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GROUPCACHE 简单介绍

groupcache 是使用 Go 语言编写的缓存及缓存过滤库,作为 memcached 许多场景下的替代版本。 对比原始 memcached

Cache Results
function get_foo(foo_id)
 foo = memcached_get("foo:" . foo_id)
 return foo if defined foo
 foo = fetch_foo_from_database(foo_id)
 memcached_set("foo:" . foo_id, foo)
 return foo
end

首先,groupcache 与 memcached 的相似之处:通过 key 分片,并且通过 key 来查询响应的 peer。

其次,groupcache 与 memcached 的不同之处:

1. 不需要对服务器进行单独的设置,这将大幅度减少部署和配置的工作量。groupcache 既是客户端库也是服务器库,并连接到自己的 peer 上。

2. 具有缓存过滤机制。众所周知,在 memcached 出现"Sorry,cache miss(缓存丢失)"时,经常会因为不受控制用户数量的请求而导致数据库(或者其它组件)产生"惊群效应(thundering herd)";groupcache 会协调缓存填充,只会将重复调用中的一个放于缓存,而处理结果将发送给所有相同的调用者。

3. 不支持多个版本的值。如果"foo"键对应的值是"bar",那么键"foo"的值永远都是"bar"。这里既没有缓存的有效期,也没有明确的缓存回收机制,因此同样也没有 CAS 或者 Increment/Decrement。

4. 基于上一点的改变,groupcache 就具备了自动备份"超热"项进行多重处理,这就避免了 memcached 中对某些键值过量访问而造成所在机器 CPU 或者 NIC 过载。

GROUPCACHE 简单评论

groupcache 是 Brad Fitzpatrick 最新的作品(之前最有名的两个作品是 memcached 与OpenID 1 ),目标在于取代一部分memcached的功能。

以官方的说明是:

groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases.

另外一篇介绍文是「Playing With Groupcache」。

跟memcached 差异最大的地方在于「没有更改与删除的功能」,一旦写进去后就不会变动。在放弃update/delete 的特性后,换来的是:

• Cluster 的能力。
• 处理热点的能力。

以往在memcached server 之间是没有交集的,在groupcache 则是cluster 起来。另外以前在memcached 会因为同时存取同一个key 而造成single CPU overloading 的问题,在groupcache 则透过auto-mirror 机制解决。

不过还是得想一下要怎么用,毕竟没有update/delete 功能...

GroupCache 简单使用

GroupCache源码分析

概述

• GitHub: https://github.com/golang/groupcache.git
• memcached作者Brad Fitzpatrick用Go语言实现
• 分布式缓存库
• 数据无版本概念, 也就是一个key对应的value是不变的,并没有update
• 节点之间可互访,自动复制热点数据

实现

LRU

type Key interface{}
type entry struct {
 key Key
 value interface{} 
} 
type Cache Struct {
 MaxEntries int
 OnEvicted func(key Key, value interface{})
 ll *list.List
 cache map[interface{}]*list.Element
}

不懂Go语言或者对Go语言不熟悉的同学,可以和我一起来顺带学习Go语言 首先是Go语言将变量的类型放置于变量名之后上面的key变量,
它的类型是Key,然后需要说明的是interface{},在Go中它可以指向任意对象,也就任意对象都是先这个接口,你可以把它看成Java/C#中的
Object, C/C++中的void*, 然后我们来看Cache,其一个字段MaxEntires表示Cache中最大可以有的KV数,OnEvicted是一个回调函数,
在触发淘汰时调用,ll是一个链表,cache是一个map,key为interface{}, value为list.Element其指向的类型是entry类型,通过数据
结构其实我们已经能够猜出LRU的实现了,没有错实现就是最基本的,Get一次放到list头,每次Add的时候判断是否满,满则淘汰掉list尾的数据

// 创建一个Cache
func New(maxEntries int) *Cache 
// 向Cache中插入一个KV
func (c *Cache) Add(key Key, value interface{})
// 从Cache中获取一个key对应的value
func (c *Cache) Get(key Key) (value interface{}, ok bool)
// 从Cache中删除一个key
func (c *Cache) Remove(key Key)
// 从Cache中删除最久未被访问的数据
func (c *Cache) RemoveOldest()
// 获取当前Cache中的元素个数
func (c *Cache) Len()

这里我们看到了Go中如何实现一个类的成员方法,在func之后加类,这种写法和Go语言很意思的一个东西有关系,在Go中接口的实现并不是和Java中那样
子,而是只要某个类只要实现了某个接口的所有方法,即可认为该类实现了该接口,类似的比如说在java中有2个接口名字不同,即使方法相同也是不一样
的,而Go里面认为这是一样的。另外Go中开头字母大写的变量名,类名,方法名表示对外可知,小写开头的表示对外不暴露。另外类实这种代码
ele.Value.(*entry).value,其中(*entry)表示将Value转成*entry类型访问

Singleflight

这个包主要实现了一个可合并操作的接口,代码也没几行

// 回调函数接口
type call struct {
 // 可以将其认为这是类似java的CountdownLatch的东西
 wg sync.WaitGroup
 // 回调函数
 val interface{}
 // error
 err error
}
//注意这个Group是singleflight下的
type Group struct {
 // 保护m的锁
 mu sync.Mutex // protects m
 // key/call 映射表
 m map[string]*call // lazily initialized
}

另外有一点要说明的是Go使用开头字母大小写判断是否外部可见,大写外部可见,小写外部不可见,比如上面的Group在外部实用singleflght包
是可以访问到的,而call不能,真不理解为啥不用个export啥的关键字,唉

// 这个就是这个包的主要接口,用于向其他节点发送查询请求时,合并相同key的请求,减少热点可能带来的麻烦
// 比如说我请求key="123"的数据,在没有返回的时候又有很多相同key的请求,而此时后面的没有必要发,只要
// 等待第一次返回的结果即可
func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
 // 首先获取group锁
 g.mu.Lock()
 // 映射表不存在就创建1个
 if g.m == nil {
 g.m = make(map[string]*call)
 }
 // 判断要查询某个key的请求是否已经在处理了
 if c, ok := g.m[key]; ok {
 // 已经在处理了 就释放group锁 并wait在wg上,我们看到wg加1是在某个时间段内第一次请求时加的
 // 并且在完成fn操作返回后会wg done,那时wait等待就会返回,直接返回第一次请求的结果
 g.mu.Unlock()
 c.wg.Wait()
 return c.val, c.err
 }
 // 创建回调,wg加1,把回调存到m中表示已经有在请求了,释放锁
 c := new(call)
 c.wg.Add(1)
 g.m[key] = c
 g.mu.Unlock()
 // 执行fn,释放wg
 c.val, c.err = fn()
 c.wg.Done()
 // 加锁将请求从m中删除,表示请求已经做好了
 g.mu.Lock()
 delete(g.m, key)
 g.mu.Unlock()
 return c.val, c.err
}

ByteView

一个不可变byte视图,其实就包装了一下byte数组和string,一个为null,就用另外一个

type ByteView struct {
 // If b is non-nil, b is used, else s is used.
 b []byte
 s string
}

提供的接口也很简单:

// 返回长度
func (v ByteView) Len() int
// 按[]byte返回一个拷贝
func (v ByteView) ByteSlice() []byte
// 按string返回一个拷贝
func (v ByteView) String() string {
// 返回第i个byte
func (v ByteView) At(i int) byte
// 返回ByteView的某个片断,不拷贝
func (v ByteView) Slice(from, to int) ByteView
// 返回ByteView的从某个位置开始的片断,不拷贝
func (v ByteView) SliceFrom(from int) ByteView
// 将ByteView按[]byte拷贝出来
func (v ByteView) Copy(dest []byte) int
// 判断2个ByteView是否相等
func (v ByteView) Equal(b2 ByteView) bool
// 判断ByteView是否和string相等
func (v ByteView) EqualString(s string) bool
// 判断ByteView是否和[]byte相等
func (v ByteView) EqualBytes(b2 []byte) bool
// 对ByteView创建一个io.ReadSeeker
func (v ByteView) Reader() io.ReadSeeker
// 读取从off开始的后面的数据,其实下面调用的SliceFrom,这是封装成了io.Reader的一个ReadAt方法的形式
func (v ByteView) ReadAt(p []byte, off int64) (n int, err error) {

Sink

不太好表达这个是较个啥,举个例子,比如说我调用一个方法返回需要是一个[]byte,而方法的实现我并不知道,可以它内部产生的是一个string,
方法也不知道调用的它的实需要是啥,于是我们就可以在调用方这边使用这边使用继承了Sink的类,而方法内部只要调用Sink的方法进行传值

type Sink interface {
 // SetString sets the value to s.
 SetString(s string) error
 // SetBytes sets the value to the contents of v.
 // The caller retains ownership of v.
 SetBytes(v []byte) error
 // SetProto sets the value to the encoded version of m.
 // The caller retains ownership of m.
 SetProto(m proto.Message) error
 // view returns a frozen view of the bytes for caching.
 view() (ByteView, error)
}
// 使用ByteView设置Sink,间接调用SetString,SetBytes等
func setSinkView(s Sink, v ByteView) error

这里要说明一点,Go语言比较有意思的是,类是否实现了某个接口是外挂式的,也就是不要去再类定义的时候写类似implenents之类的东西,只要类方法
中包括了所有接口的方法,就说明这个类是实现了某个接口

这里实现Sink的有5个类:

stringSink

返回值是string的Sink

type stringSink struct {
 sp *string
 v ByteView
}
// 创建一个stringSink, 传入的是一个string的指针 
func StringSink(sp *string) Sink {
 return &stringSink{sp: sp}
}

byteViewSink

返回值是byteView的Sink

type byteViewSink struct {
 dst *ByteView
}
// 创建一个byteViewSink,传入的是一个ByteView指针
func ByteViewSink(dst *ByteView) Sink {
 if dst == nil {
 panic("nil dst")
 }
 return &byteViewSink{dst: dst}
}

protoSink

返回值是一个protobuffer message

type protoSink struct {
 dst proto.Message // authorative value
 typ string
 v ByteView // encoded
}
// 创建一个protoSink,传入的是一个proto.Messages 
func ProtoSink(m proto.Message) Sink {
 return &protoSink{
 dst: m,
 }
}

allocBytesSink

返回值是[]byte的Sink,每次Set都会重新分配内存

type allocBytesSink struct {
 dst *[]byte
 v ByteView
}
// 创建一个allocBytesSink,传入的是一个数组分片指针 
func AllocatingByteSliceSink(dst *[]byte) Sink {
 return &allocBytesSink{dst: dst}
}

truncBytesSink

返回值是一个定长的[]byte的Sink,超过长度的会被截断,服用传入的空间

type truncBytesSink struct {
 dst *[]byte
 v ByteView
}
// 创建一个truncBytesSink,传入的实一个数组分片指针 
func TruncatingByteSliceSink(dst *[]byte) Sink {
 return &truncBytesSink{dst: dst}
}

另外这些Sink类,都是包外不可见的,但是创建函数和Sink接口可见的,这样子在对于使用上来说,只有接口操作不会有另外的东西,对外简单清晰

HTTPPool

一个HTTPPool提供了groupcache节点之间的方式以及节点的选择的实现,但是其对于groupcache.Group是透明的,Group使用的HTTPPool
实现的1个接口PeerPicker以及httpGetter实现的接口ProtoGetter

// groupcache提供了一个节点互相访问访问的类
type httpGetter struct {
 transport func(Context) http.RoundTripper
 baseURL string
}
// 协议为GET http://example.com/groupname/key
// response见groupcache.proto,含有2个可选项分别为[]byte和double
// 实现默认使用go自带的net/http包直接发送请求
func (h *httpGetter) Get(context Context, in *pb.GetRequest, out *pb.GetResponse) error

HttpPool实现比较简单都是直接使用Go内部自带的一些包

// 创建一个HttpPool, 只能被使用一次,主要是注册PeerPicker,以及初始化http服务
func NewHTTPPool(self string) *HTTPPool
// 设置groupcache集群的节点列表
func (p *HTTPPool) Set(peers ...string)
// 提供按key选取节点,按key作hash,但是这段代码在OS为32bit是存在bug,如果算出来的hashcode正好是-1 * 2^31时
// 会导致out of range,为啥会有这个bug看看代码你就会发现了,作者忘了-1 * 2^31 <= int32 <= 1 * 2^31 -1 
func (p *HTTPPool) PickPeer(key string) (ProtoGetter, bool)
// http服务处理函数,主要是按http://example.com/groupname/key解析请求,调用group.Get,按协议返回请求
func (p *HTTPPool) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request)

Cache

Cache的实现很简单基本可以认为就是直接在LRU上面包了一层,加上了统计信息,锁,以及大小限制

type cache struct {
 mu sync.RWMutex
 nbytes int64 // of all keys and values
 lru *lru.Cache
 nhit, nget int64
 nevict int64 // number of evictions
}
// 返回统计信息,加读锁
func (c *cache) stats() CacheStats
// 加入一个kv,如果cache的大小超过nbytes了,就淘汰
func (c *cache) add(key string, value ByteView)
// 根据key返回value
func (c *cache) get(key string) (value ByteView, ok bool)
// 删除最久没被访问的数据 
func (c *cache) removeOldest()
// 获取当前cache的大小
func (c *cache) bytes() int64
// 获取当前cache中kv的个数,内部会加读锁 
func (c *cache) items() int64
// 获取当前cache中kv的个数,函数名中的Locked的意思是调用方已经加锁,比如上面的stats方法 
func (c *cache) itemsLocked() int64

Group

该类是GroupCache的核心类,所有的其他包都是为该类服务的

type Group struct {
 // group名,可以理解为namespace的名字,group其实就是一个namespace
 name string
 // 由调用方传入的回调,用于groupcache访问后端数据
 // type Getter interface {
 // Get(ctx Context, key string, dest Sink) error
 // }
 getter Getter
 // 通过该对象可以达到只调用一次
 peersOnce sync.Once
 // 用于访问groupcache中其他节点的接口,比如上面的HTTPPool实现了该接口
 peers PeerPicker
 // cache的总大小
 cacheBytes int64
 // 从本节点指向向后端获取到的数据存在在cache中
 mainCache cache
 // 从groupcache中其他节点上获取到的数据存在在该cache中,因为是用其他节点获取到的,也就是说这个数据存在多份,也就是所谓的hot
 hotCache cache
 // 用于向groupcache中其他节点访问时合并请求
 loadGroup singleflight.Group
 // 统计信息
 Stats Stats
}

由上面的结构体我们可以看出来,groupcache支持namespace概念,不同的namespace有自己的配额以及cache,不同group之间cache是独立的
也就是不能存在某个group的行为影响到另外一个namespace的情况 groupcache的每个节点的cache分为2层,由本节点直接访问后端的
存在maincache,其他存在在hotcache

// 根据name从全局变量groups(一个string/group的map)查找对于group
func GetGroup(name string) *Group
// 创建一个新的group,如果已经存在该name的group将会抛出一个异常,go里面叫panic
func NewGroup(name string, cacheBytes int64, getter Getter) *Group
// 注册一个创建新group的钩子,比如将group打印出来等,全局只能注册一次,多次注册会触发panic
func RegisterNewGroupHook(fn func(*Group))
// 注册一个服务,该服务在NewGroup开始时被调用,并且只被调用一次
func RegisterServerStart(fn func())

下面重点介绍Get方法

func (g *Group) Get(ctx Context, key string, dest Sink) error

整个groupcache核心方法就这么一个,我们来看一下该方法是怎么运作的

func (g *Group) Get(ctx Context, key string, dest Sink) error {
 // 初始化peers,全局初始化一次
 g.peersOnce.Do(g.initPeers)
 // 统计信息gets增1
 g.Stats.Gets.Add(1)
 if dest == nil {
 return errors.New("groupcache: nil dest Sink")
 }
 // 查找本地是否存在该key,先查maincache,再查hotcache
 value, cacheHit := g.lookupCache(key)
 // 如果查到九hit增1,并返回
 if cacheHit {
 g.Stats.CacheHits.Add(1)
 return setSinkView(dest, value)
 }
 // 加载该key到本地cache中,其中如果是本地直接请求后端得到的数据,并且是同一个时间段里第一个,
 // 就不需要重新setSinkView了,在load中已经设置过了,destPopulated这个参数以来底的实现
 destPopulated := false
 value, destPopulated, err := g.load(ctx, key, dest)
 if err != nil {
 return err
 }
 if destPopulated {
 return nil
 }
 return setSinkView(dest, value)
}
func (g *Group) load(ctx Context, key string, dest Sink) (value ByteView, destPopulated bool, err error) {
 // 统计loads增1
 g.Stats.Loads.Add(1)
 // 使用singleflight来达到合并请求
 viewi, err := g.loadGroup.Do(key, func() (interface{}, error) {
 // 统计信息真正发送请求的次数增1
 g.Stats.LoadsDeduped.Add(1)
 var value ByteView
 var err error
 // 选取向哪个节点发送请求,比如HTTPPool中的PickPeer实现
 if peer, ok := g.peers.PickPeer(key); ok {
 // 从groupcache中其他节点获取数据,并将数据存入hotcache
 value, err = g.getFromPeer(ctx, peer, key)
 if err == nil {
 g.Stats.PeerLoads.Add(1)
 return value, nil
 }
 g.Stats.PeerErrors.Add(1)
 }
 // 如果选取的节点就是本节点或从其他节点获取失败,则由本节点去获取数据,也就是调用getter接口的Get方法
 // 另外我们看到这里dest已经被赋值了,所以有destPopulated来表示已经赋值过不需要再赋值
 value, err = g.getLocally(ctx, key, dest)
 if err != nil {
 g.Stats.LocalLoadErrs.Add(1)
 return nil, err
 }
 g.Stats.LocalLoads.Add(1)
 destPopulated = true
 // 将获取的数据放入maincache
 g.populateCache(key, value, &g.mainCache)
 return value, nil
 })
 // 如果成功则返回
 if err == nil {
 value = viewi.(ByteView)
 }
 return
} 

这里需要说明的是A向groupcache中其他节点B发送请求,此时B是调用Get方法,然后如果本地不存在则也会走load,但是不同的是
PickPeer会发现是本身节点(HTTPPOOL的实现),然后就会走getLocally,会将数据在B的maincache中填充一份,也就是说如果
是向groupcache中其他节点发请求的,会一下子在groupcache集群内存2分数据,一份在B的maincache里,一份在A的hotcache中,
这也就达到了自动复制,越是热点的数据越是在集群内份数多,也就达到了解决热点数据的问题

总结

• 按Groupcache项目页面上的宣称的替代Memcached的大多数应用场景表示不大现实,GroupCache在我看来基本上只能适用于静态数据,比如下载服务中的文件缓存等
• 代码比较简单,以业务为目标值得学习
• 学习go语言不错的材料(PS:我也是刚学习go,边看代码边查语法,感觉一下子能明白不少)

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本文来自:CSDN博客

感谢作者:songbohr

查看原文:Go 语言编写的缓存及缓存过滤库:groupcache

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groupcache http context 锁

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