Go语言通过内存缓存来提升性能

当在进行大量的计算时，提升性能最直接有效的一种方式就是避免重复计算，通过在内存中缓存来避免重复执行相同计算的方式称之为内存缓存，最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序，普通的实现方法如下所示：

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    result := 0
    start := time.Now()
    for i := 0; i <= 40; i++ {
        result = fibonacci(i)
        fmt.Printf("fibonacci(%d) is: %d\n", i, result)
    }
    end := time.Now()
    delta := end.Sub(start)
    fmt.Printf("longCalculation took this amount of time: %s\n", delta)
}
func fibonacci(n int) (res int) {
    if n <= 1 {
        res = 1
    } else {
        res = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    }
    return
}

要计算数列中第 n 个数字，就需要先得到它前面的两个数，但绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的，正如上面代码所展示的那样，运行上面的程序，获取第 40 位的数字所需要的时间是 2.446453 秒（这个时间可能根据计算机性能的差异，略有不同）。

内存缓存的实现思路是在计算得到第 n 个数的同时，将它的值保存到数组中索引为 n 的位置上，在后续的计算中先在数组中查找所需要的值是否计算过，如果找到了，则直接从数组中获取，如果没找到，则再进行计算，代码如下所示：

package main
import (
    "fmt"
    "time"
)

const LIM = 41
var fibs [LIM]uint64
func main() {
    var result uint64 = 0
    start := time.Now()
    for i := 0; i < LIM; i++ {
        result = fibonacci(i)
        fmt.Printf("fibonacci(%d) is: %d\n", i, result)
    }
    end := time.Now()
    delta := end.Sub(start)
    fmt.Printf("longCalculation took this amount of time: %s\n", delta)
}
func fibonacci(n int) (res uint64) {
    // 记忆化：检查数组中是否已知斐波那契（n）
    if fibs[n] != 0 {
        res = fibs[n]
        return
    }
    if n <= 1 {
        res = 1
    } else {
        res = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    }
    fibs[n] = res
    return
}

运行上面的程序，同样获取第 40 位的数字所用的时间为 0.0149603 秒，对比之前未使用内存缓存时的执行效率，可见内存缓存的优势还是相当明显的。