La mémorisation est une technique d'optimisation avancée utilisée en programmation informatique pour optimiser et accélérer l'exécution d'une fonction personnalisée en mettant en cache les résultats d'appels de fonction coûteux ou chronophages. Dans le contexte de la plateforme no-code d' AppMaster, la mémorisation joue un rôle crucial dans l'accélération des performances des fonctions personnalisées créées à l'aide des processus métier (BP) de la plateforme, qui constituent le cœur des applications backend, Web et mobiles générées automatiquement. .
À la base, la mémorisation implique l'insertion d'un mécanisme de mise en cache dans une fonction pour stocker les résultats des appels précédents, éliminant ainsi la nécessité de calculs redondants. Il s'agit d'une solution particulièrement efficace lorsque vous travaillez avec des fonctions personnalisées qui présentent un degré élevé de chevauchement dans leurs entrées et présentent un comportement déterministe, c'est-à-dire que pour chaque entrée unique, elles produisent des résultats de sortie cohérents.
La mémorisation améliore les performances globales des applications générées par AppMaster en réduisant la surcharge de calcul et les calculs redondants lors de l'exécution de fonctions personnalisées. Cela se traduit non seulement par une exécution plus rapide des processus métiers, mais contribue également à réduire l'utilisation du processeur et de la mémoire, renforçant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources du code généré par AppMaster.
Lors de la mise en œuvre de la mémorisation dans les fonctions personnalisées de la plateforme AppMaster, les développeurs doivent soigneusement prendre en compte certains facteurs clés. Ces facteurs incluent la détermination des structures de données appropriées pour la mise en cache des résultats, la gestion de l'espace de stockage du cache, la conception de stratégies d'éviction du cache et la garantie de la sécurité des threads dans les environnements multithread.
Par exemple, les tables de hachage sont généralement utilisées comme structures de données de mise en cache pour les fonctions mémorisées. Ces structures de données permettent un stockage et une récupération efficaces des résultats à l'aide de clés uniques dérivées des entrées de fonction. Dans AppMaster, ces tables de hachage servent de couche intermédiaire au sein des fonctions personnalisées, permettant aux développeurs de gérer efficacement l'état interne de la fonction et d'accélérer la récupération des données mises en cache.
Un autre aspect crucial de la mise en œuvre de la mémorisation réside dans la gestion de l'espace de stockage du cache, qui, s'il n'est pas contrôlé, peut conduire à l'épuisement des ressources du système. Les développeurs travaillant avec AppMaster peuvent adopter des stratégies d'éviction de cache telles que les algorithmes les moins récemment utilisés (LRU) et les moins fréquemment utilisés (LFU) pour gérer la taille du cache et éviter l'épuisement des ressources. De plus, les applications backend générées par AppMaster et écrites en langage Go (golang) peuvent exploiter des bibliothèques de mise en cache intégrées qui prennent en charge de manière native divers algorithmes de mise en cache, simplifiant ainsi davantage le processus de mémorisation pour les développeurs.
La sécurité des threads est également une préoccupation majeure pour les applications générées par AppMaster, en particulier dans les scénarios à forte concurrence. Pour garantir que les fonctions personnalisées mémorisées sont thread-safe dans les environnements multithread, les développeurs peuvent utiliser des primitives de synchronisation telles que des verrous ou des opérations atomiques fournies par le langage de programmation Go (golang). Alternativement, des bibliothèques de mise en cache thread-safe peuvent également être utilisées pour garantir la sécurité tout en optimisant les temps d'exécution des fonctions personnalisées.
Lorsqu'elle est utilisée judicieusement, la mémorisation peut avoir un impact significatif sur les performances des fonctions personnalisées dans les applications générées par AppMaster, réduisant considérablement les temps d'exécution et la consommation de ressources. Cela se traduit par une évolutivité et une rentabilité, en particulier dans les cas d'utilisation à charge élevée et en entreprise, ce qui profite directement au large éventail de clients d' AppMaster, des petites entreprises aux grandes entreprises.
Pour illustrer la mémorisation en pratique, considérons une fonction personnalisée qui calcule la séquence de Fibonacci, notoirement connue pour sa complexité temporelle exponentielle. En intégrant la mémorisation dans la conception de la fonction, les développeurs peuvent mettre en cache et réutiliser les nombres de Fibonacci précédemment calculés, réduisant ainsi le nombre de calculs redondants et améliorant considérablement les performances de la fonction. De telles fonctions personnalisées optimisées au sein des applications AppMaster apportent un avantage concurrentiel significatif, offrant des performances, une réactivité et une expérience utilisateur améliorées.
En conclusion, la mémorisation est une technique d'optimisation puissante qui améliore l'efficacité et les performances des fonctions personnalisées dans le contexte de la plateforme no-code AppMaster. En permettant la mise en cache des résultats de calculs coûteux ou répétitifs, la mémorisation réduit le travail redondant, accélérant ainsi l'exécution globale et préservant les ressources système vitales. En conséquence, les applications générées par AppMaster peuvent atteindre des performances et une évolutivité remarquables, répondant aux divers besoins des clients et garantissant une expérience utilisateur supérieure sur les applications Web, mobiles et back-end.
