Оптимизируйте множественные вызовы с помощью singleflight

Допустим, у вас есть функция, которая получает данные по сети или выполняет ввод-вывод, и её выполнение занимает около 3 секунд:

Эта функция выдаёт новое значение каждые 10 секунд.

🔹Если вызвать эту функцию 3 раза подряд, общее время ожидания составит примерно 9 секунд.
🔹Если использовать 3 горутины, общее время ожидания может сократиться до 3 секунд, но функция всё равно будет вызвана 3 раза для получения одного и того же результата (~99%).

Здесь на помощь приходит пакет singleflight, который доступен по ссылке:
👉 golang.org/x/sync/singleflight.

Этот пакет позволяет выполнить функцию только один раз, независимо от того, сколько раз она была вызвана за эти 3 секунды, и возвращает один общий результат.

Это отлично подходит для оптимизации функций, работающих долго или потребляющих много ресурсов.

Как это работает?
1️⃣ Создаём объект singleflight.Group
2️⃣ Передаём в метод group.Do() функцию, которая выполняет дорогостоящие вычисления.

Метод group.Do() возвращает:

(result any, err error, shared bool)

Параметр shared показывает, был ли результат разделён между несколькими вызовами.

Зачем нужен аргумент key?
Ключ (key) — это идентификатор запроса.
Если поступает несколько запросов с одним и тем же ключом, singleflight понимает, что они запрашивают одно и то же.

Пример работы: Go Playground

С этим подходом, если функция вызывается несколько раз одновременно, фактически выполняется только один её вызов. А результат этого единственного вызова разделяется между всеми ожидающими

👉 @juniorGolang | #tip

Фильтрация без лишних аллокаций

При фильтрации слайсов в Go стандартный подход — создание нового слайса для отфильтрованных элементов.

Однако такой метод приводит к дополнительным аллокациям памяти.

Более эффективный способ — фильтровать «на месте», используя исходный массив слайса.

Как это работает:
• filtered := numbers[:0] создаёт новый слайс filtered, который ссылается на тот же массив, что и numbers, но имеет нулевую длину, сохраняя емкость numbers.
• Добавляя num в filtered, мы избегаем лишних аллокаций, так как просто изменяем содержимое numbers (или его базового массива).

Таким образом, мы не выделяем новую память, а заполняем уже существующий массив.

Этот метод особенно полезен, когда:
• numbers больше не нужен после фильтрации.
• Критична производительность, особенно при работе с большими объемами данных.

👉 @juniorGolang | #tip

Продолжайте работу с контекстами с помощью context.WithoutCancel()

Мы уже знаем, что при отмене родительского контекста отменяются и все его дочерние контексты, верно?
Но иногда это поведение нежелательно.

Есть случаи, когда нужно, чтобы определённые операции продолжались, даже если родительский контекст был отменён.

Представьте, что вы обрабатываете HTTP-запрос, и при его отмене (например, из-за таймаута или разрыва соединения с клиентом) всё ещё необходимо залогировать информацию о запросе и собрать метрики.

«Ха, просто создам новый контекст для этих операций»

Это возможно, но новый контекст не содержит значений из исходного контекста события, которые важны, например, для логирования или сбора метрик.

Передача значений возможна только через дочерний контекст.
Возвращаясь к примеру с HTTP-запросом, решение следующее:

context.WithoutCancel позволяет создать дочерний контекст, который не будет отменён при отмене родительского. Это обеспечивает завершение нужных операций даже после отмены запроса.

Кстати, эта функция появилась в Go 1.21. ✌️

👉 @juniorGolang | #tip

Избегайте использования math/rand, вместо этого используйте crypto/rand для генерации ключей

Когда вы работаете над проектами, где нужно генерировать ключи — например, для шифрования или создания уникальных идентификаторов — качество и безопасность этих ключей имеют большое значение.

Почему не math/rand?

Пакет math/rand генерирует псевдослучайные числа.

Это означает, что если известен способ генерации чисел (seed), можно предсказать их значения.
Даже если использовать в качестве seed текущее время (например, time.Now().UnixNano()), уровень непредсказуемости (энтропии) остаётся низким, потому что время между запусками не сильно отличается.

Почему crypto/rand?

Пакет crypto/rand предоставляет способ генерации криптографически стойких случайных чисел.

Он спроектирован таким образом, чтобы быть непредсказуемым, используя источники случайности от операционной системы, которые гораздо сложнее предугадать.
crypto/rand подходит для шифрования, аутентификации и других операций, чувствительных к безопасности.

👉 @juniorGolang | #tip

Получаем указатели проще с помощью дженериков

Небольшой совет для тех, кто пишет на Go и часто сталкивается с необходимостью получить указатель на значение.

Раньше вы, возможно, делали так (1 картинка)

Или пытались уместить всё в одну строчку, используя небольшой трюк (2 картинка)

Такой способ рабочий, но выглядит громоздко, особенно если приходится делать это часто для разных типов данных.

Теперь давайте посмотрим на более простой и современный способ с дженериками (3 картинка)

Эта небольшая функция позволяет создавать указатель для любого типа значения, не повторяя один и тот же код снова и снова.

Просто передайте своё значение в функцию Ptr, и вы получите нужный указатель (4 картинка)

Такой подход делает код чище и избавляет от лишнего дублирования.

Больше не нужно писать отдельные функции или вручную обрабатывать указатели для каждого типа. Держите код простым и сосредоточьтесь на главном.

👉 @juniorGolang | #tip