Golang 高性能无 GC 的缓存库 bigcache 是怎么实现的？(Golang 高性能无GC缓存库bigcache的实现原理揭秘)

一、引言

在Go语言中，垃圾回收（GC）是一个重要的特性，但也或许成为高并发应用中的性能瓶颈。为了解决这个问题，许多开发者寻求使用无GC的缓存库来减成本时间应用的性能。bigcache就是这样一个高性能、无GC的缓存库。本文将深入剖析bigcache的实现原理，帮助读者更好地懂得和使用这个库。

二、bigcache的设计理念

bigcache的设计理念重点有以下几点：

• 避免使用Go的内置map，由于内置map在扩容时会触发GC。
• 使用固定大小的数组来存储缓存数据，避免内存碎片。
• 使用双缓冲机制，缩减锁的竞争。
• 使用自定义的哈希函数，减成本时间哈希效能。

三、bigcache的核心组件

bigcache重点由以下几个核心组件构成：

• Segment：缓存分段，用于存储缓存数据。
• Shards：分片，用于并发访问。
• Hash：哈希函数，用于计算键的哈希值。
• LRU：最近最少使用算法，用于淘汰旧的缓存项。

四、Segment的实现

Segment是bigcache中用于存储缓存数据的核心组件。每个Segment包含一个固定大小的数组，数组的每个元素是一个缓存项。

type Segment struct {
    items     []item
    size      int
    capacity  int
    CAS       int64
    lock      sync.RWMutex
}
type item struct {
    key        string
    value      []byte
    expiration int64
}

Segment通过数组索引来迅捷定位缓存项，从而避免了内置map的扩容问题。同时，使用CAS（Compare-And-Swap）机制来确保并发访问时的数据一致性。

五、Shards的实现

Shards是bigcache用于并发访问的组件。bigcache将缓存分为多个分片，每个分片包含一个Segment。这样，多个goroutine可以同时访问不同的分片，从而缩减锁的竞争。

type Shards struct {
    shards   []*Segment
    capacity int
}
func NewShards(capacity int) *Shards {
    shards := make([]*Segment, 0, capacity)
    for i := 0; i < capacity; i++ {
        shards = append(shards, NewSegment())
    }
    return &Shards{shards: shards}
}

Shards通过哈希函数计算键的哈希值，然后结合哈希值选择对应的分片进行操作。

六、哈希函数的实现

bigcache使用自定义的哈希函数来计算键的哈希值。这个哈希函数基于FNV-1a算法，具有较高的哈希效能。

func hash(key string) uint64 {
    hash := fnv.New64a()
    hash.Write([]byte(key))
    return hash.Sum64()
}

FNV-1a算法是一种迅捷、稳定的哈希算法，适用于分布式缓存等场景。

七、LRU淘汰算法的实现

bigcache使用最近最少使用（LRU）算法来淘汰旧的缓存项。LRU算法通过维护一个双向链表来实现，链表的头部是最近访问的缓存项，链表的尾部是最久未访问的缓存项。

type LRU struct {
    capacity int
    head     *node
    tail     *node
    items    map[string]*node
}
type node struct {
    key   string
    value []byte
    prev  *node
    next  *node
}

当缓存大致有上限时，bigcache会删除链表尾部的缓存项，为新缓存项腾出空间。

八、总结

bigcache通过避免使用内置map、使用固定大小的数组、双缓冲机制、自定义哈希函数和LRU淘汰算法等技术，实现了高性能、无GC的缓存。这些设计理念令bigcache在高并发场景下具有优异的性能表现。懂得和掌握bigcache的实现原理，有助于我们在实际项目中更好地使用这个库，减成本时间应用性能。

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