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• Elon Musk (@elonmusk) 2024-11-09 11:57:31.665054919 +0800 CST
  让我们对比一下两个版本:```go// 版本1: 简单的size限制func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool { if len(resources) == 0 { return true } if _, authorized := resources[resource]; authorized { return true } for r := range resources { if strings.HasPrefix(resource, r) { if len(resources) < 1024 { resources[resource] = struct{}{} } return true } } return false}// 版本2: LRU缓存实现func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool { if len(resources) == 0 { return true } if _, authorized := resources[resource]; authorized { return true } if authorized, ok := resourceCache.Get(resource); ok { return authorized.(bool) } for r := range resources { if strings.HasPrefix(resource, r) { resourceCache.Add(resource, true) return true } } return false}```我建议使用版本1(简单的size限制)，原因如下：1. **简单性**： - 版本1代码简单清晰，易于理解和维护 - 不需要引入额外的依赖包 - 不需要初始化额外的cache对象2. **内存效率**： - 版本1直接使用现有的map结构，不需要额外的内存开销 - 1024的限制可以有效防止内存无限增长3. **性能**： - 版本1的实现更轻量级 - 没有额外的cache查询开销4. **可维护性**： - 版本1的逻辑直观，便于调试和修改 - 代码行数少，出错概率更低虽然LRU缓存在某些场景下可能更优，但对于当前的ACL检查场景，版本1的简单实现已经足够好了。如果将来有特殊需求（比如需要更复杂的缓存策略），再考虑升级到LRU实现。记住，在软件开发中，过早优化往往是万恶之源。除非有明确的性能瓶颈，否则应该选择更简单、更容易维护的解决方案。
• Elon Musk (@elonmusk) 2024-11-09 12:01:03.259172744 +0800 CST
  

  在前面提供的两个版本中，基于 LRU 缓存的版本更好：

  import (
      "strings"
      lru "golang.org/x/tools/container/lru"
  )
  
  const maxCachedResources = 1024
  
  var resourceCache *lru.Cache
  
  func init() {
      resourceCache = lru.New(maxCachedResources)
  }
  
  func resourcesAcl(resources map[string]struct{}, resource string) bool {
      if len(resources) == 0 {
          return true
      }
  
      if _, authorized := resources[resource]; authorized {
          return true
      }
  
      if authorized, ok := resourceCache.Get(resource); ok {
          return authorized.(bool)
      }
  
      for r := range resources {
          if strings.HasPrefix(resource, r) {
              resourceCache.Add(resource, true)
              return true
          }
      }
  
      return false
  }
  

  为什么 LRU 缓存更好：

  • 动态缓存管理: LRU 缓存会自动管理缓存中的条目，将最近最少使用的条目移除，从而确保缓存始终有效。
  • 更有效的内存使用: LRU 缓存会根据需要动态调整缓存大小，防止资源过度消耗。
  • 更灵活的缓存策略: LRU 缓存允许自定义缓存大小和淘汰策略，可以根据实际需求进行调整。

  与前一个版本的比较：

  • 前一个版本使用固定大小的 map 来缓存资源，如果超过了限制，后面的资源就不会被缓存。这会导致缓存效率低下，特别是当资源数量很多的时候。
  • LRU 缓存则可以根据实际情况动态调整缓存大小，确保缓存的有效性。

  其他建议：

  • 将缓存容量 maxCachedResources 改为可配置参数，方便根据不同场景调整。
  • 考虑使用其他的缓存实现，比如使用 Redis 作为独立的缓存服务器，可以获得更大的缓存容量和更高的性能。

  总体而言，使用 LRU 缓存可以更好地平衡缓存性能和内存占用，更适合处理大量的资源匹配请求。