From a4414066fa4f54833f6d6ed5b01a52d49aaf5ecf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gzdaijie Date: Tue, 11 Feb 2020 22:10:37 +0800 Subject: [PATCH] add geecache-day1 doc --- README.md | 2 +- gee-cache/doc/geecache-day1.md | 251 +++++++++++++++++++++++ gee-cache/doc/geecache-day1/lru.jpg | Bin 0 -> 12957 bytes gee-cache/doc/geecache-day1/lru_logo.jpg | Bin 0 -> 5272 bytes gee-cache/doc/geecache.md | 5 +- 5 files changed, 255 insertions(+), 3 deletions(-) create mode 100644 gee-cache/doc/geecache-day1.md create mode 100755 gee-cache/doc/geecache-day1/lru.jpg create mode 100755 gee-cache/doc/geecache-day1/lru_logo.jpg diff --git a/README.md b/README.md index cdc75ff..28e085d 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -26,7 +26,7 @@ [GeeCache](https://geektutu.com/post/geecache.html) 是一个模仿 [groupcache](https://github.com/golang/groupcache) 实现的分布式缓存系统 -- 第一天：LRU 缓存策略 | [Code](gee-cache/day1-lru) +- [第一天：LRU 缓存淘汰策略](https://geektutu.com/post/geecache-day1.html) | [Code](gee-cache/day1-lru) - 第二天：单机并发缓存 | [Code](gee-cache/day2-single-node) - 第三天：HTTP 服务端 | [Code](gee-cache/day3-http-server) - 第四天：一致性哈希(Hash) | [Code](gee-cache/day4-consistent-hash) diff --git a/gee-cache/doc/geecache-day1.md b/gee-cache/doc/geecache-day1.md new file mode 100644 index 0000000..f5330d8 --- /dev/null +++ b/gee-cache/doc/geecache-day1.md @@ -0,0 +1,251 @@ +--- +title: 动手写分布式缓存 - GeeCache第一天 LRU 缓存淘汰策略 +date: 2020-02-11 22:00:00 +description: 7天用 Go语言/golang 从零实现分布式缓存 GeeCache 教程(7 days implement golang distributed cache from scratch tutorial)，动手写分布式缓存，参照 groupcache 的实现。本文介绍常用的三种缓存淘汰(失效)算法：先进先出(FIFO)，最少使用(LFU) 和 最近最少使用(LRU)，并实现 LRU 算法和相应的测试代码。 +tags: +- Go +nav: 从零实现 +categories: +- 分布式缓存 - GeeCache +keywords: +- Go语言 +- 从零实现分布式缓存 +- 动手写分布式缓存 +- LRU +- 缓存失效 +image: post/geecache-day1/lru_logo.jpg +github: https://github.com/geektutu/7days-golang +--- + + +本文是[7天用Go从零实现分布式缓存GeeCache教程系列](https://geektutu.com/post/geecache.html)的第一篇。 + +- 介绍常用的三种缓存淘汰(失效)算法：FIFO，LFU 和 LRU +- 实现 LRU 缓存淘汰算法，**代码约80行** + +## 1 FIFO/LFU/LRU 算法简介 + +GeeCache 的缓存全部存储在内存中，内存是有限的，因此不可能无限制地添加数据。假定我们设置缓存能够使用的内存大小为 N，那么在某一个时间点，添加了某一条缓存记录之后，占用内存超过了 N，这个时候就需要从缓存中移除一条或多条数据了。那移除谁呢？我们肯定希望尽可能移除“没用”的数据，那如何判定数据“有用”还是“没用”呢？ + +### 1.1 FIFO(First In First Out) + +先进先出，也就是淘汰缓存中最老(最早添加)的记录。FIFO 认为，最早添加的记录，其不再被使用的可能性比刚添加的可能性大。这种算法的实现也非常简单，创建一个队列，新增记录添加到队尾，每次内存不够时，淘汰队首。但是很多场景下，部分记录虽然是最早添加但也最常被访问，而不得不因为呆的时间太长而被淘汰。这类数据会被频繁地添加进缓存，又被淘汰出去，导致缓存命中率降低。 + +### 1.2 LFU(Least Frequently Used) + +最少使用，也就是淘汰缓存中访问频率最低的记录。LFU 认为，如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高。LFU 的实现需要维护一个按照访问次数排序的队列，每次访问，访问次数加1，队列重新排序，淘汰时选择访问次数最少的即可。LFU 算法的命中率是比较高的，但缺点也非常明显，维护每个记录的访问次数，对内存的消耗是很高的；另外，如果数据的访问模式发生变化，LFU 需要较长的时间去适应，也就是说 LFU 算法受历史数据的影响比较大。例如某个数据历史上访问次数奇高，但在某个时间点之后几乎不再被访问，但因为历史访问次数过高，而迟迟不能被淘汰。 + +### 1.3 LRU(Least Recently Used) + +最近最少使用，相对于仅考虑时间因素的 FIFO 和仅考虑访问频率的 LFU，LRU 算法可以认为是相对平衡的一种淘汰算法。LRU 认为，如果数据最近被访问过，那么将来被访问的概率也会更高。LRU 算法的实现非常简单，维护一个队列，如果某条记录被访问了，则移动到队尾，那么队首则是最近最少访问的数据，淘汰该条记录即可。 + +## 2 LRU 算法实现 + +### 2.1 核心数据结构 + +![implement lru algorithm with golang](geecache-day1/lru.jpg) + +这张图很好地表示了 LRU 算法最核心的 2 个数据结构 + +- 绿色的是字典(map)，存储键和值的映射关系。这样根据某个键(key)查找对应的值(value)的复杂是`O(1)`，在字典中插入一条记录的复杂度也是`O(1)`。 +- 红色的是双向链表(double linked list)实现的队列。将所有的值放到双向链表中，这样，当访问到某个值时，将其移动到队尾的复杂度是`O(1)`，在队尾新增一条记录以及删除一条记录的复杂度均为`O(1)`。 + +接下来我们创建一个包含字典和双向链表的结构体类型 Cache，方便实现后续的增删查改操作。 + +[day1-lru/geecache/lru/lru.go - github](https://github.com/geektutu/7days-golang/tree/master/gee-cache/day1-lru/geecache/lru) + +```go +package lru + +import "container/list" + +// Cache is a LRU cache. It is not safe for concurrent access. +type Cache struct { + maxBytes int64 + nbytes int64 + ll *list.List + cache map[string]*list.Element + // optional and executed when an entry is purged. + OnEvicted func(key string, value Value) +} + +type entry struct { + key string + value Value +} + +// Value use Len to count how many bytes it takes +type Value interface { + Len() int +} +``` + +- 在这里我们直接使用 Go 语言标准库实现的双向链表`list.List`。 +- 字典的定义是 `map[string]*list.Element`，键是字符串，值是双向链表中对应节点的指针。 +- `maxBytes` 是允许使用的最大内存，`nbytes` 是当前已使用的内存，`OnEvicted` 是某条记录被移除时的回调函数，可以为 nil。 +- 键值对 `entry` 是双向链表节点的数据类型，在链表中仍保存每个值对应的 key 的好处在于，淘汰队首节点时，需要用 key 从字典中删除对应的映射。 +- 为了通用性，我们允许值是实现了 `Value` 接口的任意类型，该接口只包含了一个方法 `Len() int`，用于返回值所占用的内存大小。 + + +方便实例化 `Cache`，实现 `New()` 函数： + +```go +// New is the Constructor of Cache +func New(maxBytes int64, onEvicted func(string, Value)) *Cache { + return &Cache{ + maxBytes: maxBytes, + ll: list.New(), + cache: make(map[string]*list.Element), + OnEvicted: onEvicted, + } +} +``` + +### 2.2 查找功能 + +查找主要有 2 个步骤，第一步是从字典中找到对应的双向链表的节点，第二步，将该节点移动到队尾。 + +```go +// Get look ups a key's value +func (c *Cache) Get(key string) (value Value, ok bool) { + if ele, ok := c.cache[key]; ok { + c.ll.MoveToFront(ele) + kv := ele.Value.(*entry) + return kv.value, true + } + return +} +``` + +- 如果键对应的链表节点存在，则将对应节点移动到队尾，并返回查找到的值。 +- `c.ll.MoveToFront(ele)`，即将链表中的节点 `ele` 移动到队尾（双向链表作为队列，队首队尾是相对的，在这里约定 front 为队尾） + +### 2.3 删除 + +这里的删除，实际上是缓存淘汰。即移除最近最少访问的节点（队首） + +```go +// RemoveOldest removes the oldest item +func (c *Cache) RemoveOldest() { + ele := c.ll.Back() + if ele != nil { + c.ll.Remove(ele) + kv := ele.Value.(*entry) + delete(c.cache, kv.key) + c.nbytes -= int64(len(kv.key)) + int64(kv.value.Len()) + if c.OnEvicted != nil { + c.OnEvicted(kv.key, kv.value) + } + } +} +``` + +- `c.ll.Back()` 取到队首节点，从链表中删除。 +- `delete(c.cache, kv.key)`，从字典中`c.cache`删除该节点的映射关系。 +- 更新当前所用的内存 `c.nbytes`。 +- 如果回调函数 `OnEvicted` 不为 nil，则调用回调函数。 + +### 2.4 新增/修改 + +```go +// Add adds a value to the cache. +func (c *Cache) Add(key string, value Value) { + if ele, ok := c.cache[key]; ok { + c.ll.MoveToFront(ele) + kv := ele.Value.(*entry) + kv.value = value + return + } + ele := c.ll.PushFront(&entry{key, value}) + c.cache[key] = ele + c.nbytes += int64(len(key)) + int64(value.Len()) + + for c.maxBytes != 0 && c.maxBytes < c.nbytes { + c.RemoveOldest() + } +} +``` + +- 如果键存在，则更新对应节点的值，并将该节点移到队尾。 +- 不存在则是新增场景，首先队尾添加新节点 `&entry{key, value}`, 并字典中添加 `key` 和节点的映射关系。 +- 更新 `c.nbytes`，如果超过了设定的最大值 `c.maxBytes`，则移除最少访问的节点。 + +最后，为了方便测试，我们实现 `Len()` 用来获取添加了多少条数据。 + +```go +// Len the number of cache entries +func (c *Cache) Len() int { + return c.ll.Len() +} +``` + +## 3 测试 + +例如，我们可以尝试添加几条数据，测试 `Get` 方法 + +[day1-lru/geecache/lru/lru_test.go - github](https://github.com/geektutu/7days-golang/tree/master/gee-cache/day1-lru/geecache/lru) + +```go +type String string + +func (d String) Len() int { + return len(d) +} + +func TestGet(t *testing.T) { + lru := New(int64(0), nil) + lru.Add("key1", String("1234")) + if v, ok := lru.Get("key1"); !ok || string(v.(String)) != "1234" { + t.Fatalf("cache hit key1=1234 failed") + } + if _, ok := lru.Get("key2"); ok { + t.Fatalf("cache miss key2 failed") + } +} +``` + +测试，当使用内存超过了设定值时，是否会触发“无用”节点的移除： + +```go +func TestRemoveoldest(t *testing.T) { + k1, k2, k3 := "key1", "key2", "k3" + v1, v2, v3 := "value1", "value2", "v3" + cap := len(k1 + k2 + v1 + v2) + lru := New(int64(cap), nil) + lru.Add(k1, String(v1)) + lru.Add(k2, String(v2)) + lru.Add(k3, String(v3)) + + if _, ok := lru.Get("key1"); ok || lru.Len() != 2 { + t.Fatalf("Removeoldest key1 failed") + } +} +``` + +测试回调函数能否被调用： + +```go +func TestOnEvicted(t *testing.T) { + keys := make([]string, 0) + callback := func(key string, value Value) { + keys = append(keys, key) + } + lru := New(int64(10), callback) + lru.Add("key1", String("123456")) + lru.Add("k2", String("k2")) + lru.Add("k3", String("k3")) + lru.Add("k4", String("k4")) + + expect := []string{"key1", "k2"} + + if !reflect.DeepEqual(expect, keys) { + t.Fatalf("Call OnEvicted failed, expect keys equals to %s", expect) + } +} +``` + +## 附 推荐阅读 + +- [Go 语言简明教程](https://geektutu.com/post/quick-golang.html) +- [Go Test 单元测试简明教程](https://geektutu.com/post/quick-go-test.html) +- [list 官方文档 - golang.org](https://golang.org/pkg/container/list/) \ No newline at end of file diff --git a/gee-cache/doc/geecache-day1/lru.jpg b/gee-cache/doc/geecache-day1/lru.jpg new file mode 100755 index 0000000000000000000000000000000000000000..db90cd8386de9e36b59fa89b6328146242d08ff3 GIT binary patch literal 12957 zcmbul1yo#3vo^YMcXxM!L(t&v?gR+#PJrMLG{_*q-95Ml3+}-+$ly+ZgkTqvyyyGQ z{m!}T{_Ec|Jze$mQ&ruyd(Z0W$A!mr09{T>RtkWC004-m6L?$(LIAj@10D_@0RbKv z83`E~1059=9fJ@P`{^X4!zaOiy6C7FDak1rsa~-&F|ogr5#$q;(N>LBK#lLBk_FE&=d=6u%_? zQ9hUG%@b_rhc7q6+Y2zfUXq_5dUk)vjQovYVpww;=g;xLLf&lo6lk!p*tHitvDgh= zC-SU@F&D6H@xJvo_P}jgE?s3xC#X7iOd5-x_i6Wg2$y&S^p{KGci=1np23L2o@uYF z85iBUju@BgrUkTlI0BLuNr!j(Rc|vxW2fM<=axF|ZrKF5p3#7odi!3(vTu_HYWK{c zK!H~kvzdIA;dslZG+`|sUv#gB;@%#mAl;m2EM#qF^i~<12^&*7aW8jYG@2l#pCvp^ z+OrN|;+y0rZ$x!siXz78i+NTN1nB+NK=PrENOpL6cO0|q%{XvY+Y$N}( zRKQT(z!xBOX|FwumsH5M09b9=OQKzRt2P6(U)CHm9}+hxz6HEBahk~boc66r%?VAA zD1SGK<%^y9`ptx>C)y;^GMjphxgb=vzdrr;ZAUu-nJ}qv#O0IkToat;*(hiUFDilfHtHhPm~g z8zS;4<_2Pg*Mm5hll_`^0?w`wKq@2x=HX|NKm`coNUK*7kO-`>e@qx#*=bZDQp&-P z6>p|O$T^6jH(%BTFsuepG$~kgLzeBJpyYR=Wm_<#psYiP%XZ^`7NNgCqj&^F0d*pU z5W2m00VTc$L99*=K@_B#7ekchpMeh&Ey!}gJpM<;qXl z0q?v_U#~xB(9?lfz2n~oz}O34{iy>0|Dn7fAi8t&Pn}$S5&|y$IhB4NfyyG#q>gca zYmhKP0J_&_k-t@V>`Opo*XwT$cxnolxhME){jY%A$nX)6MpHqY*DP7I6S}7VE5|wc z3U!z@1lYdaC(*Y*`zs|RL-Pko|9uwz%Koz;dzzOBo+h6EHY+{NrBKk2Fu&&{Nc87M z{BaWT&C;q^edGYpID>^L5zn{}0MLT~w8(Rte?PD{ zUoNoCG&xm6G;YL%`33BbbML9gw*FXP6Z4Eb)9oL5&$uImF_CFWSkLgqvBtR4;@k+z zz88n317jk?c5*XVT3ndrlz5l*NVUf;eALkR-^u@%?{H6{5k7_XG~@m|0umYm1{Ugf 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缓存策略，防止缓存击穿、一致性哈希(Consistent Hash)，protobuf 通信等。 tags: - Go nav: 从零实现 @@ -58,7 +58,7 @@ github: https://github.com/geektutu/7days-golang ## 3 目录 -- 第一天：LRU 缓存策略 | [Code - Github](https://github.com/geektutu/7days-golang/blob/master/gee-cache/day1-lru) +- [第一天：LRU 缓存淘汰策略](https://geektutu.com/post/geecache-day1.html) | [Code - Github](https://github.com/geektutu/7days-golang/blob/master/gee-cache/day1-lru) - 第二天：单机并发缓存 | [Code - Github](https://github.com/geektutu/7days-golang/blob/master/gee-cache/day2-single-node) - 第三天：HTTP 服务端 | [Code - Github](https://github.com/geektutu/7days-golang/blob/master/gee-cache/day3-http-server) - 第四天：一致性哈希(Hash) | [Code - Github](https://github.com/geektutu/7days-golang/blob/master/gee-cache/day4-consistent-hash) @@ -69,4 +69,5 @@ github: https://github.com/geektutu/7days-golang ## 附 推荐阅读 - [Go 语言简明教程](https://geektutu.com/post/quick-golang.html) +- [Go Test 单元测试简明教程](https://geektutu.com/post/quick-go-test.html) - [Go Protobuf 简明教程](https://geektutu.com/post/quick-go-protobuf.html) \ No newline at end of file