函数并发缓存可以通过内存存储函数计算结果来优化高并发场景下的性能。它使用并发安全映射存储结果，并根据需要实现缓存失效策略。例如，一个用于计算斐波那契数列的并发缓存示例展示了其在避免重复计算和提高执行速度方面的优势。
Go 语言中函数并发缓存的可伸缩性设计
引言
在高并发场景中，函数调用经常成为性能瓶颈，尤其是当函数处理代价较高时。针对这一问题，我们可以采用函数并发缓存的策略，通过在内存中存储函数计算结果来避免重复计算，提升性能。
实现原理
1. 并发执行：
import "sync"
type concurrentCache struct {
sync.Mutex
cache map[interface{}]interface{}
}
func (c *concurrentCache) Get(key interface{}) (interface{}, bool) {
c.Lock()
defer c.Unlock()
val, ok := c.cache[key]
return val, ok
}
func (c *concurrentCache) Set(key, val interface{}) {
c.Lock()
defer c.Unlock()
c.cache[key] = val
}concurrentCache 维护了一个并发安全的映射，用于存储函数计算结果。Get 方法从映射中获取结果，而 Set 方法则存储新的结果。
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2. 缓存失效：
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为了保持缓存的有效性，我们需要根据具体场景考虑缓存失效策略。例如，我们可以设置一个过期时间或使用 LRU（最近最少使用）算法来剔除不常用的缓存条目。
实战范例
下面是一个简单的基于 concurrentCache 的函数并发缓存示例，用于计算斐波那契数列：
package main
import "fmt"
import "sync"
var cache = &concurrentCache{cache: make(map[int]int)}
func fibonacci(n int) int {
if n <= 1 {
return 1
}
if val, ok := cache.Get(n); ok {
return val.(int)
}
result := fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
cache.Set(n, result)
return result
}
func main() {
wg := sync.WaitGroup{}
jobs := []int{10, 20, 30, 40, 50, 60}
for _, n := range jobs {
wg.Add(1)
go func(n int) {
defer wg.Done()
result := fibonacci(n)
fmt.Printf("Fibonacci(%d) = %d\n", n, result)
}(n)
}
wg.Wait()
}在该示例中，我们对斐波那契计算函数进行了并发缓存，从而避免了重复计算。通过运行此程序，我们可以观察到并发调用的速度明显快于顺序执行。
结论
函数并发缓存是提升高并发场景下性能的有效方法。通过采用 concurrentCache 等并发安全的数据结构并考虑缓存失效策略，我们可以设计出可伸缩且高效的函数并发缓存。
