Go语言进阶freecache源码分析

这篇文章主要介绍“Go语言进阶freecache源码分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Go语言进阶freecache源码分析”文章能帮助大家解决问题。

00. 什么是 freecache？

freecache 是一个用 go 语言实现的本地缓存系统（类似于 lru）。

它有几个特性值得注意：

• 通过优秀的内存管理方案，实现了 go 语言的零 GC

• 是线程安全的，同时支持一定程度的并发，非常适合并发场景

• 支持设置失效时间，动态失效过期缓存

• 在一定程度上支持 lru，即“最近最少使用”，会在容量不足的时候优先淘汰较早的数据

这几个优秀特性使得他非常适合用在生产环境中作为本地缓存。

01. 简单用法

cacheSize := 100 * 1024 * 1024cache := freecache.NewCache(cacheSize)debug.SetGCPercent(20)key := []byte("abc")val := []byte("def")expire := 60 // expire in 60 secondscache.Set(key, val, expire)got, err := cache.Get(key)if err != nil {    fmt.Println(err)} else {    fmt.Println(string(got))}affected := cache.Del(key)fmt.Println("deleted key ", affected)fmt.Println("entry count ", cache.EntryCount())

02. 功能概览

本文计划先以自然语言描述下列功能的实现方式，再接下来的章节中深入源码，扒出其具体实现

• 如何做到零 gc？

• 数据结构

• 动态索引

• 缓存失效

03. 如何做到 0 GC？

这个库之所以做到了 0 gc，是因为设定了很巧妙的数据结构，这个数据结构有以下的特点：

• 无论存多少数据，都只会存在 512 个指针

• 所有的具体数据的存储空间，都是预先就分配好的，而不是动态分配的

• 使用了一些黑科技，比如强制类型转换以及结构体对齐等技术，将所有的动态数据都管理在预先分配好的连续空间内

04. 数据结构

可以将这个数据结构大体上抽象成一个哈希表。即你会看到哈希函数以及对应的数组空间。但是他和传统的哈希表是有区别的，主要有以下几点：

• 线程安全，支持高并发，内存空间高度优化：

• 为了做到支持高并发以及线程安全，并且保证内存空间的可用性，freecache 实际上划分出了 256 个独立数组空间用来存储对应的底层数据。

• 这样在并发访问的时候，通过对 key 进行分片，使得请求只会打到一个数组空间上，即只会对这 256 个空间中的一个空间加锁，这样就大大降低了资源争抢。

• 数据的组织方式与传统哈希表不同：

• 传统的哈希表只在数组空间中存 value。而 freecache 则不同，他将 key，value 全部存在了数组空间中。

• 传统哈希表的数组是稀疏的。freecache 数据并不是稀疏的，而是连续的，即新的值会不断 append 到最后。

• 传统哈希表使用 hash func 对 key 取索引，索引到稀疏数组中的位置。而 freecache 则通过维护了一个叫“slot（插槽）”的数据结构，通过对 key 进行 hash func，先拿到对应的 slot，然后 slot 中维护着一个索引，可以定位到具体的数据在数组中的位置。

• 解决哈希冲突的方式不同。当遇到哈希冲突的时候，哈希表需要对底层的稀疏数组进行扩容，会导致可用性大大降低。而 freecache 则是只需要对“slot”的指针数组进行扩容，而无需改变底层数组。因为 slot 指针数组的大小远小于底层数组，所以扩容的成本是非常非常低的。

• 为了实现缓存淘汰以及定时失效，它的数组空间在逻辑上是一个环状的。这么做有以下原因

• 数组存的数据逻辑上是连续的，而非稀疏数组。充分利用了CPU对数组读取的缓存优化

• 通过使用了一系列的首尾计算方式，是足以保证读取和存储在首尾的连续性。比如读数据的时候读到结尾如果还没读完，会跳转到头部继续往下读。

• 能以 O（1） 的时间复杂度完成新数据对旧数据的淘汰。我们假设如果数组在逻辑上不是环形的，那么当数组写满的时候再写入新的数据，就需要把数组头部的数据删除掉，然后再把之后的数据统统向左移动删除数据的长度，然后再从最右端写入新的数据。反之，如果数组是环形的，只需要在数组头部把旧数据覆盖即可

• 通过一些算法手段，可以实现一个很 hack 的 lru 功能。在一定程度上能保证“最近最少使用”的淘汰。

05. 动态索引

通过上面对数据结构的分析，我们知道他和传统的哈希表的实现方式大相径庭。它实际上是使用了一种叫“插槽”的数据结构，专门负责通过 key 索引到数据空间中的某个位置。他的实现比较有意思。它的底层是一个结构体指针数组。他是可以动态扩容的。每个插槽有一个 id，叫 slotId，范围是 0～255。当遇到哈希冲突的时候，比如出现了2个 slotId 为 100 的 slot，他就会检测当前的最大重复 slotID 数量 n。如果这个 2 大于 n，他就会扩容到 2n。

// slot 的数据结构type entryPtr struct {offset   int64  // 记录了当前 slot 在环形数组中的偏移量hash26   uint16 // 一个 hash 值，用于在 segment 中定位到具体的 sloTKEyLen   uint16 // used to compare a keyreserved uint32}// 每个分片的数据结构type segment struct {rb            RingBuf // 环形数组segId         inthitCount      int64missCount     int64entryCount    int64totalCount    int64      // 之后计算 lru 的时候会用到，用于衡量一个数据是否是热点数据totalTime     int64      // 之后计算 lru 的时候会用到，用于衡量一个数据是否是热点数据totalEvacuate int64      // used for debugtotalExpired  int64      // used for debugoverwrites    int64      // used for debugvacuumLen     int64      // 环形数组可用容量，主要用于环形数组首尾相接的算法slotLens      [256]int32 // 每个 slotId 的长度的数组slotCap       int32      // 每个 slotId 的容量slotsData     []entryPtr // 存储 slots 的切片，根据 hash26 进行顺序排列。相同的 hash26 拥有相同的 slotId}

06. 缓存失效

缓存失效主要包括两种：

• 基于过期时间的失效

• 基于最近最少使用的失效

这两种失效都有缺陷。

首先它是一种被动失效，而不是通过一个额外的线程定期check。而是每次 set 新的值的时候，如果发现空间不够用了，他才会尝试从环形数组的头端进行check。如果发现当前check的数据过期了，或者使用频率过低，就会将记录有效数据的头指针进行偏移，即相当于“失效”。如果检查多次都没能找到需要失效的数据，那么他会将这些检查过的数据转移到尾部，并强制当前的头部的数据失效。

这种失效是不可靠的。比如一个数据，如果在环形数组的中间，那么即便它过期了，也很难被 check 到。并且存在一定的失误概率，即将一个热点数据给失效了。

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