本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何提高進(jìn)程內(nèi)緩存的并發(fā)，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
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緩存，設(shè)計(jì)的初衷是為了減少繁重的IO操作，增加系統(tǒng)并發(fā)能力。不管是 CPU多級(jí)緩存，page cache，還是我們業(yè)務(wù)中熟悉的 redis 緩存，本質(zhì)都是將有限的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)存取更快的存儲(chǔ)介質(zhì)中。
計(jì)算機(jī)本身的緩存設(shè)計(jì)就是 CPU 采取多級(jí)緩存。那對(duì)我們服務(wù)來說，我們是不是也可以采用這種多級(jí)緩存的方式來組織我們的緩存數(shù)據(jù)。同時(shí) redis 的存取都會(huì)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)IO，那我們能不能把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)直接存在本進(jìn)程內(nèi)，由進(jìn)程自己緩存一份最近最熱的這批數(shù)據(jù)呢？
這就引出了我們今天探討的：local cache，本地緩存，也叫進(jìn)程緩存。
作為一個(gè)進(jìn)程存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，當(dāng)然是 crud 都有的：
我們先初始化 local cache
重慶分公司
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// 先初始化 local cache
cache, err = collection.NewCache(time.Minute, collection.WithLimit(10))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}其中參數(shù)的含義：
expire：key統(tǒng)一的過期時(shí)間
CacheOption：cache設(shè)置。比如key的上限設(shè)置等
基礎(chǔ)操作緩存
// 1. add/update 增加/修改都是該API
cache.Set("first", "first element")
// 2. get 獲取key下的value
value, ok := cache.Get("first")
// 3. del 刪除一個(gè)key
cache.Del("first")Set(key, value) 設(shè)置緩存
value, ok := Get(key) 讀取緩存
Del(key) 刪除緩存
高級(jí)操作
cache.Take("first", func() (interface{}, error) {
// 模擬邏輯寫入local cache
time.Sleep(time.Millisecond * 100)
return "first element", nil
})前面的 Set(key, value) 是單純將 Take(key, setFunc) 則是在 key 對(duì)于的 value 不存在時(shí)，執(zhí)行傳入的 fetch 方法，將具體讀取邏輯交給開發(fā)者實(shí)現(xiàn)，并自動(dòng)將結(jié)果放到緩存里。
到這里核心使用代碼基本就講完了，其實(shí)看起來還是挺簡(jiǎn)單的。也可以到 https://github.com/tal-tech/go-zero/blob/master/core/collection/cache_test.go 去看 test 中的使用。
首先緩存實(shí)質(zhì)是一個(gè)存儲(chǔ)有限熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的介質(zhì)，面臨以下的這些問題：
有限容量
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
多線程存取
下面來說說這3個(gè)方面我們的設(shè)計(jì)實(shí)踐。
有限就意味著滿了要淘汰，這個(gè)就涉及到淘汰策略。cache 中使用的是：LRU（最近最少使用）。
那淘汰怎么發(fā)生呢？ 有幾個(gè)選擇：
開一個(gè)定時(shí)器，不斷循環(huán)所有key，等到了預(yù)設(shè)過期時(shí)間，執(zhí)行回調(diào)函數(shù)（這里是刪除map中過的key）
惰性刪除。訪問時(shí)判斷該鍵是否被刪除。缺點(diǎn)是：如果未訪問的話，會(huì)加重空間浪費(fèi)。
而 cache 中采取的是第一種 主動(dòng)刪除。但是，主動(dòng)刪除中遇到最大的問題是：
不斷循環(huán)，空消耗CPU資源，即使在額外的協(xié)程中這么做，也是沒有必要的。
cache 中采取的是時(shí)間輪記錄額外過期通知，等過期 channel 中有通知時(shí)，然后觸發(fā)刪除回調(diào)。
> 有關(guān) 時(shí)間輪 更多的設(shè)計(jì)文章：https://go-zero.dev/cn/timing-wheel.html
對(duì)于緩存來說，我們需要知道這個(gè)緩存在使用額外空間和代碼的情況下是否有價(jià)值，以及我們想知道需不需要進(jìn)一步優(yōu)化過期時(shí)間或者緩存大小，所有這些我們就很依賴統(tǒng)計(jì)能力了， go-zero 中 sqlc 和 mongoc 也同樣提供了統(tǒng)計(jì)能力。所以我們?cè)?cache 中也加入的緩存，為開發(fā)者提供本地緩存監(jiān)控的特性，在接入 ELK 時(shí)開發(fā)者可以更直觀的監(jiān)測(cè)到緩存的分布情況。
而設(shè)計(jì)其實(shí)也很簡(jiǎn)單，就是：Get() 命中，就在統(tǒng)計(jì) count 上加1即可。
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
value, ok := c.doGet(key)
if ok {
// 命中hit+1
c.stats.IncrementHit()
} else {
// 未命中miss+1
c.stats.IncrementMiss()
}
return value, ok
}當(dāng)多個(gè)協(xié)程并發(fā)存取的時(shí)候，對(duì)于緩存來說，涉及的問題以下幾個(gè)：
寫-寫沖突
LRU 中元素的移動(dòng)過程沖突
并發(fā)執(zhí)行寫入緩存時(shí)，造成流量沖擊或者無效流量
這種情況下，寫沖突好解決，最簡(jiǎn)單的方法就是 加鎖：
// Set(key, value)
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
// 加鎖，然后將 作為鍵值對(duì)寫入 cache 中的 map
c.lock.Lock()
_, ok := c.data[key]
c.data[key] = value
// lru add key
c.lruCache.add(key)
c.lock.Unlock()
...
}
// 還有一個(gè)在操作 LRU 的地方時(shí)：Get()
func (c *Cache) doGet(key string) (interface{}, bool) {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
// 當(dāng)key存在時(shí)，則調(diào)整 LRU item 中的位置，這個(gè)過程也是加鎖的
value, ok := c.data[key]
if ok {
c.lruCache.add(key)
}
return value, ok
} 而并發(fā)執(zhí)行寫入邏輯，這個(gè)邏輯主要是開發(fā)者自己傳入的。而這個(gè)過程：
func (c *Cache) Take(key string, fetch func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
// 1. 先獲取 doGet() 中的值
if val, ok := c.doGet(key); ok {
c.stats.IncrementHit()
return val, nil
}
var fresh bool
// 2. 多協(xié)程中通過 sharedCalls 去獲取，一個(gè)協(xié)程獲取多個(gè)協(xié)程共享結(jié)果
val, err := c.barrier.Do(key, func() (interface{}, error) {
// double check，防止多次讀取
if val, ok := c.doGet(key); ok {
return val, nil
}
...
// 重點(diǎn)是執(zhí)行了傳入的緩存設(shè)置函數(shù)
val, err := fetch()
...
c.Set(key, val)
})
if err != nil {
return nil, err
}
...
return val, nil
}而 sharedCalls 通過共享返回結(jié)果，節(jié)省了多次執(zhí)行函數(shù)，減少了協(xié)程競(jìng)爭(zhēng)。
以上就是如何提高進(jìn)程內(nèi)緩存的并發(fā)，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
