动手实现一个Localcache-实现篇

本文代码已经上传到github：https://github.com/asong2020/go-localcache

现在这一版本算是一个1.0，后续会继续进行优化和迭代。

第一步：抽象接口

第一步很重要，以面向接口编程为原则，我们先抽象出来要暴露给用户的方法，给用户提供简单易懂的方法，因此我抽象出来的结果如下：

// ICache abstract interface 
type ICache interface { 
 // Set value use default expire time. default does not expire. 
 Set(key string, value []byte) error 
 // Get value if find it. if value already expire will delete. 
 Get(key string) ([]byte, error) 
 // SetWithTime set value with expire time 
 SetWithTime(key string, value []byte, expired time.Duration) error 
 // Delete manual removes the key 
 Delete(key string) error 
 // Len computes number of entries in cache 
 Len() int 
 // Capacity returns amount of bytes store in the cache. 
 Capacity() int 
 // Close is used to signal a shutdown of the cache when you are done with it. 
 // This allows the cleaning goroutines to exit and ensures references are not 
 // kept to the cache preventing GC of the entire cache. 
 Close() error 
 // Stats returns cache's statistics 
 Stats() Stats 
 // GetKeyHit returns key hit 
 GetKeyHit(key string) int64 
} 

• Set(key string, value []byte)：使用该方法存储的数据使用默认的过期时间，如果清除过期的异步任务没有enable，那么就永不过期，否则默认过期时间为10min。
• Get(key string) ([]byte, error)：根据key获取对象内容，如果数据过期了会在这一步删除。
• SetWithTime(key string, value []byte, expired time.Duration)：存储对象是使用自定义过期时间
• Delete(key string) error：根据key删除对应的缓存数据
• Len() int：获取缓存的对象数量
• Capacity() int：获取当前缓存的容量
• Close() error：关闭缓存
• Stats() Stats：缓存监控数据
• GetKeyHit(key string) int64：获取key的命中率数据

第二步：定义缓存对象

第一步我们抽象好了接口，下面就要定义一个缓存对象实例实现接口，先看定义结构：

type cache struct { 
 // hashFunc represents used hash func 
 hashFunc HashFunc 
 // bucketCount represents the number of segments within a cache instance. value must be a power of two. 
 bucketCount uint64 
 // bucketMask is bitwise AND applied to the hashVal to find the segment id. 
 bucketMask uint64 
 // segment is shard 
 segments []*segment 
 // segment lock 
 locks    []sync.RWMutex 
 // close cache 
 close chan struct{} 
} 

• hashFunc：分片要用的哈希函数，用户可以自行定义，实现HashFunc接口即可，默认使用fnv算法。
• bucketCount：分片的数量，一定要是偶数，默认分片数为256。
• bucketMask：因为分片数是偶数，所以可以分片时可以使用位运算代替取余提升性能效率，hashValue % bucketCount == hashValue & bucketCount - 1。
• segments：分片对象，每个分片的对象结构我们在后面介绍。
• locks：每个分片的读写锁
• close：关闭缓存对象时通知其他goroutine暂停

接下来我们来写cache对象的构造函数：

// NewCache constructor cache instance 
func NewCache(opts ...Opt) (ICache, error) { 
 options := &options{ 
  hashFunc: NewDefaultHashFunc(), 
  bucketCount: defaultBucketCount, 
  maxBytes: defaultMaxBytes, 
  cleanTime: defaultCleanTIme, 
  statsEnabled: defaultStatsEnabled, 
  cleanupEnabled: defaultCleanupEnabled, 
 } 
 for _, each := range opts{ 
  each(options) 
 } 
 
 if !isPowerOfTwo(options.bucketCount){ 
  return nil, errShardCount 
 } 
 
  if options.maxBytes <= 0 { 
  return nil, ErrBytes 
 } 
   
 segments := make([]*segment, options.bucketCount) 
 locks := make([]sync.RWMutex, options.bucketCount) 
 
 maxSegmentBytes := (options.maxBytes + options.bucketCount - 1) / options.bucketCount 
 for index := range segments{ 
  segments[index] = newSegment(maxSegmentBytes, options.statsEnabled) 
 } 
 
 c := &cache{ 
  hashFunc: options.hashFunc, 
  bucketCount: options.bucketCount, 
  bucketMask: options.bucketCount - 1, 
  segments: segments, 
  locks: locks, 
  close: make(chan struct{}), 
 } 
    if options.cleanupEnabled { 
  go c.cleanup(options.cleanTime) 
 } 
  
 return c, nil 
} 

这里为了更好的扩展，我们使用Options编程模式，我们的构造函数主要做三件事：

• 前置参数检查，对于外部传入的参数，我们还是要做基本的校验
• 分片对象初始化
• 构造缓存对象

这里构造缓存对象时我们要先计算每个分片的容量，默认整个本地缓存256M的数据，然后在平均分到每一片区内，用户可以自行选择要缓存的数据大小。

第三步：定义分片结构

每个分片结构如下：

type segment struct { 
 hashmap map[uint64]uint32 
 entries buffer.IBuffer 
 clock   clock 
 evictList  *list.List 
 stats IStats 
} 

• hashmp：存储key所对应的存储索引
• entries：存储key/value的底层结构，我们在第四步的时候介绍，也是代码的核心部分。
• clock：定义时间方法
• evicList：这里我们使用一个队列来记录old索引，当容量不足时进行删除(临时解决方案，当前存储结构不适合使用LRU淘汰算法)
• stats：缓存的监控数据。

接下来我们再来看一下每个分片的构造函数：

func newSegment(bytes uint64, statsEnabled bool) *segment { 
 if bytes == 0 { 
  panic(fmt.Errorf("bytes cannot be zero")) 
 } 
 if bytes >= maxSegmentSize{ 
  panic(fmt.Errorf("too big bytes=%d; should be smaller than %d", bytes, maxSegmentSize)) 
 } 
 capacity := (bytes + segmentSize - 1) / segmentSize 
 entries := buffer.NewBuffer(int(capacity)) 
 entries.Reset() 
 return &segment{ 
  entries: entries, 
  hashmap: make(map[uint64]uint32), 
  clock:   &systemClock{}, 
  evictList: list.New(), 
  stats: newStats(statsEnabled), 
 } 
} 

这里主要注意一点：

我们要根据每个片区的缓存数据大小来计算出容量，与上文的缓存对象初始化步骤对应上了。

第四步：定义缓存结构

缓存对象现在也构造好了，接下来就是本地缓存的核心：定义缓存结构。

bigcache、fastcache、freecache都使用字节数组代替map存储缓存数据，从而减少GC压力，所以我们也可以借鉴其思想继续保持使用字节数组，这里我们使用二维字节切片存储缓存数据key/value;画个图表示一下：

使用二维数组存储数据的相比于bigcache的优势在于可以直接根据索引删除对应的数据，虽然也会有虫洞的问题，但是我们可以记录下来虫洞的索引，不断填充。

每个缓存的封装结构如下：

基本思想已经明确，接下来看一下我们对存储层的封装：

type Buffer struct { 
 array [][]byte 
 capacity int 
 index int 
 // maxCount = capacity - 1 
 count int 
 // availableSpace If any objects are removed after the buffer is full, the idle index is logged. 
 // Avoid array "wormhole" 
 availableSpace map[int]struct{} 
 // placeholder record the index that buffer has stored. 
 placeholder map[int]struct{} 
} 

• array [][]byte：存储缓存对象的二维切片
• capacity：缓存结构的最大容量
• index：索引，记录缓存所在的位置的索引
• count：记录缓存数量
• availableSpace：记录"虫洞"，当缓存对象被删除时记录下空闲位置的索引，方便后面容量满了后使用"虫洞"
• placeholder：记录缓存对象的索引，迭代清除过期缓存可以用上。

向buffer写入数据的流程(不贴代码了)：

第五步：完善向缓存写入数据方法

上面我们定义好了所有需要的结构，接下来就是填充我们的写入缓存方法就可以了：

func (c *cache) Set(key string, value []byte) error  { 
 hashKey := c.hashFunc.Sum64(key) 
 bucketIndex := hashKey&c.bucketMask 
 c.locks[bucketIndex].Lock() 
 defer c.locks[bucketIndex].Unlock() 
 err := c.segments[bucketIndex].set(key, hashKey, value, defaultExpireTime) 
 return err 
} 
 
func (s *segment) set(key string, hashKey uint64, value []byte, expireTime time.Duration) error { 
 if expireTime <= 0{ 
  return ErrExpireTimeInvalid 
 } 
 expireAt := uint64(s.clock.Epoch(expireTime)) 
 
 if previousIndex, ok := s.hashmap[hashKey]; ok { 
  if err := s.entries.Remove(int(previousIndex)); err != nil{ 
   return err 
  } 
  delete(s.hashmap, hashKey) 
 } 
 
 entry := wrapEntry(expireAt, key, hashKey, value) 
 for { 
  index, err := s.entries.Push(entry) 
  if err == nil { 
   s.hashmap[hashKey] = uint32(index) 
   s.evictList.PushFront(index) 
   return nil 
  } 
  ele := s.evictList.Back() 
  if err := s.entries.Remove(ele.Value.(int)); err != nil{ 
   return err 
  } 
  s.evictList.Remove(ele) 
 } 
} 

流程分析如下：

根据key计算哈希值，然后根据分片数获取对应分片位置

如果当前缓存中存在相同的key，则先删除，在重新插入，会刷新过期时间

封装存储结构，根据过期时间戳、key长度、哈希大小、缓存对象进行封装

将数据存入缓存，如果缓存失败，移除最老的数据后再次重试

第六步：完善从缓存读取数据方法

第一步根据key计算哈希值，再根据分片数获取对应的分片位置：

func (c *cache) Get(key string) ([]byte, error)  { 
 hashKey := c.hashFunc.Sum64(key) 
 bucketIndex := hashKey&c.bucketMask 
 c.locks[bucketIndex].RLock() 
 defer c.locks[hashKey&c.bucketMask].RUnlock() 
 entry, err := c.segments[bucketIndex].get(key, hashKey) 
 if err != nil{ 
  return nil, err 
 } 
 return entry,nil 
} 

第二步执行分片方法获取缓存数据：

• 先根据哈希值判断key是否存在于缓存中，不存返回key没有找到
• 从缓存中读取数据得到缓存中的key判断是否发生哈希冲突
• 判断缓存对象是否过期，过期删除缓存数据(可以根据业务优化需要是否返回当前过期数据)
• 在每个记录缓存监控数据

func (s *segment) getWarpEntry(key string, hashKey uint64) ([]byte,error) { 
 index, ok := s.hashmap[hashKey] 
 if !ok { 
  s.stats.miss() 
  return nil, ErrEntryNotFound 
 } 
 entry, err := s.entries.Get(int(index)) 
 if err != nil{ 
  s.stats.miss() 
  return nil, err 
 } 
 if entry == nil{ 
  s.stats.miss() 
  return nil, ErrEntryNotFound 
 } 
 
 if entryKey := readKeyFromEntry(entry); key != entryKey { 
  s.stats.collision() 
  return nil, ErrEntryNotFound 
 } 
 return entry, nil 
} 
 
func (s *segment) get(key string, hashKey uint64) ([]byte, error) { 
 currentTimestamp := s.clock.TimeStamp() 
 entry, err := s.getWarpEntry(key, hashKey) 
 if err != nil{ 
  return nil, err 
 } 
 res := readEntry(entry) 
 
 expireAt := int64(readExpireAtFromEntry(entry)) 
 if currentTimestamp - expireAt >= 0{ 
  _ = s.entries.Remove(int(s.hashmap[hashKey])) 
  delete(s.hashmap, hashKey) 
  return nil, ErrEntryNotFound 
 } 
 s.stats.hit(key) 
 
 return res, nil 
} 

第七步：来个测试用例体验一下

先来个简单的测试用例测试一下：

func (h *cacheTestSuite) TestSetAndGet() { 
 cache, err := NewCache() 
 assert.Equal(h.T(), nil, err) 
 key := "asong" 
 value := []byte("公众号：Golang梦工厂") 
 
 err = cache.Set(key, value) 
 assert.Equal(h.T(), nil, err) 
 
 res, err := cache.Get(key) 
 assert.Equal(h.T(), nil, err) 
 assert.Equal(h.T(), value, res) 
 h.T().Logf("get value is %s", string(res)) 
} 

运行结果：

=== RUN   TestCacheTestSuite 
=== RUN   TestCacheTestSuite/TestSetAndGet 
    cache_test.go:33: get value is 公众号：Golang梦工厂 
--- PASS: TestCacheTestSuite (0.00s) 
    --- PASS: TestCacheTestSuite/TestSetAndGet (0.00s) 
PASS 

大功告成，基本功能通了，剩下就是跑基准测试、优化、迭代了(不在文章赘述了，可以关注github仓库最新动态)。

参考文章

• https://github.com/allegro/bigcache
• https://github.com/VictoriaMetrics/fastcache
• https://github.com/coocood/freecache
• https://github.com/patrickmn/go-cache

总结

实现篇到这里就结束了，但是这个项目的编码仍未结束，我会继续以此版本为基础不断迭代优化，该本地缓存的优点：

• 实现简单、提供给用户的方法简单易懂
• 使用二维切片作为存储结构，避免了不能删除底层数据的缺点，也在一定程度上避免了"虫洞"问题。
• 测试用例齐全，适合作为小白的入门项目

待优化点：

• 没有使用高效的缓存淘汰算法，可能会导致热点数据被频繁删除
• 定时删除过期数据会导致锁持有时间过长，需要优化
• 关闭缓存实例需要优化处理方式
• 根据业务场景进行优化(特定业务场景)

迭代点：

• 添加异步加载缓存功能
• ...... (思考中)

本文代码已经上传到github：https://github.com/asong2020/go-localcache

 

好啦，本文到这里就结束了，我是asong，我们下期见。