golang 高并发缓存

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2024-10-13 18:40:23 编程来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

高并发缓存在Golang中的应用

Golang是一门非常适合处理高并发场景的编程语言。而在高并发中，缓存是非常重要的一环。本文将介绍如何使用Golang实现一个高并发缓存。

并发缓存的需求

在高并发的场景中，频繁地从数据库中读取数据会对性能产生很大的影响。为了减少数据库读写次数，我们可以引入缓存。缓存的作用是将常用的数据保存在内存中，当需要访问这些数据时，直接从缓存中获取，而不需要去查询数据库。

Golang中的并发缓存需要考虑以下几个方面：

并发安全：由于多个goroutine可能同时访问缓存，因此需要保证并发安全。
过期策略：为了保证数据的及时性，缓存中的数据应该有过期时间。一旦数据过期，需要重新查询数据库并更新缓存。
LRU策略：当缓存空间不足时，需要采用LRU（最近最少使用）策略来淘汰一些旧的数据。

基于Map的并发缓存

Golang中提供了一个内置的Map类型，我们可以使用Map来实现一个并发缓存。下面是一个基于Map的简单示例：

```go type Cache struct { cache map[string]CacheValue mutex sync.RWMutex } type CacheValue struct { Value interface{} ExpiredAt time.Time } func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) { c.mutex.RLock() defer c.mutex.RUnlock() value, exists := c.cache[key] if !exists || value.ExpiredAt.Before(time.Now()) { return nil, false } return value.Value, true } func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) { c.mutex.Lock() defer c.mutex.Unlock() expiredAt := time.Now().Add(duration) c.cache[key] = CacheValue{ Value: value, ExpiredAt: expiredAt, } } ```

在上述示例中，我们使用了`sync.RWMutex`来保证并发安全。通过`Get`方法可以从缓存中获取数据，如果数据不存在或已过期，则返回false。通过`Set`方法可以将数据存入缓存，并指定过期时间。需要注意的是，由于Map不是并发安全的，所以每个操作之前需要加锁。

基于Sync.Map的并发缓存

除了使用普通的Map外，Golang还提供了一个高度并发安全的`sync.Map`类型。`sync.Map`可以在多个goroutine并发访问时的高性能下提供安全访问。下面是一个基于`sync.Map`的缓存实现：

```go type Cache struct { cache sync.Map } func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) { value, exists := c.cache.Load(key) if !exists { return nil, false } cacheValue, ok := value.(CacheValue) if !ok || cacheValue.ExpiredAt.Before(time.Now()) { return nil, false } return cacheValue.Value, true } func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) { expiredAt := time.Now().Add(duration) c.cache.Store(key, CacheValue{ Value: value, ExpiredAt: expiredAt, }) } ```

在使用`sync.Map`作为并发缓存时，我们不需要手动加锁。通过`Load`方法可以从缓存中获取数据，`Store`方法可以将数据存入缓存。同样地，我们也需要在获取数据之后检查数据是否过期。

缓存淘汰策略

除了并发安全和过期策略外，缓存还需要考虑淘汰策略。LRU（最近最少使用）是一种常用的淘汰策略。当缓存空间不足时，我们可以把最近最少使用的数据淘汰掉。

Golang中没有提供原生的LRU缓存实现，但我们可以使用`container/list`和`sync.Map`来实现一个简单的LRU缓存。下面是一个基于LRU策略的缓存示例：

```go type Cache struct { cache sync.Map list *list.List capacity int mutex sync.Mutex } func NewCache(capacity int) *Cache { return &Cache{ list: list.New(), capacity: capacity, } } func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) { value, exists := c.cache.Load(key) if !exists { return nil, false } c.mutex.Lock() defer c.mutex.Unlock() c.list.MoveToFront(value.(*list.Element)) return value.(*list.Element).Value.(CacheValue).Value, true } func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, duration time.Duration) { expiredAt := time.Now().Add(duration) c.mutex.Lock() defer c.mutex.Unlock() oldElement, exists := c.cache.Load(key) if exists { c.list.Remove(oldElement.(*list.Element)) } else { c.checkCapacity() } newElement := c.list.PushFront(CacheValue{ Key: key, Value: value, ExpiredAt: expiredAt, }) c.cache.Store(key, newElement) } func (c *Cache) checkCapacity() { for c.list.Len() >= c.capacity { lastElement := c.list.Back() if lastElement != nil { c.list.Remove(lastElement) c.cache.Delete(lastElement.Value.(CacheValue).Key) } } } ```

在上述示例中，我们使用了一个双向链表（`list.List`）来维护缓存的访问顺序。每当有数据从缓存中读取或写入时，都将对应的节点移动到链表的前面。当缓存空间不足时，可以通过删除链表末尾的节点来淘汰一些旧的数据。