7天实现Go分布式缓存(day1)

Posted 2022-12-08 Harris-H

7天实现Go分布式缓存(day1)

1.分布式缓存概念

第一次请求时将一些耗时操作的结果暂存，以后遇到相同的请求，直接返回暂存的数据。我想这是大部分童鞋对于缓存的理解。在计算机系统中，缓存无处不在，比如我们访问一个网页，网页和引用的 JS/CSS 等静态文件，根据不同的策略，会缓存在浏览器本地或是 CDN 服务器，那在第二次访问的时候，就会觉得网页加载的速度快了不少；比如微博的点赞的数量，不可能每个人每次访问，都从数据库中查找所有点赞的记录再统计，数据库的操作是很耗时的，很难支持那么大的流量，所以一般点赞这类数据是缓存在 Redis 服务集群中的。

商业世界里，现金为王；架构世界里，缓存为王。

缓存中最简单的莫过于存储在内存中的键值对缓存了。说到键值对，很容易想到的是字典(dict)类型，Go 语言中称之为 map。那直接创建一个 map，每次有新数据就往 map 中插入不就好了，这不就是键值对缓存么？这样做有什么问题呢？

1）内存不够了怎么办？

那就随机删掉几条数据好了。随机删掉好呢？还是按照时间顺序好呢？或者是有没有其他更好的淘汰策略呢？不同数据的访问频率是不一样的，优先删除访问频率低的数据是不是更好呢？数据的访问频率可能随着时间变化，那优先删除最近最少访问的数据可能是一个更好的选择。我们需要实现一个合理的淘汰策略。

2）并发写入冲突了怎么办？

对缓存的访问，一般不可能是串行的。map 是没有并发保护的，应对并发的场景，修改操作(包括新增，更新和删除)需要加锁。

3）单机性能不够怎么办？

单台计算机的资源是有限的，计算、存储等都是有限的。随着业务量和访问量的增加，单台机器很容易遇到瓶颈。如果利用多台计算机的资源，并行处理提高性能就要缓存应用能够支持分布式，这称为水平扩展(scale horizontally)。与水平扩展相对应的是垂直扩展(scale vertically)，即通过增加单个节点的计算、存储、带宽等，来提高系统的性能，硬件的成本和性能并非呈线性关系，大部分情况下，分布式系统是一个更优的选择。

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2 关于 GeeCache

设计一个分布式缓存系统，需要考虑资源控制、淘汰策略、并发、分布式节点通信等各个方面的问题。而且，针对不同的应用场景，还需要在不同的特性之间权衡，例如，是否需要支持缓存更新？还是假定缓存在淘汰之前是不允许改变的。不同的权衡对应着不同的实现。

groupcache 是 Go 语言版的 memcached，目的是在某些特定场合替代 memcached。groupcache 的作者也是 memcached 的作者。无论是了解单机缓存还是分布式缓存，深入学习这个库的实现都是非常有意义的。

GeeCache 基本上模仿了 groupcache 的实现，为了将代码量限制在 500 行左右（groupcache 约 3000 行），裁剪了部分功能。但总体实现上，还是与 groupcache 非常接近的。支持特性有：

• 单机缓存和基于 HTTP 的分布式缓存
• 最近最少访问(Least Recently Used, LRU) 缓存策略
• 使用 Go 锁机制防止缓存击穿
• 使用一致性哈希选择节点，实现负载均衡
• 使用 protobuf 优化节点间二进制通信
• …

GeeCache 分7天实现，每天完成的部分都是可以独立运行和测试的，就像搭积木一样，每天实现的特性组合在一起就是最终的分布式缓存系统。每天的代码在 100 行左右。

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3 LRU 算法实现

3.1 核心数据结构

这张图很好地表示了 LRU 算法最核心的 2 个数据结构

• 绿色的是字典(map)，存储键和值的映射关系。这样根据某个键(key)查找对应的值(value)的复杂是O(1)，在字典中插入一条记录的复杂度也是O(1)。
• 红色的是双向链表(double linked list)实现的队列。将所有的值放到双向链表中，这样，当访问到某个值时，将其移动到队尾的复杂度是O(1)，在队尾新增一条记录以及删除一条记录的复杂度均为O(1)。

接下来我们创建一个包含字典和双向链表的结构体类型 Cache，方便实现后续的增删查改操作。

day1-lru/geecache/lru/lru.go - github

package lru

import "container/list"

// Cache is a LRU cache. It is not safe for concurrent access.
type Cache struct 
	maxBytes int64
	nbytes   int64
	ll       *list.List
	cache    map[string]*list.Element
	// optional and executed when an entry is purged.
	OnEvicted func(key string, value Value)


type entry struct 
	key   string
	value Value


// Value use Len to count how many bytes it takes
type Value interface 
	Len() int

• 在这里我们直接使用 Go 语言标准库实现的双向链表list.List。
• 字典的定义是 map[string]*list.Element，键是字符串，值是双向链表中对应节点的指针。
• maxBytes 是允许使用的最大内存，nbytes 是当前已使用的内存，OnEvicted 是某条记录被移除时的回调函数，可以为 nil。
• 键值对 entry 是双向链表节点的数据类型，在链表中仍保存每个值对应的 key 的好处在于，淘汰队首节点时，需要用 key 从字典中删除对应的映射。
• 为了通用性，我们允许值是实现了 Value 接口的任意类型，该接口只包含了一个方法 Len() int，用于返回值所占用的内存大小。

方便实例化 Cache，实现 New() 函数：

// New is the Constructor of Cache
func New(maxBytes int64, onEvicted func(string, Value)) *Cache 
	return &Cache
		maxBytes:  maxBytes,
		ll:        list.New(),
		cache:     make(map[string]*list.Element),
		OnEvicted: onEvicted,
	

3.2 查找功能

查找主要有 2 个步骤，第一步是从字典中找到对应的双向链表的节点，第二步，将该节点移动到队尾。

// Get look ups a key's value
func (c *Cache) Get(key string) (value Value, ok bool) 
	if ele, ok := c.cache[key]; ok 
		c.ll.MoveToFront(ele)
		kv := ele.Value.(*entry)
		return kv.value, true
	
	return

• 如果键对应的链表节点存在，则将对应节点移动到队尾，并返回查找到的值。
• c.ll.MoveToFront(ele)，即将链表中的节点 ele 移动到队尾（双向链表作为队列，队首队尾是相对的，在这里约定 front 为队尾）

查找通过map，找到对应的list 的node，然后访问对应的Value，这里是自定义为(entry接口)，然后返回entry的value即可。

3.3 删除

这里的删除，实际上是缓存淘汰。即移除最近最少访问的节点（队首）

// RemoveOldest removes the oldest item
func (c *Cache) RemoveOldest() 
	ele := c.ll.Back()
	if ele != nil 
		c.ll.Remove(ele)
		kv := ele.Value.(*entry)
		delete(c.cache, kv.key)
		c.nbytes -= int64(len(kv.key)) + int64(kv.value.Len())
		if c.OnEvicted != nil 
			c.OnEvicted(kv.key, kv.value)
		
	

• c.ll.Back() 取到队首节点，从链表中删除。
• delete(c.cache, kv.key)，从字典中 c.cache 删除该节点的映射关系。
• 更新当前所用的内存 c.nbytes。
• 如果回调函数 OnEvicted 不为 nil，则调用回调函数。

删除就是每次删除队首的，从list 和map里删除，修改占用的内存nbytes，调用回调函数。

3.4 新增/修改

// Add adds a value to the cache.
func (c *Cache) Add(key string, value Value) 
	if ele, ok := c.cache[key]; ok 
		c.ll.MoveToFront(ele)
		kv := ele.Value.(*entry)
		c.nbytes += int64(value.Len()) - int64(kv.value.Len())
		kv.value = value
	 else 
		ele := c.ll.PushFront(&entrykey, value)
		c.cache[key] = ele
		c.nbytes += int64(len(key)) + int64(value.Len())
	
	for c.maxBytes != 0 && c.maxBytes < c.nbytes 
		c.RemoveOldest()
	

• 如果键存在，则更新对应节点的值，并将该节点移到队尾。
• 不存在则是新增场景，首先队尾添加新节点 &entrykey, value, 并字典中添加 key 和节点的映射关系。
• 更新 c.nbytes，如果超过了设定的最大值 c.maxBytes，则移除最少访问的节点。

最后，为了方便测试，我们实现 Len() 用来获取添加了多少条数据。

// Len the number of cache entries
func (c *Cache) Len() int 
	return c.ll.Len()

4.总结

查找

查找通过map，找到对应的list 的node，然后访问对应的Value，这里是自定义为(entry接口)，然后返回entry的value即可。

删除

删除就是每次删除队首的，从list 和map里删除，修改占用的内存nbytes，调用回调函数。

新增/修改

新增首先判断是否判断是否map中存在，存在直接加入到链表队尾，然后修改nbytes。否则直接插入新结点到队尾。每次新增时特判是否超过设定的最大内存。

5.参考文章

传送门