22、Clojure 高性能编程与递归函数实现

Clojure 高性能编程与递归函数实现

1. 限流与缓冲

在处理数据时，限流是一个重要的问题。令牌桶（Token bucket）和漏桶（Leaky bucket）算法在限流方面非常有用。细粒度的限流需要对数据项进行缓冲，以维持统一的速率。缓冲会消耗内存，并且通常需要对数据进行排序，队列、管道和持久存储通常能很好地满足这一需求。但由于系统限制，缓冲和排队可能会受到背压的影响。

2. 预计算与缓存

在数据处理过程中，常常会遇到一些通用的计算步骤，后续会有多种不同的处理步骤。对于高延迟的通用计算，将其计算一次并以摘要形式存储是很有意义的，后续步骤可以直接使用摘要数据，从而降低整体延迟。这也被称为半计算数据的分段处理，是优化非平凡数据处理的常用技术。

Clojure 对缓存有不错的支持。内置的 clojure.core/memoize 函数可以对计算结果进行基本的缓存，但在使用特定缓存策略和可插拔后端方面缺乏灵活性。Clojure 贡献库 core.memoize 通过提供多种配置选项弥补了这一不足。 core.memoize 的功能也可以作为一个独立的缓存库使用，其通用部分被提取为一个名为 core.cache 的 Clojure 贡献库， core.memoize 就是基于它实现的。

对于分布式缓存，开源的 memcached 项目是一个流行的内存分布式键值/对象存储，可作为 Web 应用的缓存服务器。它通过对键进行哈希来确定存储值的服务器，并且没有开箱即用的复