache akan dihapuskan.
Golang juga menyediakan perpustakaan yang melaksanakan caching FIFO, seperti github.com/docker/docker/pkg/membytes dan github.com/DavidCai1993/cyclecache.
1.3 LFU cache
LFU (Kurang Kerap Digunakan) ialah strategi penghapusan cache berdasarkan kekerapan akses data. Apabila cache penuh, data yang paling kurang kerap diakses akan dikeluarkan.
Pustaka pelaksanaan cache LFU juga tersedia di Golang, seperti github.com/daoluan/gocache.
Dalam analisis data, selalunya perlu untuk menganalisis data dalam tempoh masa tertentu dan data ini boleh dikemas kini secara berterusan secara berperingkat . Jika anda perlu menanyakan set data lengkap setiap kali anda menganalisis, ia pasti akan mengurangkan kecekapan analisis. Oleh itu, kami boleh menyimpan data yang dianalisis dalam cache supaya ia boleh diambil terus daripada cache pada kali seterusnya kami menyoalnya.
Di bawah ini kami akan menggunakan cache FIFO sebagai contoh untuk menunjukkan cara menggabungkan analisis data:
package main import ( "fmt" "time" "github.com/DavidCai1993/cyclecache" ) func main() { c := cyclecache.NewCycleCache(100, func(key, value interface{}) error { // value为FIFO淘汰出的数据 fmt.Printf("数据%s已从缓存中淘汰 ", key) return nil }, 0) for i := 0; i < 200; i++ { // 模拟查询数据 key := fmt.Sprintf("data%d", i) if v, ok := c.Get(key); ok { fmt.Printf("从缓存中获取数据%s:%v ", key, v) continue } // 模拟从数据库中获取数据 value := time.Now().UnixNano() fmt.Printf("在数据库中查询数据%s:%v ", key, value) // 将数据存入缓存 c.Set(key, value, time.Second*10) } }
Dalam contoh di atas, kami menggunakan perpustakaan github.com/DavidCai1993/cyclecache dan menggunakan FIFO strategi penghapusan cache untuk Simpan data, dan apabila cache penuh, data terawal yang memasuki cache akan dihapuskan.
Dalam gelung, kami mensimulasikan proses pertanyaan dan menyimpan data. Apabila data diperoleh daripada cache, ia dibaca terus daripada cache apabila data tidak wujud dalam cache, ia mensimulasikan pertanyaan data daripada pangkalan data dan menyimpan data dalam cache.
Jika data sudah wujud dalam cache, anda boleh terus menggunakan data untuk analisis data, sekali gus mengelakkan masa bertanya pangkalan data berulang kali dan meningkatkan kecekapan analisis data.
Golang menyediakan perpustakaan cache yang kaya, dan strategi caching yang berbeza boleh dipilih mengikut keperluan perniagaan yang berbeza. Dalam analisis data, menggabungkan strategi caching boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Gabungan strategi caching dan analisis data di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!