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极客兔兔Gee-Cache Day1

极客兔兔7Days

GeeCache

- Day1
  • interface{}:任意类型

  • 缓存击穿:一个高并发的请求查询一个缓存中不存在的数据项,因此这个请求穿透缓存直接到达后端数据库或数据源来获取数据。如果这种请求非常频繁,就会导致后端系统的负载突然增加,可能会使数据库或数据源响应变慢甚至宕机,从而影响整个系统的性能和稳定性。

    • 解决1:设置热点数据永不过期
    • 解决2:使用锁机制确保只有一个请求去访问数据库,其他的请求等待这个请求的结果
    • 解决3:设置时间更长的二级缓存
  • 缓存淘汰策略

    • FIFO:先进先出,也就是淘汰缓存中最老(最早添加)的记录
    • LFU:最少使用,也就是淘汰缓存中访问频率最低的记录
    • LRU: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。
  • list常用方法New()PushFront(v interface{}) *ElementPushBack(v interface{}) *ElementRemove(e *Element) interface{}Front() *ElementBack() *ElementNext() *ElementPrev() *Element

  • 使用list和map实现,cache中记录缓存最大容量和当前数据大小,对于刚访问的元素,将其移到list的最头部,表示最近刚使用过,删除时选择最尾部的数据进行删除,entry实际是list的节点数据类型,在删除对应节点后,同时删除map中的数据,实现查找、删除、增加、修改功能

  • 代码

    • package geeimport "container/list"type Cache struct {maxBytes int64nbytes   int64ll       *list.Listcache    map[string]*list.Element
      }type entry struct {key   stringvalue Value
      }type Value interface {Len() int
      }func New(maxBytes int64) *Cache {return &Cache{maxBytes: maxBytes,ll:       list.New(),nbytes:   0,cache:    make(map[string]*list.Element),}
      }// 查找
      func (c *Cache) Get(key string) (value Value, ok bool) {if ele, ok := c.cache[key]; ok {// 假设头部是队尾c.ll.MoveToFront(ele)kv := ele.Value.(*entry)return kv.value, true}return nil, false
      }// 删除
      func (c *Cache) Delete() {ele := c.ll.Back()if ele != nil {c.ll.Remove(ele)// 类型断言kv := ele.Value.(*entry)delete(c.cache, kv.key)c.nbytes -= int64(len(kv.key)) + int64(kv.value.Len())}
      }// 添加
      func (c *Cache) Add(key string, value Value) {if ele, ok := c.cache[key]; ok {c.ll.MoveToFront(ele)kv := ele.Value.(*entry)c.nbytes += int64(value.Len()) - int64(kv.value.Len())kv.value = value} else {ele := c.ll.PushFront(&entry{key, value})c.nbytes += int64(len(key)) + int64(value.Len())c.cache[key] = ele}for c.maxBytes != 0 && c.maxBytes < c.nbytes {c.Delete()}
      }func (c *Cache) Len() int {return c.ll.Len()
      }
      

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