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动手实现一个Localcache-实现篇
发布时间：2025-11-04 10:36:50 来源：科技前瞻 作者：应用开发
前言
哈喽，动手大家好，实现e实我是现篇asong，经过了前面两篇的动手介绍，我们已经基本了解该如何设计一个本地缓存了，实现e实本文就是现篇这个系列的终结篇，自己动手实现一个本地缓存，动手接下来且听我细细道来!!!
本文代码已经上传到github：https://github.com/asong2020/go-localcache
现在这一版本算是实现e实一个1.0，后续会继续进行优化和迭代。现篇
第一步：抽象接口
第一步很重要，动手以面向接口编程为原则，实现e实我们先抽象出来要暴露给用户的现篇方法，给用户提供简单易懂的动手方法，因此我抽象出来的实现e实结果如下：
// ICache abstract interface type ICache interface { // Set value use default expire time. default does not expire. Set(key string, value []byte) error // Get value if find it. if value already expire will delete. Get(key string) ([]byte, error) // SetWithTime set value with expire time SetWithTime(key string, value []byte, expired time.Duration) error // Delete manual removes the key Delete(key string) error // Len computes number of entries in cache Len() int // Capacity returns amount of bytes store in the cache. Capacity() int // Close is used to signal a shutdown of the cache when you are done with it. // This allows the cleaning goroutines to exit and ensures references are not // kept to the cache preventing GC of the entire cache. Close() error // Stats returns caches statistics Stats() Stats // GetKeyHit returns key hit GetKeyHit(key string) int64 } Set(key string, value []byte)：使用该方法存储的数据使用默认的过期时间，如果清除过期的现篇异步任务没有enable，那么就永不过期，否则默认过期时间为10min。 Get(key string) ([]byte, error)：根据key获取对象内容，如果数据过期了会在这一步删除。 SetWithTime(key string, value []byte, expired time.Duration)：存储对象是使用自定义过期时间 Delete(key string) error：根据key删除对应的缓存数据 Len() int：获取缓存的对象数量 Capacity() int：获取当前缓存的b2b信息网容量 Close() error：关闭缓存 Stats() Stats：缓存监控数据 GetKeyHit(key string) int64：获取key的命中率数据第二步：定义缓存对象
第一步我们抽象好了接口，下面就要定义一个缓存对象实例实现接口，先看定义结构：
type cache struct { // hashFunc represents used hash func hashFunc HashFunc // bucketCount represents the number of segments within a cache instance. value must be a power of two. bucketCount uint64 // bucketMask is bitwise AND applied to the hashVal to find the segment id. bucketMask uint64 // segment is shard segments []*segment // segment lock locks []sync.RWMutex // close cache close chan struct{} } hashFunc：分片要用的哈希函数，用户可以自行定义，实现HashFunc接口即可，默认使用fnv算法。 bucketCount：分片的数量，一定要是偶数，默认分片数为256。 bucketMask：因为分片数是偶数，所以可以分片时可以使用位运算代替取余提升性能效率，hashValue % bucketCount == hashValue & bucketCount - 1。 segments：分片对象，每个分片的对象结构我们在后面介绍。 locks：每个分片的读写锁 close：关闭缓存对象时通知其他goroutine暂停接下来我们来写cache对象的构造函数：
// NewCache constructor cache instance func NewCache(opts ...Opt) (ICache, error) { options := &options{ hashFunc: NewDefaultHashFunc(), bucketCount: defaultBucketCount, maxBytes: defaultMaxBytes, cleanTime: defaultCleanTIme, statsEnabled: defaultStatsEnabled, cleanupEnabled: defaultCleanupEnabled, } for _, each := range opts{ each(options) } if !isPowerOfTwo(options.bucketCount){ return nil, errShardCount } if options.maxBytes <= 0 { return nil, ErrBytes } segments := make([]*segment, options.bucketCount) locks := make([]sync.RWMutex, options.bucketCount) maxSegmentBytes := (options.maxBytes + options.bucketCount - 1) / options.bucketCount for index := range segments{ segments[index] = newSegment(maxSegmentBytes, options.statsEnabled) } c := &cache{ hashFunc: options.hashFunc, bucketCount: options.bucketCount, bucketMask: options.bucketCount - 1, segments: segments, locks: locks, close: make(chan struct{}), } if options.cleanupEnabled { go c.cleanup(options.cleanTime) } return c, nil }这里为了更好的扩展，我们使用Options编程模式，我们的构造函数主要做三件事：
前置参数检查，对于外部传入的参数，我们还是要做基本的校验 分片对象初始化 构造缓存对象这里构造缓存对象时我们要先计算每个分片的容量，香港云服务器默认整个本地缓存256M的数据，然后在平均分到每一片区内，用户可以自行选择要缓存的数据大小。
第三步：定义分片结构
每个分片结构如下：
type segment struct { hashmap map[uint64]uint32 entries buffer.IBuffer clock clock evictList *list.List stats IStats } hashmp：存储key所对应的存储索引 entries：存储key/value的底层结构，我们在第四步的时候介绍，也是代码的核心部分。 clock：定义时间方法 evicList：这里我们使用一个队列来记录old索引，当容量不足时进行删除(临时解决方案，当前存储结构不适合使用LRU淘汰算法) stats：缓存的监控数据。接下来我们再来看一下每个分片的构造函数：
func newSegment(bytes uint64, statsEnabled bool) *segment { if bytes == 0 { panic(fmt.Errorf("bytes cannot be zero")) } if bytes >= maxSegmentSize{ panic(fmt.Errorf("too big bytes=%d; should be smaller than %d", bytes, maxSegmentSize)) } capacity := (bytes + segmentSize - 1) / segmentSize entries := buffer.NewBuffer(int(capacity)) entries.Reset() return &segment{ entries: entries, hashmap: make(map[uint64]uint32), clock: &systemClock{}, evictList: list.New(), stats: newStats(statsEnabled), } }这里主要注意一点：
我们要根据每个片区的缓存数据大小来计算出容量，与上文的缓存对象初始化步骤对应上了。
第四步：定义缓存结构
缓存对象现在也构造好了，接下来就是本地缓存的核心：定义缓存结构。
bigcache、fastcache、freecache都使用字节数组代替map存储缓存数据，从而减少GC压力，所以我们也可以借鉴其思想继续保持使用字节数组，这里我们使用二维字节切片存储缓存数据key/value;画个图表示一下：
使用二维数组存储数据的相比于bigcache的企商汇优势在于可以直接根据索引删除对应的数据，虽然也会有虫洞的问题，但是我们可以记录下来虫洞的索引，不断填充。
每个缓存的封装结构如下：
基本思想已经明确，接下来看一下我们对存储层的封装：
type Buffer struct { array [][]byte capacity int index int // maxCount = capacity - 1 count int // availableSpace If any objects are removed after the buffer is full, the idle index is logged. // Avoid array "wormhole" availableSpace map[int]struct{} // placeholder record the index that buffer has stored. placeholder map[int]struct{} } array [][]byte：存储缓存对象的二维切片 capacity：缓存结构的最大容量 index：索引，记录缓存所在的位置的索引 count：记录缓存数量 availableSpace：记录"虫洞"，当缓存对象被删除时记录下空闲位置的索引，方便后面容量满了后使用"虫洞" placeholder：记录缓存对象的索引，迭代清除过期缓存可以用上。向buffer写入数据的流程(不贴代码了)：
第五步：完善向缓存写入数据方法
上面我们定义好了所有需要的结构，接下来就是填充我们的写入缓存方法就可以了：
func (c *cache) Set(key string, value []byte) error { hashKey := c.hashFunc.Sum64(key) bucketIndex := hashKey&c.bucketMask c.locks[bucketIndex].Lock() defer c.locks[bucketIndex].Unlock() err := c.segments[bucketIndex].set(key, hashKey, value, defaultExpireTime) return err } func (s *segment) set(key string, hashKey uint64, value []byte, expireTime time.Duration) error { if expireTime <= 0{ return ErrExpireTimeInvalid } expireAt := uint64(s.clock.Epoch(expireTime)) if previousIndex, ok := s.hashmap[hashKey]; ok { if err := s.entries.Remove(int(previousIndex)); err != nil{ return err } delete(s.hashmap, hashKey) } entry := wrapEntry(expireAt, key, hashKey, value) for { index, err := s.entries.Push(entry) if err == nil { s.hashmap[hashKey] = uint32(index) s.evictList.PushFront(index) return nil } ele := s.evictList.Back() if err := s.entries.Remove(ele.Value.(int)); err != nil{ return err } s.evictList.Remove(ele) } }流程分析如下：
根据key计算哈希值，然后根据分片数获取对应分片位置
如果当前缓存中存在相同的key，则先删除，在重新插入，会刷新过期时间
封装存储结构，根据过期时间戳、key长度、哈希大小、缓存对象进行封装
将数据存入缓存，如果缓存失败，移除最老的数据后再次重试
第六步：完善从缓存读取数据方法
第一步根据key计算哈希值，再根据分片数获取对应的分片位置：
func (c *cache) Get(key string) ([]byte, error) { hashKey := c.hashFunc.Sum64(key) bucketIndex := hashKey&c.bucketMask c.locks[bucketIndex].RLock() defer c.locks[hashKey&c.bucketMask].RUnlock() entry, err := c.segments[bucketIndex].get(key, hashKey) if err != nil{ return nil, err } return entry,nil }第二步执行分片方法获取缓存数据：
先根据哈希值判断key是否存在于缓存中，不存返回key没有找到 从缓存中读取数据得到缓存中的key判断是否发生哈希冲突 判断缓存对象是否过期，过期删除缓存数据(可以根据业务优化需要是否返回当前过期数据) 在每个记录缓存监控数据 func (s *segment) getWarpEntry(key string, hashKey uint64) ([]byte,error) { index, ok := s.hashmap[hashKey] if !ok { s.stats.miss() return nil, ErrEntryNotFound } entry, err := s.entries.Get(int(index)) if err != nil{ s.stats.miss() return nil, err } if entry == nil{ s.stats.miss() return nil, ErrEntryNotFound } if entryKey := readKeyFromEntry(entry); key != entryKey { s.stats.collision() return nil, ErrEntryNotFound } return entry, nil } func (s *segment) get(key string, hashKey uint64) ([]byte, error) { currentTimestamp := s.clock.TimeStamp() entry, err := s.getWarpEntry(key, hashKey) if err != nil{ return nil, err } res := readEntry(entry) expireAt := int64(readExpireAtFromEntry(entry)) if currentTimestamp - expireAt >= 0{ _ = s.entries.Remove(int(s.hashmap[hashKey])) delete(s.hashmap, hashKey) return nil, ErrEntryNotFound } s.stats.hit(key) return res, nil }第七步：来个测试用例体验一下
先来个简单的测试用例测试一下：
func (h *cacheTestSuite) TestSetAndGet() { cache, err := NewCache() assert.Equal(h.T(), nil, err) key := "asong" value := []byte("公众号：Golang梦工厂") err = cache.Set(key, value) assert.Equal(h.T(), nil, err) res, err := cache.Get(key) assert.Equal(h.T(), nil, err) assert.Equal(h.T(), value, res) h.T().Logf("get value is %s", string(res)) }运行结果：
=== RUN TestCacheTestSuite === RUN TestCacheTestSuite/TestSetAndGet cache_test.go:33: get value is 公众号：Golang梦工厂 --- PASS: TestCacheTestSuite (0.00s) --- PASS: TestCacheTestSuite/TestSetAndGet (0.00s) PASS大功告成，基本功能通了，剩下就是跑基准测试、优化、迭代了(不在文章赘述了，可以关注github仓库最新动态)。
参考文章
https://github.com/allegro/bigcache https://github.com/VictoriaMetrics/fastcache https://github.com/coocood/freecache https://github.com/patrickmn/go-cache总结
实现篇到这里就结束了，但是这个项目的编码仍未结束，我会继续以此版本为基础不断迭代优化，该本地缓存的优点：
实现简单、提供给用户的方法简单易懂 使用二维切片作为存储结构，避免了不能删除底层数据的缺点，也在一定程度上避免了"虫洞"问题。 测试用例齐全，适合作为小白的入门项目待优化点：
没有使用高效的缓存淘汰算法，可能会导致热点数据被频繁删除 定时删除过期数据会导致锁持有时间过长，需要优化 关闭缓存实例需要优化处理方式 根据业务场景进行优化(特定业务场景)迭代点：
添加异步加载缓存功能 ...... (思考中)本文代码已经上传到github：https://github.com/asong2020/go-localcache
好啦，本文到这里就结束了，我是asong，我们下期见。
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