极客兔兔

7天用Go从零实现分布式缓存GeeCache

源代码/数据集已上传到 Github - 7days-golang

分布式缓存geecache

1 谈谈分布式缓存

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。

4)…

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。

3 目录

附 推荐阅读


专题:

本文发表于 2020-02-08,最后修改于 2020-08-13。

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