golang函数缓存失效场景及处理策略

有志者，事竟成！如果你在学习Golang，那么本文《golang函数缓存失效场景及处理策略》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

在 Go 语言中，函数缓存失效场景包括：参数改变、全局变量修改、程序重新部署、并发修改。处理策略包括：1. 惰性计算（首次调用执行计算并缓存结果）；2. 过期策略（定期检查缓存结果有效性）；3. 通知机制（订阅事件或消息来自动失效缓存）；4. 排除失效场景（修改代码逻辑或引入其他技术）。实战案例：电商网站获取产品价格的函数，可使用过期策略定期检查价格变化，并使用锁机制防止并发修改。

Go 语言函数缓存失效场景及处理策略

在 Go 语言中，函数缓存可以极大提升代码性能，但它并非完美无缺。函数缓存失效是不可避免的，本文将介绍常見的失效场景及其处理策略。

失效场景

• 参数改变：函数缓存依赖于函数参数，如果参数发生改变，缓存将失效。
• 全局变量修改：如果函数访问共享的全局变量，而该变量发生修改，缓存将失效。
• 程序重新部署：程序重新部署后，所有函数缓存将失效。
• 并发修改：并发环境下，多个并发执行的 goroutine 可能同时修改共享数据，导致缓存失效。

处理策略

1. 惰性计算

惰性计算是一种延迟计算的策略，仅在首次调用函数时执行计算并缓存结果， последующие调用将直接从缓存中获取结果。

import "sync"

var m sync.Map

func Fibonacci(n int) int {
    if n < 2 {
        return n
    }

    var result int
    val, exists := m.Load(n)
    if exists {
        result = val.(int)
    } else {
        result = Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2)
        m.Store(n, result)
    }

    return result
}

2. 过期策略

过期策略是定期检查缓存中存储的结果是否仍然有效，如果无效则将其从缓存中删除。

import (
    "sync"
    "time"
)

type entry struct {
    value interface{}
    expiry time.Time
}

var cache = sync.Map{}

func SetWithExpiry(key, value interface{}, expiry time.Duration) {
    cache.Store(key, &entry{value: value, expiry: time.Now().Add(expiry)})
}

func Get(key interface{}) (interface{}, bool) {
    val, exists := cache.Load(key)
    if !exists {
        return nil, false
    }
    entry := val.(*entry)
    if entry.expiry.Before(time.Now()) {
        cache.Delete(key)
        return nil, false
    }
    return entry.value, true
}

3. 通知机制

可以通过订阅事件或消息来自动失效函数缓存，当相关数据发生变化时，触发事件或消息通知缓存失效。

import (
    "context"
    "sync"
)

var results = sync.Map{}
var invalidations = make(chan struct{})

func Memoize(ctx context.Context, f func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
    key := f
    val, ok := results.Load(key)
    if ok {
        return val.(interface{}), nil
    }

    result, err := f()
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    invalidations <- struct{}{} // 触发缓存失效
    results.Store(key, result)
    return result, nil
}

4. 排除失效场景

有时，我们可以通过修改代码逻辑或引入其他技术来排除失效场景。例如，使用不可变数据结构或对共享数据进行同步访问。

实战案例

假设我们在一个电商网站中，有一个函数 GetProductPrice 获取产品的价格。由于产品价格经常变动，我们需要使用函数缓存来优化性能。

import (
    "sync"
    "time"
)

type product struct {
    ID    int
    Price float64
}

var cache = sync.Map{}

// GetProductPrice 从缓存获取产品价格，如果缓存中没有，则从数据库中获取并缓存
func GetProductPrice(id int) (float64, error) {
    val, exists := cache.Load(id)
    if exists {
        return val.(float64), nil
    }

    product, err := getProductFromDatabase(id)
    if err != nil {
        return 0, err
    }

    cache.Store(id, product.Price)
    return product.Price, nil
}

由于产品价格会定期变动，我们需要使用过期策略来管理缓存，并定期检查价格是否发生变化。

import (
    "context"
    "sync"
    "time"
)

var cache = sync.Map{}
var invalidations = make(chan struct{})

func GetProductPriceWithExpiry(id int) (float64, error) {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 100*time.Millisecond)
    defer cancel()

    for {
        val, exists := cache.Load(id)
        if exists {
            entry := val.(*entry)
            if entry.expiry.Before(time.Now()) {
                cache.Delete(id)
            } else {
                return val.(float64), nil
            }
        }

        product, err := getProductFromDatabase(id)
        if err != nil {
            return 0, err
        }

        invalidations <- struct{}{}
        cache.Store(id, &entry{value: product.Price, expiry: time.Now().Add(1 * time.Minute)})
        return product.Price, nil
    }
}

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