开源一下自己的 Go 分布式缓存方案

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这是一个创建于 1950 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

最近整理了一下自己的分布式缓存方案，主要是内存+redis 二级缓存，支持多机同步，目前已经在线上投入使用，经过百万日活的验证。

内存部分是采用的是 sync.Map, 读取缓存的时候先从内存读，如果未读到则去读 redis，如果 redis 未读到，则根据定义的加载函数加载到 redis 和内存。

缓存有 lazy 模式，为了避免缓存被击穿，可以设置 lazy 模式，缓存数据存活的时间更久，但是每次读取的时候依然会判断数据是否是最新的，不是最新的话会异步加载更新。

通过 redis 的 Publish/Subscribe 功能，实现缓存的分布式更新，目前仅实现删除同步。

项目地址 https://github.com/seaguest/cache

欢迎大家批评指正！

Redis

缓存

分布式

lazy

17 条回复 • 2019-09-05 08:12:51 +08:00

gowk

2019-08-27 17:40:07 +08:00 via Android

Gopher, Follow 了～

kevin1234

2019-08-27 17:53:47 +08:00

多机内存中的数据也会同步？

seaguest

2019-08-27 17:57:07 +08:00

@kevin1234
这个不会，所有机器共享 redis，各自维护自己的内存缓存。
通过 Delete 可以删除所有机器中指定 key 的缓存，可以保障下次该 key 被访问时是最新的数据。

MarkOrca

2019-08-27 18:12:26 +08:00

高并发情况下 subscribe 可以保证数据一致么？

wweir

2019-08-27 18:23:23 +08:00

正在考虑，直接集成 dragonboat，废了 redis，以实现写少读多场景下的高性能缓存，并真正解决缓存层的强一致问题。

jziwenchen

2019-08-27 18:56:32 +08:00

学习下

seaguest

2019-08-27 19:22:53 +08:00

@MarkOrca
这个之前测过 1000 并发的，主要是读。如果写不是很频繁的话，理论上应该没什么问题。

seaguest

2019-08-27 19:24:46 +08:00

@wweir

我这个是轻量级的缓存，主要是以读为主。
更新的话，目前是直接写数据库，然后删除对应的缓存，下次访问缓存未命中直接查询数据库就可得到最新的数据。

blless

2019-08-27 19:30:04 +08:00 via Android

我好像也写过一个来着，本机加了一个超时控制，redis 做业务锁控制读写，所以并发还是受限于 redis

swulling

2019-08-27 19:33:58 +08:00 via iPhone

可以试试 Redis 新版本的客户端缓存，就不用业务自己写缓存

iPhoneXI

2019-08-27 19:37:30 +08:00

@seaguest #8 缓存更新是不是用 Cache Aside Pattern 更好
https://coolshell.cn/articles/17416.html

seaguest

2019-08-27 19:43:10 +08:00

@iPhoneXI

是的，目前采取的就是这个策略，只不过加了内存->redis 两层。
更新目前直接操作数据库，然后调用 Delete 使其失效。

HackerZ

2019-08-28 09:15:40 +08:00

我也做了一套类似的解决方案，使用 checksum 解决了多节点内存数据不一致的问题~

chennqqi

2019-08-28 10:04:10 +08:00

1000 并发是不是少了一点。。。

seaguest

2019-08-28 10:13:56 +08:00

@chennqqi

这个只是我之前的测试数据，可以更高。
性能的瓶颈在于请求 DB 的相关逻辑以及 redis 的处理能力，如果 DB 查询没什么问题，redis 单机 10 万 QPS 应该都不是问题。

MarksGui

2019-09-04 11:50:14 +08:00

不错，学习下

T3RRY

2019-09-05 08:12:51 +08:00