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@@ -1,6 +1,6 @@
## 9.7. 示例: 并发的非阻塞缓存
本节中我们会做一个无阻塞的缓存，这种工具可以帮助我们来解决现实世界中并发程序出现但没有现成的库可以解决的问题。这个问题叫作缓存(memoizing)函数(译注：Memoization的定义： memoization 一词是Donald Michie 根据拉丁语memorandum杜撰的一个词。相应的动词、过去分词、ing形式有memoiz、memoized、memoizing.)，也就是说，我们需要缓存函数的返回结果，这样在对函数进行调用的时候，我们就只需要一次计算，之后只要返回计算的结果就可以了。我们的解决方案会是并发安全且会避免对整个缓存加锁而导致所有操作都去争一个锁的设计。
本节中我们会做一个无阻塞的缓存，这种工具可以帮助我们来解决现实世界中并发程序出现但没有现成的库可以解决的问题。这个问题叫作缓存（memoizing）函数（译注：Memoization的定义： memoization 一词是Donald Michie 根据拉丁语memorandum杜撰的一个词。相应的动词、过去分词、ing形式有memoiz、memoized、memoizing），也就是说，我们需要缓存函数的返回结果，这样在对函数进行调用的时候，我们就只需要一次计算，之后只要返回计算的结果就可以了。我们的解决方案会是并发安全且会避免对整个缓存加锁而导致所有操作都去争一个锁的设计。
我们将使用下面的httpGetBody函数作为我们需要缓存的函数的一个样例。这个函数会去进行HTTP GET请求并且获取http响应body。对这个函数的调用本身开销是比较大的，所以我们尽量避免在不必要的时候反复调用。
@@ -54,7 +54,7 @@ func (memo *Memo) Get(key string) (interface{}, error) {
}
```
Memo实例会记录需要缓存的函数f(类型为Func)，以及缓存内容(里面是一个string到result映射的map)。每一个result都是简单的函数返回的值对儿--一个值和一个错误值。继续下去我们会展示一些Memo的变种，不过所有的例子都会遵循上面的这些方面。
Memo实例会记录需要缓存的函数f（类型为Func），以及缓存内容（里面是一个string到result映射的map）。每一个result都是简单的函数返回的值对儿——一个值和一个错误值。继续下去我们会展示一些Memo的变种，不过所有的例子都会遵循上面的这些方面。
下面是一个使用Memo的例子。对于流入的URL的每一个元素我们都会调用Get，并打印调用延时以及其返回的数据大小的log：
@@ -71,7 +71,7 @@ for url := range incomingURLs() {
}
```
我们可以使用测试包(第11章的主题)来系统地鉴定缓存的效果。从下面的测试输出，我们可以看到URL流包含了一些重复的情况，尽管我们第一次对每一个URL的`(*Memo).Get`的调用都会花上几百毫秒，但第二次就只需要花1毫秒就可以返回完整的数据了。
我们可以使用测试包（第11章的主题）来系统地鉴定缓存的效果。从下面的测试输出，我们可以看到URL流包含了一些重复的情况，尽管我们第一次对每一个URL的`(*Memo).Get`的调用都会花上几百毫秒，但第二次就只需要花1毫秒就可以返回完整的数据了。
```
$ go test -v gopl.io/ch9/memo1
@@ -113,9 +113,9 @@ n.Wait()
```
这次测试跑起来更快了，然而不幸的是貌似这个测试不是每次都能够正常工作。我们注意到有一些意料之外的cache miss(缓存未命中)，或者命中了缓存但却返回了错误的值，或者甚至会直接崩溃。
这次测试跑起来更快了，然而不幸的是貌似这个测试不是每次都能够正常工作。我们注意到有一些意料之外的cache miss（缓存未命中），或者命中了缓存但却返回了错误的值，或者甚至会直接崩溃。
但更糟糕的是，有时候这个程序还是能正确的运行(译：也就是最让人崩溃的偶发bug)，所以我们甚至可能都不会意识到这个程序有bug。但是我们可以使用-race这个flag来运行程序，竞争检测器(§9.6)会打印像下面这样的报告：
但更糟糕的是，有时候这个程序还是能正确的运行（译：也就是最让人崩溃的偶发bug），所以我们甚至可能都不会意识到这个程序有bug。但是我们可以使用-race这个flag来运行程序，竞争检测器（§9.6）会打印像下面这样的报告：
```
$ go test -run=TestConcurrent -race -v gopl.io/ch9/memo1
@@ -199,7 +199,7 @@ func (memo *Memo) Get(key string) (value interface{}, err error) {
这些修改使性能再次得到了提升，但有一些URL被获取了两次。这种情况在两个以上的goroutine同一时刻调用Get来请求同样的URL时会发生。多个goroutine一起查询cache，发现没有值，然后一起调用f这个慢不拉叽的函数。在得到结果后，也都会去更新map。其中一个获得的结果会覆盖掉另一个的结果。
理想情况下是应该避免掉多余的工作的。而这种“避免”工作一般被称为duplicate suppression(重复抑制/避免)。下面版本的Memo每一个map元素都是指向一个条目的指针。每一个条目包含对函数f调用结果的内容缓存。与之前不同的是这次entry还包含了一个叫ready的channel。在条目的结果被设置之后，这个channel就会被关闭，以向其它goroutine广播(§8.9)去读取该条目内的结果是安全的了。
理想情况下是应该避免掉多余的工作的。而这种“避免”工作一般被称为duplicate suppression（重复抑制/避免）。下面版本的Memo每一个map元素都是指向一个条目的指针。每一个条目包含对函数f调用结果的内容缓存。与之前不同的是这次entry还包含了一个叫ready的channel。在条目的结果被设置之后，这个channel就会被关闭，以向其它goroutine广播（§8.9）去读取该条目内的结果是安全的了。
<u><i>gopl.io/ch9/memo4</i></u>
```go
@@ -242,7 +242,7 @@ func (memo *Memo) Get(key string) (value interface{}, err error) {
}
```
现在Get函数包括下面这些步骤了：获取互斥锁来保护共享变量cache map，查询map中是否存在指定条目，如果没有找到那么分配空间插入一个新条目，释放互斥锁。如果存在条目的话且其值没有写入完成(也就是有其它的goroutine在调用f这个慢函数)时，goroutine必须等待值ready之后才能读到条目的结果。而想知道是否ready的话，可以直接从ready channel中读取，由于这个读取操作在channel关闭之前一直是阻塞。
现在Get函数包括下面这些步骤了：获取互斥锁来保护共享变量cache map，查询map中是否存在指定条目，如果没有找到那么分配空间插入一个新条目，释放互斥锁。如果存在条目的话且其值没有写入完成（也就是有其它的goroutine在调用f这个慢函数）时，goroutine必须等待值ready之后才能读到条目的结果。而想知道是否ready的话，可以直接从ready channel中读取，由于这个读取操作在channel关闭之前一直是阻塞。
如果没有条目的话，需要向map中插入一个没有准备好的条目，当前正在调用的goroutine就需要负责调用慢函数、更新条目以及向其它所有goroutine广播条目已经ready可读的消息了。
@@ -338,7 +338,7 @@ func (e *entry) deliver(response chan<- result) {
这个例子说明我们无论用上锁，还是通信来建立并发程序都是可行的。
上面的两种方案并不好说特定情境下哪种更好，不过了解他们还是有价值的。有时候从一种方式切换到另一种可以使你的代码更为简洁。(译注：不是说好的golang推崇通信并发么)
上面的两种方案并不好说特定情境下哪种更好，不过了解他们还是有价值的。有时候从一种方式切换到另一种可以使你的代码更为简洁。（译注：不是说好的golang推崇通信并发么。）
**练习 9.3：** 扩展Func类型和`(*Memo).Get`方法，支持调用方提供一个可选的done channel，使其具备通过该channel来取消整个操作的能力(§8.9)。一个被取消了的Func的调用结果不应该被缓存。
**练习 9.3：** 扩展Func类型和`(*Memo).Get`方法，支持调用方提供一个可选的done channel，使其具备通过该channel来取消整个操作的能力（§8.9）。一个被取消了的Func的调用结果不应该被缓存。