是 最新的作品,目标在于取代一部分memcached的功能。
以官方的说明是:groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases. 另外一篇介绍文是「Playing With Groupcache」。跟memcached 差异最大的地方在于「没有更改与删除的功能」,一旦写进去后就不会变动。在放弃update/delete 的特性后,换来的是:
>> Cluster 的能力。
>> 处理热点的能力。
以往在memcached server 之间是没有交集的,在groupcache 则是cluster 起来。另外以前在memcached 会因为同时存取同一个key 而造成single CPU overloading 的问题,在groupcache 则透过auto-mirror 机制解决。参考:http://blog.csdn.net/songbohr/article/details/16349989。其中groupcache与memcached最大的区别是不需要启动额外的服务。groupcache作为lib库缓存数据,不需要单独开启服务器,减少了服务器额外维护的代价。
groupcache也常被推荐为适合Golang初学者分析的代码段,这几天我也抽空分析了一下具体的实现,并结合Play With Groupcach简单的测试了GroupCache,实现的基本结构如下所示:
该软件结构图实现了一种只读型静态网站的分布式实现。主要包括三个服务器,其中DB Server是数据库,主要对外提供数据,在实际的场景中可以是NoSql数据库也可能是关系数据库。可对该数据库进行插入、新增数据。缓存服务器,分为前端和GroupCache Server,实际上将Cache Server包含在了业务代码中,其中前端是提供操作的相关接口,而后端部分通常作为业务服务器的一部分,缓存数据可直接被服务器使用。Cli部分主要是用于操作数据量和groupcache server交互。这部分代码可参考。这部分代码主要分析了缓存部分的实现,代码如下:
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package main
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import (
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"flag"
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"fmt"
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"github.com/golang/groupcache"
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"groupcache/api"
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"groupcache/client"
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"net"
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"net/http"
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"net/rpc"
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"os"
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"strconv"
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)
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type Frontend struct {
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cacheGroup *groupcache.Group //groupcache Group
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}
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func (s *Frontend) Get(args *api.Load, reply *api.ValueResult) error { //从cache中去取key值,实际是rpc的函数
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var data []byte
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fmt.Printf("cli asked for %s from groupcache\n", args.Key)
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err := s.cacheGroup.Get(nil, args.Key, groupcache.AllocatingByteSliceSink(&data)) //groupcache中获取数据
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reply.Value = string(data)
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return err
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}
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func NewServer(cacheGroup *groupcache.Group) *Frontend {
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server := new(Frontend)
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server.cacheGroup = cacheGroup //cachegroup
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return server
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}
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func (s *Frontend) Start(port string) { //tcp的rpc服务
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rpc.Register(s)
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rpc.HandleHTTP()
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l, e := net.Listen("tcp", port)
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if e != nil {
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fmt.Println("fatal")
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}
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http.Serve(l, nil)
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}
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func main() {
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var port = flag.String("port", "8001", "groupcache port")
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flag.Parse()
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peers := groupcache.NewHTTPPool("" + *port) //注册groupcache的http服务
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client := new(client.Client)
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var stringcache = groupcache.NewGroup("SlowDBCache", 64<<20, groupcache.GetterFunc( //该函数用于获取实际的数据,这部分通常是从源获取数据
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func(ctx groupcache.Context, key string, dest groupcache.Sink) error {
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result := client.Get(key)
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fmt.Printf("asking for %s from dbserver\n", key)
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dest.SetBytes([]byte(result))
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return nil
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})) //创建一个Group
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peers.Set("8001", "8002", "8003") //设置对端信息
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frontendServer := NewServer(stringcache) //rpc的服务器
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i, err := strconv.Atoi(*port)
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if err != nil {
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fmt.Println(err)
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os.Exit(2)
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}
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var frontEndport = ":" + strconv.Itoa(i+1000) //prc的端口为900x
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go frontendServer.Start(frontEndport) //启动rpc的服务,goroutine,这部分用于cli、db之间的交互
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fmt.Println(stringcache)
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fmt.Println("cachegroup slave string on " + *port)
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fmt.Println("fronend start on " + frontEndport)
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http.ListenAndServe("127.0.0.1:"+*port, http.HandlerFunc(peers.ServeHTTP)) //启动http的服务,实际上是启动了GroupCache的服务
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}
从上述的代码可知,使用GroupCache的基本过程如下所示:
>> 首先创建一个GroupCache的HTTPool, peers。
>> 创建Group对象, 设置该Group Cache的大小,数据实际获取的方法,其中的 groupcache.GetterFunc对应着实际从源头加载数据的方法,比如从数据库中获取、从文件中获取等。这也是必须的。
groupcache.GetterFunc实际上是groupcache.Getter的接口实例。
>> 设置对端GroupCache的地址信息。peers.Set(url1, url2, ...)
>> 启动GroupCache的Http服务。在http.ListenAndServe("xxxx", http.HandlerFunc(peers.ServeHTTP))
>> 要获取数据只需要通过创建的Group对象来获取即可。group.Get(xxx)。
后续将对groupcache的代码进行进一步的分析。
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