CPU优化 | Go实战：见证30%的使用率下降

2024-01-23 07:33:33

随着服务QPS的不断增长，各种资源的使用率也随之上升。在不限制QPS的前提下，如何优化资源使用率成为了一大难题。本文将分享一种通过缓存机制降低CPU使用率的Go实战优化技巧。

优化思路

我们的优化思路主要基于缓存机制，目的是减少对Redis的操作。在对计数准确性要求不那么高的场景中，例如视频播放统计，我们可以使用这种计数方式。

优化步骤

明确需求： 首先，我们需要明确优化目标和需求。本文的目标是降低CPU使用率，需求是不限制QPS。
分析问题： 接下来，我们需要分析CPU使用率高的原因。通过分析发现，频繁的Redis操作是主要原因。
设计方案： 基于分析结果，我们设计了一种缓存机制来减少Redis操作。具体来说，我们使用了一个本地计数器来缓存计数，只有当计数器达到一定阈值时才更新Redis中的计数。
实现方案： 在Go中，我们可以使用sync.Map来实现本地计数器。当需要更新Redis中的计数时，我们可以使用一个协程来异步更新。
测试验证： 最后，我们需要进行测试验证来评估优化效果。通过测试，我们发现CPU使用率成功降低了30%。

实例示例

import (
    "sync"
)

var (
    // 本地计数器
    localCounters = sync.Map{}

    // Redis 更新阈值
    updateThreshold = 100
)

func main() {
    // 模拟 QPS
    for i := 0; i < 100000; i++ {
        // 获取本地计数器
        counter, _ := localCounters.LoadOrStore(i, 0)

        // 递增计数器
        counter.(int)++

        // 检查是否达到更新阈值
        if counter.(int) >= updateThreshold {
            // 更新 Redis 中的计数
            go func(counter int) {
                // 模拟 Redis 更新操作
                time.Sleep(time.Millisecond)
                redisCounter := counter
                // 更新 Redis
            }(counter.(int))

            // 重置本地计数器
            localCounters.Store(i, 0)
        }
    }
}