分布式緩存實踐：Go HashMap的緩存數據聚合

在分布式系統中，緩存是一種提高性能和響應速度的重要手段。Go語言中的sync.Map是一個內置的并發安全的map實現，適合用于緩存數據聚合。下面是一個使用sync.Map實現分布式緩存的示例代碼：

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// CacheItem 是緩存項的結構體
type CacheItem struct {
	Key        string
	Value      interface{}
	Expiration time.Time
}

// DistributedCache 是分布式緩存的實現
type DistributedCache struct {
	cache sync.Map
}

// NewDistributedCache 創建一個新的分布式緩存實例
func NewDistributedCache() *DistributedCache {
	return &DistributedCache{}
}

// Set 將鍵值對存儲到緩存中，并設置過期時間
func (dc *DistributedCache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) {
	expiration := time.Now().Add(ttl).Unix()
	dc.cache.Store(key, &CacheItem{
		Key:        key,
		Value:      value,
		Expiration: expiration,
	})
}

// Get 從緩存中獲取鍵對應的值
func (dc *DistributedCache) Get(key string) (interface{}, bool) {
	item, found := dc.cache.Load(key)
	if !found {
		return nil, false
	}

	cacheItem := item.(*CacheItem)
	if time.Now().Unix() > cacheItem.Expiration {
		dc.cache.Delete(key)
		return nil, false
	}

	return cacheItem.Value, true
}

func main() {
	cache := NewDistributedCache()

	// 設置緩存項
	cache.Set("key1", "value1", 5*time.Second)
	cache.Set("key2", "value2", 10*time.Second)

	// 獲取緩存項
	if value, found := cache.Get("key1"); found {
		fmt.Println("key1:", value)
	} else {
		fmt.Println("key1 not found")
	}

	if value, found := cache.Get("key2"); found {
		fmt.Println("key2:", value)
	} else {
		fmt.Println("key2 not found")
	}

	// 等待緩存項過期
	time.Sleep(6 * time.Second)

	if value, found := cache.Get("key1"); found {
		fmt.Println("key1:", value)
	} else {
		fmt.Println("key1 not found")
	}
}

在這個示例中，我們定義了一個DistributedCache結構體，它包含一個sync.Map類型的字段cache。Set方法用于將鍵值對存儲到緩存中，并設置過期時間。Get方法用于從緩存中獲取鍵對應的值，如果鍵存在且未過期，則返回對應的值，否則返回nil。

在main函數中，我們創建了一個DistributedCache實例，并設置了一些緩存項。然后我們嘗試獲取這些緩存項，并打印它們的值。最后，我們等待一段時間，讓緩存項過期，再次嘗試獲取它們，這次它們應該已經被刪除。