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go groupcache源码 golang中cache组件的使用及groupcache源码解析

随风奔跑尿飞扬   2021-06-09 我要评论
想了解golang中cache组件的使用及groupcache源码解析的相关内容吗,随风奔跑尿飞扬在本文为您仔细讲解go groupcache源码的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:go,groupcache用法,go,groupcache源码,golang,cache组件,下面大家一起来学习吧。

groupcache 简介

在软件系统中使用缓存,可以降低系统响应时间,提高用户体验,降低某些系统模块的压力.
groupcache是一款开源的缓存组件.与memcache与redis不同的时,groupcache不需要单独的部署,可以作为你程序的一个库来使用. 这样方便我们开发的程序部署.

本篇主要解析groupcache源码中的关键部分, lru的定义以及如何做到同一个key只加载一次。

缓存填充以及加载抑制的实现

上篇有提到load函数的实现, 缓存填充的逻辑也体现在这里。
groupcache尽量避免从源中获取数据,当本地数据缺失时会先从peer中获取,peer中命中则直接填充到本地,未命中才会从源中加载,这正是缓存填充的实现逻辑。
而加载抑制,避免重复加载的功能是依靠 singleflight包实现的。
这个包中主要有两个结构体:

call用来存放获取结果(val)和错误(err), 每个key对应一个call实例。wg用来控制请求的等待。

type call struct {
	wg  sync.WaitGroup
	val interface{}
	err error
}

Group用来存放所有的call,记录所有的请求。

type Group struct {
	mu sync.Mutex       // protects m
	m  map[string]*call // lazily initialized
}

Group.Do是功能的实现。
当接到一个请求时, 会首先加锁, 并初始化用来记录请求的mapmap的键为请求的key, 值为call

g.mu.Lock()
if g.m == nil {
	g.m = make(map[string]*call)
}

如果当前的key已经在请求加载的过程中,那么解除上一步定义的冲突锁,并等待已经存在的加载请求结束后返回。

if c, ok := g.m[key]; ok {
	g.mu.Unlock()
	c.wg.Wait()
	return c.val, c.err
}

如果当前的key没有已经存在的加载过程,那么创建一个call实例, 加入到map记录中,并向call.wg中加入一个记录,以阻塞其他请求,解除上一步定义的冲突锁。

c := new(call)
c.wg.Add(1)
g.m[key] = c
g.mu.Unlock()

调用传入的函数(作者并没有将这个功能局限于数据获取,通过传入的func可以实现不同功能的控制),将结果赋值给call,获取完成后wg.done结束阻塞。

c.val, c.err = fn()
c.wg.Done()

然后删除map记录

g.mu.Lock()
delete(g.m, key)
g.mu.Unlock()

这个功能的实现主要是依靠sync.WaitGroup的阻塞实现, 这里也是对初学者最难理解的地方。
可以想象一个场景:
大学寝室中,你和你的室友都要到食堂买午饭,你对室友说:“你自己去就行,给我带一份”。然后你就在宿舍中等待舍友回来。
在这个场景中,你和室友就是请求,你在等待就是阻塞

cache(lru)

上篇提到的主缓存和热缓存均是依靠cache实现。
cache的实现依靠双向链表。
MaxEntries 最大的存储量
OnEvicted当发生驱逐时(即到达MaxEntries)执行的操作
ll双向链表本体
cache key对应链表中的元素

type Cache struct {
	// MaxEntries is the maximum number of cache entries before
	// an item is evicted. Zero means no limit.
	MaxEntries int

	// OnEvicted optionally specifies a callback function to be
	// executed when an entry is purged from the cache.
	OnEvicted func(key Key, value interface{})

	ll    *list.List
	cache map[interface{}]*list.Element
}

添加时会先进行初始化map,如果key已存在,那么会将keyindex提到首位(这里的链表不存在index,仅为方便理解),并更新其value。
如果不存在则直接插入到首位。
如果插入后的长度超过限制, 会执行清理操作

func (c *Cache) Add(key Key, value interface{}) {
	if c.cache == nil {
		c.cache = make(map[interface{}]*list.Element)
		c.ll = list.New()
	}
	if ee, ok := c.cache[key]; ok {
		c.ll.MoveToFront(ee)
		ee.Value.(*entry).value = value
		return
	}
	ele := c.ll.PushFront(&entry{key, value})
	c.cache[key] = ele
	if c.MaxEntries != 0 && c.ll.Len() > c.MaxEntries {
		c.RemoveOldest()
	}
}

清理时会删除尾部元素, 这里就解释了为什么每次操作时会把元素提到首位。

func (c *Cache) RemoveOldest() {
	if c.cache == nil {
		return
	}
	ele := c.ll.Back()
	if ele != nil {
		c.removeElement(ele)
	}
}

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