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授权协议 MIT
开发语言 Google Go
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
所属分类 程序开发缓存系统
开源组织
地区 国产
投 递 者 罗奇奇
适用人群 未知
收录时间 2021-12-24

软件简介

ecache 是一款极简设计、高性能、并发安全、支持分布式一致性的内存缓存。

特性

  • 代码量<300行、30s完成接入
  • 高性能、极简设计、并发安全
  • 支持LRU  LRU-2两种模式
  • 额外小组件支持分布式一致性

基准性能

如何使用

下载包(预计5秒)

非go modules模式:
sh> go get -u github.com/orca-zhang/ecache

go modules模式:
sh> go mod tidy && go mod download

引入包(预计5秒)

import (
    "time"

    "github.com/orca-zhang/ecache"
)

定义实例(预计5秒)

可以放置在任意位置(全局也可以),建议就近定义

var c = ecache.NewLRUCache(16, 200, 10 * time.Second)

设置缓存(预计5秒)

c.Put("uid1", o) // o可以是任意变量,一般是对象指针,存放固定的信息,比如*UserInfo

查询缓存(预计5秒)

if v, ok := c.Get("uid1"); ok {
    return v.(*UserInfo) // 不用类型断言,咱们自己控制类型
}
// 如果内存缓存没有查询到,下面再回源查redis/db

删除缓存(预计5秒)

在信息发生变化的地方

c.Del("uid1")

运行吧

🎉 完美搞定 🚀 性能直接提升X倍!
sh> go run <你的main.go文件>

参数说明

  • NewLRUCache
    • 第一个参数是桶的个数,用来分散锁的粒度,每个桶都会使用独立的锁
      • 不用担心,随意设置一个就好,ecache会找一个等于或者略大于输入大小的2的幂次的数字,后面便于掩码计算
    • 第二个参数是每个桶所能容纳的item个数上限
      • 意味着ecache全部写满的情况下,应该有第一个参数✖️第二个参数个item
    • 第三个参数是每个item的过期时间
      • ecache使用内部定时器提升性能,默认100ms精度,每秒校准

最佳实践

  • 复杂对象优先存放指针(注意⚠️一旦放进去不要再修改其字段,即使再拿出来也是,item有可能被其他人同时访问)
  • 也可以存放对象(相对于上一个性能差一些,因为拿出去有拷贝)
  • 缓存的对象尽可能越往业务上层越大越好(节省内存拼装和组织时间)
  • 如果不想因为类似遍历的请求把热数据刷掉,可以改用LRU-2模式,虽然可能有很少的损耗(💬 什么是LRU-2
  • 一个实例可以存储多种类型的对象,试试key格式化的时候加上前缀,用冒号分割
  • 并发访问量大的场景,试试2561024个桶,甚至更多

特别场景

LRU-2模式

直接在NewLRUCache()后面跟.LRU2(<num>)就好,参数<num>代表LRU-2热队列的item上限个数(每个桶)

var c = ecache.NewLRUCache(16, 200, 10 * time.Second).LRU2(1024)

空缓存哨兵(不存在的对象不用再回源)

// 设置的时候直接给`nil`就好
c.Put("uid1", nil)
// 读取的时候,也和正常差不多
if v, ok := c.Get("uid1"); ok {
  if v == nil { // 注意⚠️这里需要判断是不是空缓存哨兵
    return nil  // 是空缓存哨兵,那就返回没有信息或者也可以让`uid1`不出现在待回源列表里
  }
  return v.(*UserInfo)
}
// 如果内存缓存没有查询到,下面再回源查redis/db

需要修改部分数据,且用对象指针方式存储时

比如,我们从ecache中获取了*UserInfo类型的用户信息缓存v,需要修改其状态字段

import (
    "github.com/jinzhu/copier"
)
o := &UserInfo{}
copier.Copy(o, v) // 从v复制到o
o.Status = 1      // 修改副本的数据

统计缓存使用情况

实现超级简单,注入inspector后,每个操作只多了一次原子操作,具体看代码

引入stats包

import (
    "github.com/orca-zhang/ecache/stats"
)

绑定缓存实例(名称为自定义的池子名称,内部会按名称聚合)

var _ = stats.Bind("user", c)
var _ = stats.Bind("user", c, c1, c2)
var _ = stats.Bind("room", caches...)

打印统计信息

stats.Stats().Range(func(k, v interface{}) bool {
    fmt.Printf("stats: %s %+v\n", k, v)
    return true
})

分布式一致性组件

引入dist包

import (
    "github.com/orca-zhang/ecache/dist"
)

绑定缓存实例

名称为自定义的池子名称,内部会按名称聚合
注意⚠️绑定可以放在全局,不依赖初始化

var _ = dist.Bind("user", c)
var _ = dist.Bind("user", c, c1, c2)
var _ = dist.Bind("token", caches...)

绑定redis client

目前支持redigo和goredis,其他库可以自行实现dist.RedisCli接口,或者提issue给我

go-redis v7及以下版本

import (
    "github.com/orca-zhang/ecache/dist/goredis/v7"
)

dist.Init(goredis.Take(redisCli)) // redisCli是*redis.RedisClient类型
dist.Init(goredis.Take(redisCli, 100000)) // 第二个参数是channel缓冲区大小,不传默认100

go-redis v8及以上版本

import (
    "github.com/orca-zhang/ecache/dist/goredis"
)

dist.Init(goredis.Take(redisCli)) // redisCli是*redis.RedisClient类型
dist.Init(goredis.Take(redisCli, 100000)) // 第二个参数是channel缓冲区大小,不传默认100

redigo

注意⚠️github.com/gomodule/redigo 要求最低版本 go 1.14

import (
    "github.com/orca-zhang/ecache/dist/redigo"
)

dist.Init(redigo.Take(pool)) // pool是*redis.Pool类型

主动通知所有节点、所有实例删除(包括本机)

当db的数据发生变化或者删除时调用
发生错误时会降级成只处理本机所有实例(比如未初始化或者网络错误)

dist.OnDel("user", "uid1")

不希望你白来

  • 客官,既然来了,学点东西再走吧!
  • 我想尽力让你明白ecache做了啥,以及为什么要这么做

什么是本地内存缓存


L1 缓存引用 .................... 0.5 ns
分支错误预测 ...................... 5 ns
L2 缓存引用 ...................... 7 ns
互斥锁/解锁 ...................... 25 ns
主存储器引用 .................... 100 ns
使用 Zippy 压缩 1K 字节 ........3,000 ns =   3 µs
通过 1 Gbps 网络发送 2K 字节... 20,000 ns =  20 µs
从内存中顺序读取 1 MB ........ 250,000 ns = 250 µs
同一数据中心内的往返........... 500,000 ns = 0.5 ms
发送数据包 加州<->荷兰 .... 150,000,000 ns = 150 ms
  • 从上表可以看出,内存访问和网络访问(同数据中心)差不多是一千到一万倍的差距!
  • 曾经遇到不止一个工程师:“缓存?上redis”,但我想说,redis不是万金油,某些程度上讲,用它还是噩梦(当然我说的是缓存一致性问题...😄)
  • 因为内存操作非常快,相对于redis/db你基本可以忽略不计,比如现在有一个查询接口,我们把结果缓存1秒,也就是1秒内不会请求redis/db,如果接口的QPS是1000,那回源次数降低到了1/1000(理想情况),意味着访问redis/db部分的性能提升了1000倍,听上去是不是很棒?
  • 继续看,你会爱上她的!(当然也可能是他,亦或者是牠,ahaha)

使用场景,解决什么问题

  • 高并发大流量场景
    • 缓存热点数据(比如人气比较高的直播间)
    • 突发QPS削峰(比如信息流中突发新闻)
  • 节省成本
    • 单机场景(不部署redis、memcache也能快速提升QPS上限)
    • redis和db实例降配(能拦截大部分请求)
  • 不怎么会变化的数据(写少读多)
    • 比如配置等(这类数据使用地方多,会有放大效应,很多时候可能会因为这些配置热key对redis实例的规格误判,需要单独为它们升配)
  • 可以容忍短暂不一致的数据
    • 信息查询(用户头像、昵称、商品库存(实际下单会在db再次检查)等)
    • 配置延迟生效(过期时间10秒,那最多10秒生效)

设计思路

ecachelrucache库的升级版本

  • 最下层是用原生map和存双链表的node实现的最基础LRU(最久未访问)
    • PS:我实现的其他版本(go / C++ / js)在leetcode都是超越100%的解法
  • 第2层包了分桶策略、并发控制、过期控制(会自动适配等于或者略大于输入大小的2的幂次个桶,便于掩码计算)
  • 第2.5层用很简单的方式实现了LRU-2能力,代码不超过20行,直接看源码(搜关键词LRU-2

什么是LRU

  • 最久未访问的优先驱逐
  • 每次被访问,item会被刷新到队列的最前面
  • 队列满后再次写入新item,优先驱逐队列最后面、也就是最久未访问的item

什么是LRU-2

  • LRU-K是少于K次访问的用单独的LRU队列存放,超过K次的另外存放
  • 主要优化的场景是比如一些遍历类型的查询,批量刷缓存以后,很容易把一些本来较热的item给驱逐掉
  • 为了实现简单,我们这里实现的是LRU-2,也就是第2次访问就放到热队列里,并不记录访问次数
  • 主要优化的是热key的缓存命中率

分布式一致性组件原理

  • 其实简单的利用了redis的pubsub功能
  • 主动告知被缓存的信息有更新,广播到其他所有节点
  • 某种意义上说,它只是缩小不一致时间窗口的一个方式(有网络延迟且不保证一定完成)
  • 需要注意⚠️:
    • 尽量减少使用,适合用在写少读多WORM(Write-Once-Read-Many)的场景
      • redis性能毕竟不如内存,而且有广播类通信(写放大)
    • 以下场景会降级(时间窗口变大),但至少会保证当前节点的强一致性
      • redis不可用、网络错误
      • 消费goroutine panic
      • 存在未生效节点(灰度canary发布,或者发布过程中)的情况下,比如
        • 已使用ecache但首次添加此插件
        • 新加入缓存的数据或者新加的删除操作

关于性能

  • 释放锁不用defer(单接口性能差20倍,看到有宣称高性能还用defer的,直接pass吧)
  • 不用异步清理(没意义,分散到写时驱逐更合理,不易抖动)
  • 没有用内存容量来控制(单个item的大小一般都有预估大小,简单控制个数即可)
  • 分桶策略,自动选择2的幂次个桶(分散锁竞争,2的幂次掩码操作更快)
  • key用string类型(可扩展性强;语言内建支持引用,更省内存)
  • 不用虚表头(虽然绕脑一些,但是有20%左右提升)
  • 选择LRU-2实现LRU-K(实现简单,近乎没有额外损耗)
  • 没用整块内存(写满后复用以前的内存效果也很好,整块方式尝试过提升不大、但可读性大大降低)
  • 可以直接存指针(不用序列化,如果使用[]byte那优势大大降低)
  • 使用内部定时器计时(默认100ms精度,每秒校准,剖析发现time.Now()产生临时对象导致GC耗时增加)

失败的优化尝试

  • key由string改为reflect.StringHeader,结果:负优化
  • node预分配连续空间,通过游标和freelist决定新申请(是否满)还是复用,结果:不明显
  • 互斥锁改为读写锁,Get请求也会修改数据,访问违例,即使不改数据,结果:读写混合场景负优化
  • time.Timer实现内部定时器,结果:触发不稳定,后直接用Sleep实现定时器
  • 分布式一致性组件挂inspector自动同步更新和删除,结果:性能影响较大且需要特殊处理循环调用问题

关于GC优化

  • 就像我在C++版性能剖析器里提到的性能优化的几个层次,单从一个层次考虑性能并不高明
  • 《第三层次》里有一句“没有比不存在的东西性能更快的了”(类似奥卡姆剃刀),能砍掉一定不要想着优化
  • 比如为了减少GC大块分配内存,却提供[]byte的值存储,意味着必须序列化、拷贝(虽不在库的性能指标里,人家用还是要算,包括:GC、内存、CPU)
  • 如果序列化的部分可以复用用在协议层拼接,能做到ZeroCopy,那也无可厚非,而ecache存储指针直接省了额外的部分
  • 我想表达的并不是GC优化不重要,而更多应该结合场景,使用者额外损耗也需要考虑,而非宣称gc-free,结果用起来并非那样
  • 我所崇尚的“暴力美学”是极简,缺陷率和代码量成正比,复杂的东西早晚会被淘汰,KISS才是王道
  • ecache一共只有不到300行,千行bug率一定的情况下,它的bug不会多

常见问题

问:一个实例可以存储多种对象吗?

  • 答:可以呀,比如加前缀格式化key就可以了(像用redis那样冒号分割),注意⚠️别搞错类型。

问:如何给不同item设置不同过期时间?

  • 答:用多个缓存实例。(😄没想到吧)

问:如果有热热热热key问题怎么解决?

  • 答:本身【本地内存缓存】就是用来抗热key的,这里可以理解成是非常非常热的key(单节点几十万QPS),它们最大的问题是对单一bucket锁定次数过多,影响在同一个bucket的其他数据。那么可以这样:一是改用LRU-2不让类似遍历的请求把热数据刷掉,二是除了增加bucket,可以用多实例(同时写入相同的item)+读随机访问某一个的方式,让热key有多个副本,不过删除(反写)的时候要注意多实例全部删除,适用于“写少读多WORM(Write-Once-Read-Many)”的场景,或者“写多读多”的场景可以把有变化的diff部分单独摘出来转化为“写少读多WORM(Write-Once-Read-Many)”的场景。

问:为什么不用虚表头方式处理双链表?太弱了吧!

  • 答:2019-04-22泄漏的【lrucache】被人在V站上扒出来喷过,还真不是不会,现在的写法,虽然比pointer-to-pointer方式读起来绕脑,但是有20%左右的提升哈!(😄没想到吧)

问:为什么不提供int类型的key的接口?

  • 答:考虑过,但是为了分布式一致性处理的简单,只提供string的接口看着也不错,用fmt.Sprint(i)也不麻烦。
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