golang中cache组件的使用及groupcache源码解析

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map。map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key的index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)
	}
}

以上就是golang中cache组件的使用之groupcache的详细内容，更多关于go groupcache用法的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • 浅析Python的Django框架中的Memcached

    动态网站的问题就在于它是动态的. 也就是说每次用户访问一个页面,服务器要执行数据库查询,启动模板,执行业务逻辑以及最终生成一个你所看到的网页,这一切都是动态即时生成的. 从处理器资源的角度来看,这是比较昂贵的. 对于大多数网络应用来说,过载并不是大问题. 因为大多数网络应用并不是washingtonpost.com或Slashdot:它们通常是很小很简单,或者是中等规模的站点,只有很少的流量. 但是对于中等至大规模流量的站点来说,尽可能地解决过载问题是非常必要的. 这就需要用到缓存了. 缓存的目

  • go语言实现的memcache协议服务的方法

    本文实例讲述了go语言实现的memcache协议服务的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 完整实例代码点击此处本站下载. 1. Go语言代码如下: 复制代码 代码如下: package memcachep import (     "bufio"     "fmt"     "io"     "strconv"     "strings" ) //mc请求产生一个request对象 type MCReq

  • python连接MySQL、MongoDB、Redis、memcache等数据库的方法

    用Python写脚本也有一段时间了,经常操作数据库(MySQL),现在就整理下对各类数据库的操作,如后面有新的参数会补进来,慢慢完善. 一,python 操作 MySQL:详情见:[apt-get install python-mysqldb] 复制代码 代码如下: #!/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-#-------------------------------------------------------------------------

  • 详解一种用django_cache实现分布式锁的方式

    问题背景 在项目开发过程中,我遇到一个需求:对于某条记录,一个用户对它进行操作时会持续比较久,希望在一个用户的操作期间,不允许有另一个用户操作它,否容易会出现混乱. 在与同事们讨论后,想通过加锁的方式,起初想用redis锁,但这样会为项目增加别的依赖,因此转而使用django-cache的缓存数据库,来实现该功能. 资料查找 基于缓存实现分布式锁,在网络上查找了实现方式,大概可以总结为以下3种: 第一种锁命令INCR 这种加锁的思路是, key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然

  • Django中的CACHE_BACKEND参数和站点级Cache设置

    CACHE_BACKEND参数 每个缓存后端都可能使用参数. 它们在CACHE_BACKEND设置中以查询字符串形式给出. 有效参数如下: timeout:用于缓存的过期时间,以秒为单位. 这个参数默认被设置为300秒(五分钟). max_entries:对于内存,文件系统和数据库后端,高速缓存允许的最大条目数,超出这个数则旧值将被删除. 这个参数默认是300. cull_percentage :当达到 max_entries 的时候,被删除的条目比率. 实际的比率是 1/cull_percen

  • golang中cache组件的使用及groupcache源码解析

    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. groupca

  • vue loadmore 组件滑动加载更多源码解析

    上一篇讲到在项目中使用上拉加载更多组件,但是由于实际项目开发中由于需求变更或者说在webview中上拉加载有些机型在上拉时候会把webview也一起上拉导致上拉加载不灵敏等问题,我们有时候也会换成滑动到底部自动加载的功能. 既然都是加载更多,很多代码思想势必相似,主要区别在于上拉和滑动到底部这个操作上,所以,我们需要注意: 上拉加载是point指针touch触摸事件,现在因为是滑动加载,需要添加scroll事件去监听然后执行相应回调 上拉加载主要计算触摸滚动距离,滑动加载主要计算containe

  • Netty组件NioEventLoopGroup创建线程执行器源码解析

    Netty组件NioEventLoopGroup创建线程执行器源码解析

    目录 通过上一章的学习, 我们了解了Server启动的大致流程, 有很多组件与模块并没有细讲, 从这个章开始, 我们开始详细剖析netty的各个组件, 并结合启动流程, 将这些组件的使用场景及流程进行一个详细的说明 这一章主要学习NioEventLoop相关的知识, 何为NioEventLoop? NioEventLoop是netty的一个线程, 在上一节我们创建两个NioEventLoopGroup: EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGro

  • Python中getpass模块无回显输入源码解析

    本文主要讨论了python中getpass模块的相关内容,具体如下. getpass模块 昨天跟学弟吹牛b安利Python标准库官方文档的时候偶然发现了这个模块.仔细一看内容挺少的,只有两个主要api,就花了点时间阅读了一下源码,感觉挺实用的,在这安利给大家. getpass.getpass(prompt='Password: ', stream=None) 调用该函数可以在命令行窗口里面无回显输入密码.参数prompt代表提示字符串,默认是'Password: '.在Unix系统中,strea

  • RxJava中map和flatMap的用法区别源码解析

    RxJava中map和flatMap的用法区别源码解析

    目录 前言: 作用 使用方法: map flatMap 源码分析 map flatMap 结语 前言: RxJava中提供了大量的操作符,这大大提高了了我们的开发效率.其中最基本的两个变换操作符就是map和flatMap.而其他变换操作符的原理基本与map类似. map和flatMap都是接受一个函数作为参数(Func1)并返回一个被观察者Observable Func1的< I,O >I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据,只是fla

  • C++11中的智能指针shared_ptr、weak_ptr源码解析

    目录 1.前言 2.源码准备 3.智能指针概念 4.源码解析 4.1.shared_ptr解析 4.1.1.shared_ptr 4.1.2.__shared_ptr 4.1.3.__shared_count 4.1.4._Sp_counted_base 4.1.5._Sp_counted_ptr 4.1.6.shared_ptr总结 4.2.weak_ptr解析 4.2.1.weak_ptr 4.2.2.__weak_ptr 4.2.3.__weak_count 4.2.4.回过头看weak_

  • Mango Cache缓存管理库TinyLFU源码解析

    目录 介绍 整体架构 初始化流程 读流程 写流程 事件处理机制 主流程 write 清理工作 缓存管理 什么是LRU? 什么是SLRU? 什么是TinyLFU? mango Cache中的TinyLFU counter counter的初始化 counter的使用 lruCache slruCache filter TinyLFU的初始化 TinyLFU写入 TinyLFU访问 增加entry的访问次数 估计entry访问次数 总结 介绍 据官方所述,mango Cache是对Guava Cac

  • flutter图片组件核心类源码解析

    目录 导语 问题 Image的核心类图及其关系 网络图片的加载过程 网络图片数据的回调和展示过程 补上图片内存缓存的源码分析 如何支持图片的磁盘缓存 总结 导语 在使用flutter 自带图片组件的过程中,大家有没有考虑过flutter是如何加载一张网络图片的? 以及对自带的图片组件我们可以做些什么优化? 问题 flutter 网络图片是怎么请求的? 图片请求成功后是这么展示的? gif的每一帧是怎么支持展示的? 如何支持图片的磁盘缓存? 接下来,让我们带着问题一起探究flutter 图片组件的

  • 详解vue mint-ui源码解析之loadmore组件

    本文介绍了vue mint-ui源码解析之loadmore组件,分享给大家,具体如下: 接入 官方接入文档mint-ui loadmore文档 接入使用Example html <div id="app"> <mt-loadmore :top-method="loadTop" :bottom-method="loadBottom" :bottom-all-loaded="allLoaded" :max-dis

  • jQuery中数据缓存$.data的用法及源码完全解析

    一.实现原理: 对于DOM元素,通过分配一个唯一的关联id把DOM元素和该DOM元素的数据缓存对象关联起来,关联id被附加到以jQuery.expando的值命名的属性上,数据存储在全局缓存对象jQuery.cache中.在读取.设置.移除数据时,将通过关联id从全局缓存对象jQuery.cache中找到关联的数据缓存对象,然后在数据缓存对象上执行读取.设置.移除操作. 对于Javascript对象,数据则直接存储在该Javascript对象的属性jQuery.expando上.在读取.设置.移

随机推荐