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在Go語言中,我們可以使用sync.Map
或第三方庫如groupcache
來實現HashMap緩存。為了優化緩存預熱,我們可以采取以下策略:
var cache = &sync.Map{}
func init() {
// 預先加載熱點數據到緩存中
cache.Store("hotKey1", "hotValue1")
cache.Store("hotKey2", "hotValue2")
// ...
}
func setCacheWithExpiry(key, value string, ttl time.Duration) {
expiration := time.Now().Add(ttl).Unix()
cache.Store(key, value, expiration)
}
groupcache
庫已經內置了LRU策略,可以通過設置GroupCache
的MaxSize
屬性來實現。var cache = groupcache.New(1024*1024, groupcache.GetterFunc(func(ctx context.Context, key string) ([]byte, error) {
// 從緩存中獲取數據
value, ok := cache.Get(ctx, key)
if !ok {
// 如果緩存中沒有數據,則從數據庫或其他數據源中獲取
value, err := getDataFromDataSource(key)
if err != nil {
return nil, err
}
// 將數據存儲到緩存中
cache.Set(ctx, key, value)
}
return value.([]byte), nil
}))
go-cache
來監控緩存命中率。import (
"github.com/patrickmn/go-cache"
)
var cache = cache.New(5*time.Minute, 10*time.Minute)
func main() {
// ...
// 監控緩存命中率
go func() {
for {
time.Sleep(1 * time.Minute)
hitRate := cache.Stats().HitRate
fmt.Printf("Cache hit rate: %.2f%%\n", hitRate*100)
}
}()
}
通過以上策略,可以有效地優化HashMap緩存的緩存數據訪問緩存預熱。
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