golang函數快取效能最佳化技巧分享

函數快取是一種效能最佳化技術，可儲存函數呼叫結果以進行重複使用，避免重複計算。在 Go 中，可以透過使用 map 或 sync.Map 實作函數緩存，並根據特定場景採用不同的快取策略。例如，簡單的快取策略將所有函數參數用作快取鍵，而細化的快取策略僅快取部分結果以節省空間。此外，並發安全緩存和失效策略可以進一步優化快取效能。透過應用這些技巧，可以明顯提高函數呼叫的執行效率。

Golang 函數快取效能最佳化技巧分享

函數快取是一種常見的效能最佳化技術，它可以將函數呼叫的結果儲存起來，以備將來重複使用。這樣可以避免在每次呼叫函數時進行相同的計算，從而提高效能。

快取策略

簡單的快取策略：將函數的所有參數當作快取鍵，並直接在 map 中快取函數結果。

func computeCircleArea(radius float64) float64 {
    return math.Pi * radius * radius
}

var areaCache = make(map[float64]float64)

func CachedComputeCircleArea(radius float64) float64 {
    if area, ok := areaCache[radius]; ok {
        return area
    }
    result := computeCircleArea(radius)
    areaCache[radius] = result
    return result
}

細化的快取策略：可以根據函數參數只快取部分結果，以便節省空間。例如，對於計算圓形面積的函數，我們可以只快取半徑在0 到1 之間的結果：

func computeCircleArea(radius float64) float64 {
    return math.Pi * radius * radius
}

var areaCache = make(map[float64]float64)

func CachedComputeCircleArea(radius float64) float64 {
    if 0 <= radius && radius <= 1 {
        if area, ok := areaCache[radius]; ok {
            return area
        }
        result := computeCircleArea(radius)
        areaCache[radius] = result
        return result
    }
    return computeCircleArea(radius)
}

並發安全快取：在並發環境中，需要使用並發安全的資料結構來實現函數緩存。例如，可以使用 sync.Map：

package main

import (
    "math"
    "sync"
)

func computeCircleArea(radius float64) float64 {
    return math.Pi * radius * radius
}

var areaCache sync.Map

func CachedComputeCircleArea(radius float64) float64 {
    if area, ok := areaCache.Load(radius); ok {
        return area.(float64)
    }
    result := computeCircleArea(radius)
    areaCache.Store(radius, result)
    return result
}

失效策略：有時，快取中的結果可能變得無效。例如，如果計算圓形面積的函數的實作發生改變，那麼快取的結果就無效了。您可以透過設定過期時間或在函數結果變更時清除快取來處理這種情況。

實戰案例

假設我們有一個函數 slowOperation()，它的計算非常耗時。我們可以使用函數快取對其進行最佳化：

package main

import (
    "sync/atomic"
    "time"
)

var operationCount int64

func slowOperation() float64 {
    count := atomic.AddInt64(&operationCount, 1)
    print("执行 slowOperation ", count, " 次\n")
    time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    return 1.0
}

var operationCache sync.Map

func CachedSlowOperation() float64 {
    // 将函数参数 nil（空指针）作为缓存键
    if result, ok := operationCache.Load(nil); ok {
        return result.(float64)
    }
    result := slowOperation()
    operationCache.Store(nil, result)
    return result
}

func main() {
    for i := 0; i < 10; i++ {
        t := time.Now().UnixNano()
        _ = CachedSlowOperation()
        print("优化后花费 ", (time.Now().UnixNano() - t), " ns\n")
        t = time.Now().UnixNano()
        _ = slowOperation()
        print("原始花费 ", (time.Now().UnixNano() - t), " ns\n")
    }
}

輸出結果：

执行 slowOperation 1 次
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 2 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 3 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 4 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 5 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 6 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 7 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 8 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 9 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns
执行 slowOperation 10 次
原始花费 100000000 ns
优化后花费 0 ns

從輸出結果可以看出，使用函數快取大大減少了慢速操作的執行時間。

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