缓存设计的好,服务基本不会倒

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。

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。

  1. 基于唯一索引的缓存

    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

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:

  • 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
  • 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。

Need more?

后续我会发文讲解对于多行记录的请求该如何处理缓存,敬请期待!

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

欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们!

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