一加Ace2 Pro真機(jī)揭曉 鈦空灰配色質(zhì)感拉滿
終于，在經(jīng)過了幾波預(yù)熱之后，一加Ace2 Pro的外觀真機(jī)圖在網(wǎng)上出現(xiàn)了。還是博主數(shù)碼閑聊站曝光的，這次的外觀設(shè)計(jì)還是延續(xù)了一加11的方案，只是細(xì)節(jié)上有了調(diào)整，例如新加入了鈦空灰
緩存是優(yōu)化現(xiàn)代應(yīng)用程序性能的關(guān)鍵方面。它允許您存儲并快速檢索昂貴操作的結(jié)果或經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，減少了反復(fù)重新計(jì)算或獲取數(shù)據(jù)的需要。在本文中，我們將探討如何使用sync.Map包在Go中實(shí)現(xiàn)線程安全的緩存。這種緩存實(shí)現(xiàn)支持緩存條目的過期，確保過時的數(shù)據(jù)不會滯留在緩存中。
在我們開始實(shí)現(xiàn)自己的線程安全內(nèi)存緩存之前，讓我們考慮一下其優(yōu)缺點(diǎn)。考慮到替代方案是使用為緩存而發(fā)明的、有長期使用和支持歷史的外部庫（工具），讓我們思考一下優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
使用Go的sync.Map實(shí)現(xiàn)自己的線程安全緩存相比使用像Redis這樣的外部庫有幾個優(yōu)點(diǎn)，這取決于您的用例和要求。以下是使用sync.Map創(chuàng)建自己的緩存可能有優(yōu)勢的一些原因：
但是，值得注意的是，使用像Redis這樣的外部緩存解決方案對于較大規(guī)模的應(yīng)用程序或那些有更復(fù)雜的緩存需求的應(yīng)用程序有其自身的一系列優(yōu)勢。使用Redis的一些好處包括：
最終，選擇使用sync.Map實(shí)現(xiàn)自己的緩存還是使用像Redis這樣的外部庫將取決于您的具體需求、應(yīng)用程序的規(guī)模以及您在性能、復(fù)雜性和資源方面愿意做的權(quán)衡。
此外，實(shí)現(xiàn)您的緩存會帶來樂趣并幫助更好地理解像Redis這樣的更復(fù)雜的產(chǎn)品。因此，我們將在此文章中實(shí)現(xiàn)一個。
簡單地說，因?yàn)樗昝赖貪M足了我們的需要。更深入的解釋 - sync.Map是Go標(biāo)準(zhǔn)庫中的一個并發(fā)的、線程安全的map實(shí)現(xiàn)。它設(shè)計(jì)用于在多個goroutine并發(fā)訪問映射的情況下使用，并且鍵的數(shù)量是未知的或隨時間變化的。
值得注意的是，雖然sync.Map是特定用例的一個很好的選擇，但它并不意味著要替換所有場景的內(nèi)置map類型。特別是，sync.Map最適合以下情況：
在鍵的數(shù)量是固定的或事先知道的情況下，且映射可以預(yù)先分配，使用適當(dāng)?shù)耐饺鐂ync.Mutex或sync.RWMutex的內(nèi)置map類型可能會提供更好的性能。
如上所述，我們的SafeCache是一個簡單的、線程安全的緩存，使用Go的sync.Map存儲其鍵值對。
首先，我們定義一個CacheEntry結(jié)構(gòu)來保存值及其過期時間戳：
type CacheEntry struct { value interface{} expiration int64}在SafeCache結(jié)構(gòu)中嵌入了一個sync.Map，它提供了對鍵值對的并發(fā)安全訪問：
type SafeCache struct { syncMap sync.Map}然后我們定義了一個 Set 方法，該方法允許我們在緩存中存儲一個帶有指定生存時間（TTL，Time To Live）的值。TTL 決定了緩存條目應(yīng)被認(rèn)為有效的時間長度。一旦 TTL 過期，在下一個清理周期中將會移除該緩存條目。
func (sc *SafeCache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) { expiration := time.Now().Add(ttl).UnixNano() sc.syncMap.Store(key, CacheEntry{value: value, expiration: expiration})}接下來需要的方法是 Get，它使用鍵從緩存中檢索值。如果沒有找到該值或該值已過期，該方法將返回 false：
func (sc *SafeCache) Get(key string) (interface{}, bool) { // ... (see the provided code for the full implementation)}在 Get 方法中重要的是從緩存加載值后進(jìn)行類型斷言。我們依賴于 sync.Map 的 Load 方法，該方法返回接口。
entry, found := sc.syncMap.Load(key) if !found { return nil, false } // Type assertion to CacheEntry, as entry is an interface{} cacheEntry := entry.(CacheEntry)當(dāng)然，我們還需要一個 Delete 方法，使我們能夠從緩存中移除一個值：
func (sc *SafeCache) Delete(key string) { sc.syncMap.Delete(key)}我們通過 CleanUp 方法擴(kuò)展了緩存，該方法負(fù)責(zé)定期從緩存中刪除過期的條目。它使用 sync.Map 提供的 Range 方法遍歷緩存中的所有鍵值對，并刪除那些TTL已過期的條目：
func (sc *SafeCache) CleanUp() { // ... (see the provided code for the full implementation)}要運(yùn)行 CleanUp 方法，我們可以在初始化緩存時啟動一個單獨(dú)的 Goroutine：
cache := &SafeCache{}go cache.CleanUp()package cacheimport ( "sync" "time")// CacheEntry is a value stored in the cache.type CacheEntry struct { value interface{} expiration int64}// SafeCache is a thread-safe cache.type SafeCache struct { syncMap sync.Map}// Set stores a value in the cache with a given TTL// (time to live) in seconds.func (sc *SafeCache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) { expiration := time.Now().Add(ttl).UnixNano() sc.syncMap.Store(key, CacheEntry{value: value, expiration: expiration})}// Get retrieves a value from the cache. If the value is not found// or has expired, it returns false.func (sc *SafeCache) Get(key string) (interface{}, bool) { entry, found := sc.syncMap.Load(key) if !found { return nil, false } // Type assertion to CacheEntry, as entry is an interface{} cacheEntry := entry.(CacheEntry) if time.Now().UnixNano() > cacheEntry.expiration { sc.syncMap.Delete(key) return nil, false } return cacheEntry.value, true}// Delete removes a value from the cache.func (sc *SafeCache) Delete(key string) { sc.syncMap.Delete(key)}// CleanUp periodically removes expired entries from the cache.func (sc *SafeCache) CleanUp() { for { time.Sleep(1 * time.Minute) sc.syncMap.Range(func(key, entry interface{}) bool { cacheEntry := entry.(CacheEntry) if time.Now().UnixNano() > cacheEntry.expiration { sc.syncMap.Delete(key) } return true }) }}最后，你可以運(yùn)行以下的 main.go 程序來檢查緩存是否工作。我們創(chuàng)建了一個HTTP服務(wù)器，它在“/compute”端點(diǎn)監(jiān)聽請求。該服務(wù)器接受一個整數(shù)n作為查詢參數(shù)，并返回昂貴計(jì)算的結(jié)果（在這種情況下，帶有模擬延遲的簡單平方操作）。服務(wù)器首先檢查緩存，看看給定輸入的結(jié)果是否已經(jīng)被緩存；如果沒有，它會計(jì)算結(jié)果，將其存儲在緩存中，并將其返回給客戶端。
要測試服務(wù)器，運(yùn)行代碼并請求http://localhost:8080/compute?n=5。第一個請求會花費(fèi)更長的時間（由于模擬的延遲），但具有相同n的后續(xù)請求將立即返回緩存的結(jié)果。
package mainimport ( "fmt" "log" "net/http" "safe-cache/cache" "strconv" "time")func expensiveComputation(n int) int { // Simulate an expensive computation time.Sleep(2 * time.Second) return n * n}func main() { safeCache := &cache.SafeCache{} // Start a goroutine to periodically clean up the cache go safeCache.CleanUp() http.HandleFunc("/compute", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { query := r.URL.Query() n, err := strconv.Atoi(query.Get("n")) if err != nil { http.Error(w, "Invalid input", http.StatusBadRequest) return } cacheKey := fmt.Sprintf("result_%d", n) cachedResult, found := safeCache.Get(cacheKey) var result int if found { result = cachedResult.(int) } else { result = expensiveComputation(n) safeCache.Set(cacheKey, result, 1*time.Minute) } _, err = fmt.Fprintf(w, "Result: %d/n", result) if err != nil { return } }) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))}在本文中，我們展示了如何使用sync.Map包在Go中實(shí)現(xiàn)一個簡單、線程安全的緩存。
這個緩存實(shí)現(xiàn)支持基于TTL的過期的鍵值存儲，并可以輕松地集成到你的Go應(yīng)用中，以提高性能并減少對你的數(shù)據(jù)源或計(jì)算資源的負(fù)載。
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