我正在为golang编写任意JSON解析器，该项目即将完成。但是我发现了一个关于性能的令人困惑的问题:我想测试解析一个大(100Mb)JSON字符串的性能，我使用测试文件本身在内存中初始化JSON结构并将编码的JSON字符串写入文件，然后从中读取，如果文件已经存在，不会在内存中初始化它，直接从文件中读取。性能完全不同:直接从文件读取时花费大约两倍的时间来解析。同时，我测试了parsenormal(1Kb)JSONstring和deep(2Mb)JSONstring的性能，这两个几乎不受影响。为什么？是CPU缓存？还是气相色谱？还是其他？代码在https://github.com/acr

我有一个用Go编写的应用程序，它运行一个HTTP服务器并使用http.ServeFile()来提供每秒更新3次的文件；这是HTTP实时流的音频流索引文件，我需要在接近零延迟的情况下运行，因此需要频繁更新。我可以从我的Go服务器应用程序中的日志中看到，这个文件实际上每秒更新3次，每次更新时我都会在文件上调用Sync()以确保它被写入到磁盘。我的问题是，在浏览器端(Chrome)，虽然这个文件每秒被请求多次，但实际上每秒只被提供一次；在所有其他情况下，服务器返回304，表示文件未更改:可能是什么导致了这种行为，我如何才能让文件在每次请求时都被提供？ 最佳答案

我正在读一本书，它教我如何编写像Redis这样的简单缓存。以实现分布式哈希为目标，项目必须有key迁移，这需要一个迭代器。而且我认为可能存在一些问题。他的书是关于迭代map的，但是在迭代的同时，读取锁的保持不是连续的。原因是尽量不影响主缓存进程。我相信一定存在线程安全问题，因为主缓存线程仍在写入映射。我写了一个演示，但不确定。//bookcodetypeinMemoryScannerstruct{pairpairChan*paircloseChchanstruct{}}func(c*inMemoryCache)NewScanner()Scanner{pairCh:=make(chan*

这段代码是杠杆here下面的代码用于在Go中创建用户session。session运行良好。我遇到的问题是之后用户注销，如果我点击浏览器后退按钮。然后我仍然可以看到注销用户的详细信息。我在这里利用了stackoverflow解决方案，但运气不好stackoverflowlink我还在注销处理程序中添加了以下代码w.Header().Set("Cache-Control","no-cache,private,max-age=0")w.Header().Set("Pragma","no-cache")w.Header().Set("X-Accel-Expires","0")这是代码pack

下面是我的代码factory:=informers.NewFilteredSharedInformerFactory(clientset,0,"",func(o*metaV1.ListOptions){o.LabelSelector="node-role.kubernetes.io/master="})nodeInformer:=factory.Core().V1().Nodes().Informer()i.lister=factory.Core().V1().Nodes().Lister()nodeInformer.AddEventHandler(cache.ResourceEven

这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭9年前。我有一个golangAppEngine应用程序，它使用任务队列并行运行蒙特卡罗式模拟，并大量使用内存缓存来存储中间结果。对于少量的进程/任务(1000)时我从memcache读取或更新中间数据时遇到很多失败，并出现错误“已取消:截止日期”超过'。这似乎发生在初始化任务后7-10秒。特定违规者似乎是memcache.JSON.Get和memcache.Inc

我们计划实现一个可大规模扩展的后端系统，该系统基本上必须在很短的时间内(大约5分钟)计算数十万最终用户的投票。实现可能会在AppEngine上完成，使用Go运行时和专用Memcache服务。或许，Datastore将用于在投票期后保留计数器值。我们目前的架构想法和问题:我们计划将实例内存用于即时的每个请求计数。我们假设仅使用Go全局变量实际上转化为“使用实例内存”是否正确？我们计划将每个实例的总计数器值(全局变量的值)以待定义的时间间隔存储到DedicatedMemcache中，例如每10秒或以250次为增量。我们可能会对这些memcached计数器进行分片，以避免单个键/项的峰值负载

有一个map[PlayerId]Player来检查玩家是否在线并在知道他的ID的情况下执行状态更改。这必须同时从多个goroutines完成。现在我打算使用streamrail'sconcurrentmap，但是使用channel进行常规映射和同步呢？在Go中它应该始终是首选吗？在某些情况下应该首选它吗？它们基本上只是完成同一件事的两种方法吗？顺便说一句，我知道口号:don'tcommunicatebysharingmemorysharememorybycommunicating但是stdlib中有锁定机制，文档中没有关于根本不使用它们的字样。 最佳答案

我有一个保存产品的数据库。还有一个类别列表。每个产品都属于一个类别。当产品列表更新时，我运行函数updateProductsCategories()查询数据库，计算每个类别中的产品数量并返回如下列表:Food:20Drinks:74Jackets:15我在网页侧边栏中使用此列表将类别显示为其中包含产品数量的链接。我的假设是我应该像产品更改时那样运行updateProductsCategories()，虽然不是每次加载页面时都调用它，而是将其结果放入内存对象并获取数据从它显示在页面上。这样我就不会在每次显示页面时都进行不必要的数据库查询，而是会使用缓存的数据，并在产品更改时刷新它，使其始

我有返回用户的函数。我正在为我的数据库ORM使用gorm:func(dbs*DbService)GetUser(userIdstring)User{varuser=&User{}dbs.db..Find(&user)returnuser}如果我缓存结果，即用户，这是否会导致内存分配问题，因为我将用户放在引用类型的缓存中，所以它会导致变量user超出此函数的范围？更新鉴于上述功能，我想使用memcache将其更新为缓存(下面不是存储我的用户的实际代码，只是一个例子):mc.Set(&memcache.Item{Key:"foo",Value:[]byte("myvalue")})这是进程