使用过期时间、定时清理协程、LRU策略和context控制实现Go缓存清理，通过sync.RWMutex保证并发安全，结合场景选择合适策略以平衡性能与内存。
在Go语言中实现缓存清理机制，关键在于控制缓存生命周期和内存使用。你可以通过设置过期时间、限制缓存大小或结合后台清理协程来实现自动清理。下面介绍几种常见且实用的方法。
使用带过期时间的内存缓存
为缓存项添加过期时间，可以防止数据长期滞留。每次访问时检查是否过期，过期则跳过返回并标记删除。
示例：使用map存储缓存项，每个值附带一个过期时间戳。
说明：
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- 定义结构体包含实际值和过期时间
- 读取时判断当前时间是否超过过期时间
- 过期数据在下次访问时被“惰性删除”
建议做法：
type cacheItem struct {
value interface{}
expireTime int64
}
var cache = make(map[string]cacheItem)
var mu sync.RWMutex
func Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
cache[key] = cacheItem{
value: value,
expireTime: time.Now().Add(duration).Unix(),
}
}
func Get(key string) (interface{}, bool) {
mu.RLock()
defer mu.RUnlock()
item, found := cache[key]
if !found {
return nil, false
}
if time.Now().Unix() > item.expireTime {
return nil, false // 视为不存在
}
return item.value, true
}
启动定时清理协程
定期扫描并删除过期条目，避免缓存膨胀。适合对内存敏感的场景。
实现方式：
- 使用time.Ticker触发周期性任务
- 在独立goroutine中运行清理逻辑
- 注意加锁避免并发冲突
代码片段：
func StartGC(interval time.Duration) {
ticker := time.NewTicker(interval)
go func() {
for range ticker.C {
mu.Lock()
for k, item := range cache {
if time.Now().Unix() > item.expireTime {
delete(cache, k)
}
}
mu.Unlock()
}
}()
}
限制缓存容量与LRU策略
当缓存条目过多时，应淘汰旧数据。LRU（最近最少使用）是常用策略。
推荐方案：
- 使用container/list + map手动实现LRU
- 或引入第三方库如groupcache或bigcache
- 设定最大容量，插入新项时若超限则移除最久未用项
LRU的核心是维护访问顺序，每次Get或Set都把对应项移到链表头部。
结合context控制生命周期
对于短期任务相关的缓存，可用context.WithTimeout绑定生命周期。
当context结束时主动清理相关缓存，适用于请求级缓存或临时会话数据。
这种方式更精准，避免缓存残留。
基本上就这些。选择哪种方式取决于你的使用场景：简单过期可用第一种，高并发可考虑bigcache，需要精确控制用context配合清理。关键是平衡性能、内存和数据一致性。不复杂但容易忽略的是并发安全和清理频率的权衡。
