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缓存设计的好，服务基本不会倒

本文主要是介绍缓存设计的好，服务基本不会倒，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
本文由『Go开源说』第四期 go-zero 直播内容修改整理而成，视频内容较长，拆分成上下篇，本文内容有所删减和重构。

大家好，很高兴来到“GO开源说” 跟大家分享开源项目背后的一些故事、设计思想以及使用方法，今天分享的项目是 go-zero，一个集成了各种工程实践的 web 和 rpc 框架。我是Kevin，go-zero 作者，我的 github id 是 kevwan。

go-zero 概览

go-zero 虽然是20年8月7号才开源，但是已经经过线上大规模检验了，也是我近20年工程经验的积累，开源后得到社区的积极反馈，在5个多月的时间里，获得了6k stars。多次登顶github Go语言日榜、周榜、月榜榜首，并获得了gitee最有价值项目（GVP），开源中国年度最佳人气项目。同时微信社区极为活跃，3000+人的社区群，go-zero爱好者们一起交流go-zero使用心得和讨论使用过程中的问题。

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go-zero 如何自动管理缓存？

缓存设计原理

我们对缓存是只删除，不做更新，一旦DB里数据出现修改，我们就会直接删除对应的缓存，而不是去更新。

我们看看删除缓存的顺序怎样才是正确的。

  • 先删除缓存，再更新DB

我们看两个并发请求的情况，A请求需要更新数据，先删除了缓存，然后B请求来读取数据，此时缓存没有数据，就会从DB加载数据并写回缓存，然后A更新了DB，那么此时缓存内的数据就会一直是脏数据，知道缓存过期或者有新的更新数据的请求。如图

  • 先更新DB，再删除缓存

A请求先更新DB，然后B请求来读取数据，此时返回的是老数据，此时可以认为是A请求还没更新完，最终一致性，可以接受，然后A删除了缓存，后续请求都会拿到最新数据，如图

让我们再来看一下正常的请求流程：

  1. 第一个请求更新DB，并删除了缓存
  2. 第二个请求读取缓存，没有数据，就从DB读取数据，并回写到缓存里
  3. 后续读请求都可以直接从缓存读取

我们再看一下DB查询有哪些情况，假设行记录里有ABCDEFG七列数据：

  1. 只查询部分列数据的请求，比如请求其中的ABC，CDE或者EFG等，如图

  1. 查询单条完整行记录，如图

  1. 查询多条行记录的部分或全部列，如图

对于上面三种情况，首先，我们不用部分查询，因为部分查询没法缓存，一旦缓存了，数据有更新，没法定位到有哪些数据需要删除；其次，对于多行的查询，根据实际场景和需要，我们会在业务层建立对应的从查询条件到主键的映射；而对于单行完整记录的查询，go-zero 内置了完整的缓存管理方式。所以核心原则是：go-zero 缓存的一定是完整的行记录。

下面我们来详细介绍 go-zero 内置的三种场景的缓存处理方式：

  1. 基于主键的缓存

    PRIMARY KEY (`id`)

    这种相对来讲是最容易处理的缓存，只需要在 redis 里用 primary key 作为 key 来缓存行记录即可。

  2. 基于唯一索引的缓存

    img

    在做基于索引的缓存设计的时候我借鉴了 database 索引的设计方法，在 database 设计里，如果通过索引去查数据时，引擎会先在 索引->主键 的 tree 里面查找到主键，然后再通过主键去查询行记录，就是引入了一个间接层去解决索引到行记录的对应问题。在 go-zero 的缓存设计里也是同样的原理。

    基于索引的缓存又分为单列唯一索引和多列唯一索引：

    • 单列唯一索引如下：

      UNIQUE KEY `product_idx` (`product`)

    • 多列唯一索引如下：

      UNIQUE KEY `vendor_product_idx` (`vendor`, `product`)

    但是对于 go-zero 来说，单列和多列只是生成缓存 key 的方式不同而已，背后的控制逻辑是一样的。然后 go-zero 内置的缓存管理就比较好的控制了数据一致性问题，同时也内置防止了缓存的击穿、穿透、雪崩问题（这些在 gopherchina 大会上分享的时候仔细讲过，见后续 gopherchina 分享视频）。

    另外，go-zero 内置了缓存访问量、访问命中率统计，如下所示：

    dbcache(sqlc) - qpm: 5057, hit_ratio: 99.7%, hit: 5044, miss: 13, db_fails: 0

    可以看到比较详细的统计信息，便于我们来分析缓存的使用情况，对于缓存命中率极低或者请求量极小的情况，我们就可以去掉缓存了，这样也可以降低成本。

缓存代码解读

1. 基于主键的缓存逻辑

img

具体实现代码如下：

func (cc CachedConn) QueryRow(v interface{}, key string, query QueryFn) error {
  return cc.cache.Take(v, key, func(v interface{}) error {
    return query(cc.db, v)
  })
}

这里的 Take 方法是先从缓存里去通过 key 拿数据，如果拿到就直接返回，如果拿不到，那么就通过 query 方法去 DB 读取完整行记录并写回缓存，然后再返回数据。整个逻辑还是比较简单易懂的。

我们详细看看 Take 的实现：

func (c cacheNode) Take(v interface{}, key string, query func(v interface{}) error) error {
  return c.doTake(v, key, query, func(v interface{}) error {
    return c.SetCache(key, v)
  })
}

Take 的逻辑如下：

  • 用 key 从缓存里查找数据
  • 如果找到，则返回数据
  • 如果找不到，用 query 方法去读取数据
  • 读到后调用 c.SetCache(key, v) 设置缓存

其中的 doTake 代码和解释如下：

// v - 需要读取的数据对象
// key - 缓存key
// query - 用来从DB读取完整数据的方法
// cacheVal - 用来写缓存的方法
func (c cacheNode) doTake(v interface{}, key string, query func(v interface{}) error,
  cacheVal func(v interface{}) error) error {
  // 用barrier来防止缓存击穿，确保一个进程内只有一个请求去加载key对应的数据
  val, fresh, err := c.barrier.DoEx(key, func() (interface{}, error) {
    // 从cache里读取数据
    if err := c.doGetCache(key, v); err != nil {
      // 如果是预先放进来的placeholder（用来防止缓存穿透）的，那么就返回预设的errNotFound
      // 如果是未知错误，那么就直接返回，因为我们不能放弃缓存出错而直接把所有请求去请求DB，
      // 这样在高并发的场景下会把DB打挂掉的
      if err == errPlaceholder {
        return nil, c.errNotFound
      } else if err != c.errNotFound {
        // why we just return the error instead of query from db,
        // because we don't allow the disaster pass to the DBs.
        // fail fast, in case we bring down the dbs.
        return nil, err
      }

      // 请求DB
      // 如果返回的error是errNotFound，那么我们就需要在缓存里设置placeholder，防止缓存穿透
      if err = query(v); err == c.errNotFound {
        if err = c.setCacheWithNotFound(key); err != nil {
          logx.Error(err)
        }

        return nil, c.errNotFound
      } else if err != nil {
        // 统计DB失败
        c.stat.IncrementDbFails()
        return nil, err
      }

      // 把数据写入缓存
      if err = cacheVal(v); err != nil {
        logx.Error(err)
      }
    }
    
    // 返回json序列化的数据
    return jsonx.Marshal(v)
  })
  if err != nil {
    return err
  }
  if fresh {
    return nil
  }

  // got the result from previous ongoing query
  c.stat.IncrementTotal()
  c.stat.IncrementHit()

  // 把数据写入到传入的v对象里
  return jsonx.Unmarshal(val.([]byte), v)
}

2. 基于唯一索引的缓存逻辑

因为这块比较复杂，所以我用不同颜色标识出来了响应的代码块和逻辑，block 2 其实跟基于主键的缓存是一样的，这里主要讲 block 1 的逻辑。

代码块的 block 1 部分分为两种情况：

  1. 通过索引能够从缓存里找到主键

    此时就直接用主键走 block 2 的逻辑了，后续同上面基于主键的缓存逻辑

  2. 通过索引无法从缓存里找到主键

    • 通过索引从DB里查询完整行记录，如有 error，返回
    • 查到完整行记录后，会把主键到完整行记录的缓存和索引到主键的缓存同时写到 redis 里
    • 返回所需的行记录数据
    // v - 需要读取的数据对象
// key - 通过索引生成的缓存key
// keyer - 用主键生成基于主键缓存的key的方法
// indexQuery - 用索引从DB读取完整数据的方法，需要返回主键
// primaryQuery - 用主键从DB获取完整数据的方法
func (cc CachedConn) QueryRowIndex(v interface{}, key string, keyer func(primary interface{}) string,
  indexQuery IndexQueryFn, primaryQuery PrimaryQueryFn) error {
  var primaryKey interface{}
  var found bool

  // 先通过索引查询缓存，看是否有索引到主键的缓存
  if err := cc.cache.TakeWithExpire(&primaryKey, key, func(val interface{}, expire time.Duration) (err error) {
    // 如果没有索引到主键的缓存，那么就通过索引查询完整数据
    primaryKey, err = indexQuery(cc.db, v)
    if err != nil {
      return
    }

    // 通过索引查询到了完整数据，设置found，后面直接使用，不需要再从缓存读取数据了
    found = true
    // 将主键到完整数据的映射保存到缓存里，TakeWithExpire方法已经将索引到主键的映射保存到缓存了
    return cc.cache.SetCacheWithExpire(keyer(primaryKey), v, expire+cacheSafeGapBetweenIndexAndPrimary)
  }); err != nil {
    return err
  }

  // 已经通过索引找到了数据，直接返回即可
  if found {
    return nil
  }

  // 通过主键从缓存读取数据，如果缓存没有，通过primaryQuery方法从DB读取并回写缓存再返回数据
  return cc.cache.Take(v, keyer(primaryKey), func(v interface{}) error {
    return primaryQuery(cc.db, v, primaryKey)
  })
}

    我们来看一个实际的例子

    func (m *defaultUserModel) FindOneByUser(user string) (*User, error) {
  var resp User
  // 生成基于索引的key
  indexKey := fmt.Sprintf("%s%v", cacheUserPrefix, user)
  
  err := m.QueryRowIndex(&resp, indexKey,
    // 基于主键生成完整数据缓存的key
    func(primary interface{}) string {
      return fmt.Sprintf("user#%v", primary)
    },
    // 基于索引的DB查询方法
    func(conn sqlx.SqlConn, v interface{}) (i interface{}, e error) {
      query := fmt.Sprintf("select %s from %s where user = ? limit 1", userRows, m.table)
      if err := conn.QueryRow(&resp, query, user); err != nil {
        return nil, err
      }
      return resp.Id, nil
    },
    // 基于主键的DB查询方法
    func(conn sqlx.SqlConn, v, primary interface{}) error {
      query := fmt.Sprintf("select %s from %s where id = ?", userRows, m.table)
      return conn.QueryRow(&resp, query, primary)
    })
  
  // 错误处理，需要判断是否返回的是sqlc.ErrNotFound，如果是，我们用本package定义的ErrNotFound返回
  // 避免使用者感知到有没有使用缓存，同时也是对底层依赖的隔离
  switch err {
    case nil:
      return &resp, nil
    case sqlc.ErrNotFound:
      return nil, ErrNotFound
    default:
      return nil, err
  }
}

所有上面这些缓存的自动管理代码都是可以通过 goctl 自动生成的，我们团队内部 CRUD 和缓存基本都是通过 goctl 自动生成的，可以节省大量开发时间，并且缓存代码本身也是非常容易出错的，即使有很好的代码经验，也很难每次完全写对，所以我们推荐尽可能使用自动的缓存代码生成工具去避免错误。

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如果你想要更好的了解 go-zero 项目，欢迎前往官方网站上学习具体的示例。

视频回放地址

https://www.bilibili.com/video/BV1Jy4y127Xu

项目地址

https://github.com/tal-tech/go-zero

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go-zero 系列文章见『微服务实践』公众号
这篇关于缓存设计的好，服务基本不会倒的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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