Go缓存系统

1.缓存

缓存（Caching），用于提高数据访问速度和系统性能。它通过在快速的存储介质中保存数据的副本，使得数据可以被更快地检索，而不是每次都从较慢的原始数据源（如数据库或磁盘）中获取。缓存通常用于减少数据检索时间、降低系统负载、提高响应速度和改善用户体验。

缓存的工作原理基于这样一个事实：某些数据被频繁访问，而这些数据的变化频率相对较低。因此，将这些数据保存在快速访问的缓存中，可以减少对原始数据源的访问次数，从而提高整体性能。

不管是web应用，还是游戏应用，缓存都是非常重要的技术。

2.java使用缓存

java发展多年，生态已经非常完善。如果使用springboot全家桶，可以直接使用springcache，通过注解使用缓存功能。需要注意的是，springcache是一种声明式解决方案，本身只提供操作缓存的相关接口，至于缓存实现，可根据需要选择redis或者caffine等。

2.2.引入sprigcache

在Spring中，可以通过Spring Cache来使用缓存。下面是使用Spring Cache的一般步骤：

添加依赖：在项目的构建文件（如pom.xml）中添加Spring Cache的相关依赖。

配置缓存管理器：在Spring的配置文件（如applicationContext.xml）中配置缓存管理器。可以选择使用Spring提供的缓存管理器实现，如ConcurrentMapCacheManager、EhCacheCacheManager等，也可以自定义缓存管理器。

在需要缓存的方法上添加缓存注解：在需要进行缓存的方法上添加Spring Cache的缓存注解，如@Cacheable、@CachePut等。这些注解可以指定缓存的名称、缓存条目的键，以及在何时加入或刷新缓存条目。

配置缓存注解的属性：根据需求，可以为缓存注解添加一些属性，如缓存的失效时间、编写缓存的键生成器等。

启用缓存功能：在Spring的配置类上使用@EnableCaching注解，以启用Spring Cache的功能

SpringCache通过注解提供缓存服务，注解只是提供一个抽象的统一访问接口，而没有提供缓存的实现。对于每个版本的spring，其使用的缓存实现存在一定的差异性。例如springboot 3.X，提供以下的缓存实现。

2.3.SpringCache主要注解

@Cacheable：将方法的返回值缓存起来，并在下次调用时，直接从缓存中获取，而不执行方法体。

@CachePut：将方法的返回值缓存起来，与@Cacheable不同的是，@CachePut会每次都执行方法体，并将返回值放入缓存中。

@CacheEvict：从缓存中移除一个或多个条目。可以通过指定的key来删除具体的缓存条目，或者通过allEntries属性来删除所有的缓存条目。

3.Go使用缓存

说实在，Go缓存工具确定没Java的好用，特别是Go要1.18后的版本才支持泛型，而相当多的缓存库因为开发时间早，不支持或暂未支持泛型。

我们先来看看如何使用第三方缓存库。go的缓存工具还是比较多的，大致搜了一下，有bigcache,go-cache,freecache,groupcache，不胜枚举。

本文以bigcache作为案例演示，设计目标

• 支持对不同的数据库表进行缓存，不同表的缓存相互独立
• 允许对缓存进行读操作，若缓存无法命中，则从数据库加载，并写入缓存
• 定时移除长时间未读写的数据项

3.1.bigcache版本

3.1.1.缓存容器

1.首先，引入依赖

go get github.com/allegro/bigcache

2.缓存结构定义

const (
	// Define the timeout period after which cache items should be removed
	cleanupInterval     = 1 * time.Minute
	inactivityThreshold = 5 * time.Minute
)

type CustomCache struct {
	cache      *bigcache.BigCache
	lastAccess map[string]time.Time
	mu         sync.RWMutex
	modelType  reflect.Type
}

func NewCustomCache(modelType reflect.Type) (*CustomCache, error) {
	cache, err := bigcache.NewBigCache(bigcache.DefaultConfig(10 * time.Minute))
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return &CustomCache{
		cache:      cache,
		lastAccess: make(map[string]time.Time),
		modelType:  modelType,
	}, nil
}

3.缓存写操作

CustomCache内部使用读写锁用于并发，多个读操作可以并发，但只要有一个写操作，则其他写操作或者读操作无法执行。Set()使用写锁

func (c *CustomCache) Set(key string, value []byte) error {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	err := c.cache.Set(key, value)
	if err != nil {
		return err
	}
	c.lastAccess[key] = time.Now()
	return nil
}

4.缓存读操作

下面演示读操作，这里比较复杂，实现了，若没有命中缓存，则从数据库加载，并将对象对应的byte 数组写入缓存

// General function to query the database using GORM
func queryDatabase(modelType reflect.Type, key string) ([]byte, error) {
	// Create a new instance of the model
	result := reflect.New(modelType).Interface()

	// Perform the query
	if err := mysqldb.Db.Where("id = ?", key).First(result).Error; err != nil {
		return nil, err
	}

	// Serialize the result to a byte slice
	jsonData, err := json.Marshal(result)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	return jsonData, nil
}

func (c *CustomCache) Get(key string) (interface{}, error) {
	// First try to get the value from the cache
	c.mu.RLocker().Lock()
	value, err := c.cache.Get(key)
	if err != nil {
		c.mu.RLocker().Unlock()

		// If cache miss, load from database
		value, err = queryDatabase(c.modelType, key)
		if err != nil {
			return nil, err
		}

		err = c.Set(key, value)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
	} else {
		c.mu.RLocker().Unlock()
	}

	// Deserialize the value
	modelInstance := reflect.New(c.modelType).Interface()
	err = json.Unmarshal(value, modelInstance)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	return modelInstance, nil
}

这里有一个与java的不同之处。在java里，锁是支持可重入的。这意味着，同一个线程，可以多次获得同一个锁，读写锁也支持。

然而，Go的锁不支持可重入。这意味着，即使是同一个goroutine，在获得同一个锁之前，必须先解锁。反映到这里的代码是， Get操作内部，如果命中不了缓存，从数据库加载之后，在set之前，需要先释放读锁，保证set内部的写锁可以工作。所以这里的代码比较复杂（恶心），也没有完美抑制并发，这里从数据库读取的时候没有加锁。

5.定时移除不活跃数据

func (c *CustomCache) cleanup() {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()

	now := time.Now()
	for key, lastAccess := range c.lastAccess {
		if now.Sub(lastAccess) > inactivityThreshold {
			c.cache.Delete(key)
			delete(c.lastAccess, key)
		}
	}
}

func (c *CustomCache) StartCleanupRoutine() {
	ticker := time.NewTicker(cleanupInterval)
	go func() {
		for {
			select {
			case <-ticker.C:
				c.cleanup()
			}
		}
	}()
}

3.1.2.缓存管理器

对于每张表，都用对应的容器来保存，实现表之间数据分隔，所以这里加多一层管理层。

import (
	"io/github/gforgame/examples/player"
	"reflect"
	"sync"
)

type CacheManager struct {
	caches map[string]*CustomCache
	mu     sync.Mutex
}

func NewCacheManager() *CacheManager {
	return &CacheManager{
		caches: make(map[string]*CustomCache),
	}
}

func (cm *CacheManager) GetCache(table string) (*CustomCache, error) {
	cm.mu.Lock()
	defer cm.mu.Unlock()

	// 这里可以加一个映射，表格名称与model
	// 为了简化，这里硬编码
	model := reflect.TypeOf(player.Player{})

	if cache, exists := cm.caches[table]; exists {
		return cache, nil
	}

	cache, err := NewCustomCache(model)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	cache.StartCleanupRoutine()
	cm.caches[table] = cache
	return cache, nil
}

2.1.3.单元测试

主要观察，第一次读取，从数据库加载，第二次读取，从缓存加载。

import (
	"fmt"
	"testing"
)

func TestCache(t *testing.T) {
	cacheManager := NewCacheManager()
	// Fetch data from users table
	userCache, err := cacheManager.GetCache("player")
	if err != nil {
		fmt.Println("Error getting cache:", err)
		return
	}

	_, err = userCache.Get("1001")
	if err != nil {
		fmt.Println("Error getting value:", err)
		return
	}
	value2, err := userCache.Get("1001")
	fmt.Println("Value from table", value2)
}

使用bigcache实现了大部分功能，但还是有瑕疵。最主要的原因是底层数据格式为byte数组，签名如下。这意味着无法缓存对象的泛型数据，频繁序列化反序列化会影响性能。

func (c *BigCache) Set(key string, entry []byte) error

如果说使用的是进程外缓存（例如redis），redis可能使用json或protobuf等数据编解码，由于跨进程，这种序列化反序列化操作无法避免。但如果是进程内缓存仍需要这种io操作，那真是"婶可忍叔不可忍"！

3.2.原生map版本

接下来我们试着使用Go原生的map数据结果实现上述的功能，并且底层存储的是interface{}，而不是byte[]。

3.2.1.缓存容器

1.缓存容器定义

// CacheItem 表示缓存条目
type CacheItem struct {
	Value      interface{}
	LastAccess time.Time
}

// Cache 表示缓存
type Cache struct {
	mu              sync.RWMutex
	items           map[string]*CacheItem
	expiry          time.Duration
	cleanupInterval time.Duration
	loader          func(key string) (interface{}, error)
}

// NewCache 创建一个新的缓存实例
func NewCache(expiry time.Duration, cleanupInterval time.Duration, loader func(key string) (interface{}, error)) *Cache {
	cache := &Cache{
		items:           make(map[string]*CacheItem),
		expiry:          expiry,
		cleanupInterval: cleanupInterval,
		loader:          loader,
	}
	go cache.cleanup() // 启动定期清理线程
	return cache
}

这里Cache#loader是一个函数类型，用于针对不同的数据表执行相应的数据库读取操作

2.缓存读取操作

// Get 从缓存中获取数据
func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, error) {
	c.mu.RLock()
	item, found := c.items[key]
	c.mu.RUnlock()

	if found {
		// 更新访问时间
		c.mu.Lock()
		item.LastAccess = time.Now()
		c.mu.Unlock()
		return item.Value, nil
	}

	// 如果缓存未命中，从数据库加载数据
	value, err := c.loader(key)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	c.mu.Lock()
	c.items[key] = &CacheItem{
		Value:      value,
		LastAccess: time.Now(),
	}
	c.mu.Unlock()

	return value, nil
}

这里由于每张表都使用唯一的读写锁，容易影响吞吐量，可以进一步优化，使用分段锁代替独占锁。这里不展开处理。

3.缓存写入操作

// Set 更新缓存中的数据
func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
	c.mu.Lock()
	c.items[key] = &CacheItem{
		Value:      value,
		LastAccess: time.Now(),
	}
	c.mu.Unlock()
}

4.定时移除沉默数据

// cleanup 定期清理沉默缓存
func (c *Cache) cleanup() {
	for {
		time.Sleep(c.cleanupInterval) // 以指定的清理间隔进行清理

		c.mu.Lock()
		now := time.Now()
		for key, item := range c.items {
			if now.After(item.LastAccess.Add(c.expiry)) {
				delete(c.items, key)
			}
		}
		c.mu.Unlock()
	}
}

3.2.2.缓存管理器

对于每张表，都用对应的容器来保存，实现表之间数据分隔，所以这里加多一层管理层。内部绑定了每张表与对应的数据库读取操作。

import (
	"fmt"
	mysqldb "io/github/gforgame/db"
	"io/github/gforgame/examples/player"
	"sync"
	"time"
)

var (
	loaders = map[string]func(key string) (interface{}, error){}
)

func init() {
	loaders = map[string]func(string) (interface{}, error){}
	loaders["player"] = func(key string) (interface{}, error) {
		var p player.Player
		mysqldb.Db.First(&p, "id=?", key)
		return &p, nil
	}
}

type CacheManager struct {
	caches map[string]*Cache
	mu     sync.Mutex
}

func NewCacheManager() *CacheManager {
	return &CacheManager{
		caches: make(map[string]*Cache),
	}
}

func (cm *CacheManager) GetCache(table string) (*Cache, error) {
	cm.mu.Lock()
	defer cm.mu.Unlock()

	if cache, exists := cm.caches[table]; exists {
		return cache, nil
	}

	dbLoader, ok := loaders[table]
	if !ok {
		return nil, fmt.Errorf("cache table %s not found", table)
	}
	cache := NewCache(5*time.Second, 10*time.Second, dbLoader)
	cm.caches[table] = cache
	return cache, nil
}

3.2.3.单元测试

import (
	"fmt"
	"io/github/gforgame/examples/player"
	"testing"
)

func TestCache(t *testing.T) {
	cm := NewCacheManager()
	cache, err := cm.GetCache("player")
	if err != nil {
		t.Error(err)
	}

	// 测试缓存
	key := "1001"
	p, err := cache.Get(key)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error:", err)
	}
	fmt.Printf("first query %s: %v\n", key, p)
	p2, ok := p.(*player.Player)
	if ok {
		p2.Name = "gforgam2"
		 使用 Set 方法更新缓存
		cache.Set(key, p2)
		p, err = cache.Get(key)
		fmt.Printf("second query %s: %v\n", key, p)
	}

}

完整代码请移步：

--> go游戏服务器