Golang本地缓存选型，看这篇就够了[万文长字]

Golang本地缓存选型，看这篇就够了

​golang并发安全k-v缓存库源码分析、对比。包括Golang map、sync.map、concurrent-map技术选型对比、深度分析。

golang map

1. 并发读写测试

在golang中原生map 在并发场景下，同时读写是线程不安全的，无论key是否一样。以下是测试代码

package main

import "time"

func main() {
	testMapReadWriteDiffKey()
}

func testMapReadWriteDiffKey() {
	m := make(map[int]int)
	go func() {
		for {
			m[100] = 100
		}
	}()
	go func() {
		for {
			_ = m[12]
		}
	}()
	select {}
}

如上图的demo，并发读写map的不同key，运行结果如下

map读的时候会检查hashWriting标志， 如果有这个标志，就会报并发错误。写的时候会设置这个标志：h.flags |= hashWriting.设置完之后会取消这个标记。map的并发问题不是那么容易被发现, 可以利用-race参数来检查。map并发读写冲突检测机制不是本文的重点，不过感兴趣的同学可以通过以下链接深入了解下。这是源码，文章分析看这里。编译时的选项-race，为何能分析出并发问题，详见：go官方博客，文章分析，视频讲解

2. map+读写锁

在官方库sync.map没出来前，Go maps in action推荐的做法是使用map+RWLock，比如定义一个匿名struct变量，其包含map、RWLock，如下所示

var counter = struct{
    sync.RWMutex
    m map[string]int
}{m: make(map[string]int)}

可以这样从counter中读数据

counter.RLock()
n := counter.m["some_key"]
counter.RUnlock()
fmt.Println("some_key:", n)

可以这样往counter中写数据

counter.Lock()
counter.m["some_key"]++
counter.Unlock()

那Go 1.9版本实现的sync.map和上面的这种实现方式有什么不同？它适用于哪些场景呢？它在哪些方面做了性能优化呢？

sync.map

sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。

接下来着重介绍下sync.map的源码，以了解其运作原理

1. 变量介绍

1.1 结构体Map

type Map struct {
 // 互斥锁mu，操作dirty需先获取mu
 mu Mutex 

// read是只读的数据结构，访问它无须加锁，sync.map的所有操作都优先读read
// read中存储结构体readOnly，readOnly中存着真实数据---entry（详见1.3），read是dirty的子集
// read中可能会存在脏数据：即entry被标记为已删除(详见1.3)
read atomic.Value // readOnly

 // dirty是可以同时读写的数据结构，访问它要加锁，新添加的key都会先放到dirty中
 // dirty == nil的情况：1.被初始化 2.提升为read后，但它不能一直为nil，否则read和dirty会数据不一致。
 // 当有新key来时，会用read中的数据 (不是read中的全部数据，而是未被标记为已删除的数据，详见3.2)填充dirty
 // dirty != nil时它存着sync.map的全部数据（包括read中未被标记为已删除的数据和新来的数据）
 dirty map[interface{}]*entry 

 // 统计访问read没有未命中然后穿透访问dirty的次数
 // 若miss等于dirty的长度，dirty会提升成read，提升后可以增加read的命中率，减少加锁访问dirty的次数   
 misses int
}

1.2 结构体readOnly

type readOnly struct {
	m       map[interface{}]*entry
	amended bool 
}

1.1的结构read存的就是readOnly，m是一个map，key是interface，value是指针entry，其指向真实数据的地址，amended等于true代表dirty中有readOnly.m中不存在的entry

1.3 结构体entry

type entry struct {
       // p == nil：entry已从readOnly中删除但存在于dirty中
       // p == expunged：entry已从Map中删除且不在dirty中
       // p == 其他值：entry为正常值
       p unsafe.Pointer // *interface{}
}

entry中的指针p指向真正的value所在的地址，dirty和readOnly.m存的值类型就是*entry。这里的nil和expunged有什么作用呢？只要nil不可以吗？对于这些问题后面会一一解读。

2. 函数介绍

下面介绍下sync.Map的四个方法：Store、Load、Delete、Range

2.1 Load方法

• 图解
  
• 源码分析
• Load方法用来加载sync.Map中的值，入参是key，返回值是对应的value以及value存在与否

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
    // 从m.read中换出readOnly，然后从里面找key，这个过程不加锁
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    e, ok := read.m[key]

    // readOnly中不存在此key但Map.dirty可能存在
    if !ok && read.amended {
        // 加锁访问Map.dirty
        m.mu.Lock()
        // 双重检测:若加锁前Map.dirty被替换为readonly，则前面m.read.Load().(readOnly)无效，需         
        // 要再次检查
        read, _ = m.read.Load().(readOnly)
        e, ok = read.m[key]
        // read.m没有此key && dirty里有可能有（dirty中有read.m没有的数据）
        if !ok && read.amended {
            // 从dirty中获取key对应的entry
            e, ok = m.dirty[key]
            // 无论Map.dirty中是否有这个key，miss都加一，若miss大小等于dirty的长度，dirty中的元素会被
            // 加到Map.read中
            m.missLocked()
        }
        m.mu.Unlock()
    }
    if !ok {
        return nil, false
    }
    // 若entry.p被删除（等于nil或expunged）返回nil和不存在（false），否则返回对应的值和存在（true）
    return e.load()
}

Map.dirty是如何提升为Map.read的呢？让我们来看下missLocked方法

func (m *Map) missLocked() {
  // 访问一次Map.dirty，misses就要加一
	m.misses++
	if m.misses < len(m.dirty) {
		return
	}
  // 当misses等于dirty的长度，m.dirty提升为readOnly，amended被默认赋值成false
	m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
	m.dirty = nil
	m.misses = 0
}

小结：

1. Load方法会优先无锁访问readOnly，未命中后如果Map.dirty中可能存在这个数据就会加锁访问Map.dirty
2. Load方法如果访问readOnly中不存在但dirty中存在的key，就要加锁访问Map.dirty从而带来额外开销。

2.2 Store方法

• 图解
  
• 源码解析
• Store方法往Map里添加新的key和value或者更新value

func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
    // 把m.read转成结构体readOnly
    read, _ := m.read.Load().(readOnly)
    // 若key在readOnly.m中且entry.p不为expunged（没有标记成已删除）即key同时存在于readOnly.m和dirty
    // ,用CAS技术更新value 【注】：e.tryStore在entry.p == expunged时会立刻返回false，否则用CAS
    // 尝试更新对应的value, 更新成功会返回true
    if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
        return
    }
    // key不存在于readOnly.m或者entry.p==expunged(entry被标记为已删除)，加锁访问dirty
    m.mu.Lock()
    // 双重检测：若加锁前Map.dirty被提升为readOnly，则前面的read.m[key]可能无效，所以需要再次检测key是
    // 否存在于readOnly中
    read, _ = m.read.Load().(readOnly)
    // 若key在于readOnly.m中
    if e, ok := read.m[key]; ok {
        // entry.p之前的状态是expunged，把它置为nil
        if e.unexpungeLocked() {
            // 之前dirty中没有此key，所以往dirty中添加此key  
            m.dirty[key] = e
        }
        // 更新（把value的地址原子赋值给指针entry.p）
        e.storeLocked(&value)  
      // 若key在dirty中
    } else if e, ok := m.dirty[key]; ok { 
        // 更新（把value的地址原子赋值给指针entry.p）
        e.storeLocked(&value)
      // 来了个新key
    } else { 
        // dirty中没有新数据，往dirty中添加第一个新key
        if !read.amended {  
            // 把readOnly中未标记为删除的数据拷贝到dirty中
            m.dirtyLocked()  
            // amended:true，因为现在dirty有readOnly中没有的key
            m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
        }
        // 把这个新的entry加到dirty中
        m.dirty[key] = newEntry(value)
    }
    m.mu.Unlock()
}

tryStore函数如下：

func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {
	for {
		p := atomic.LoadPointer(&e.p)
		if p == expunged {
			return false
		}
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {
			return true
		}
	}
}

unexpungeLocked函数如下：

func (e *entry) unexpungeLocked() (wasExpunged bool) {
	return atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, expunged, nil)
}

dirtyLocked函数如下:

func (m *Map) dirtyLocked() {
  // 只要调用dirtyLocked，此时dirty肯定等于nil
	if m.dirty != nil {  
		return
	}
  // dirty为nil时，把readOnly中没被标记成删除的entry添加到dirty
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	m.dirty = make(map[interface{}]*entry, len(read.m))
	for k, e := range read.m {
    // tryExpungeLocked函数在entry未被删除时【e.p!=expunged&&e.p!=nil】返回false，在
    // e.p==nil时会将其置为expunged并返回true
		if !e.tryExpungeLocked() {  
			m.dirty[k] = e  // entry没被删除，把它添加到dirty中
		}
	}
}

小结：

1. Store方法优先无锁访问readOnly，未命中会加锁访问dirty
2. Store方法中的双重检测机制在下面的Load、Delete、Range方法中都会用到，原因是：加锁前Map.dirty可能已被提升为Map.read，所以加锁后还要再次检查key是否存在于Map.read中
3. dirtyLocked方法在dirty为nil（刚被提升成readOnly或者Map初始化时）会从readOnly中拷贝数据，如果readOnly中数据量很大，可能偶尔会出现性能抖动。
4. sync.map不适合用于频繁插入新key-value的场景，因为此操作会频繁加锁访问dirty会导致性能下降。更新操作在key存在于readOnly中且值没有被标记为删除(expunged)的场景下会用无锁操作CAS进行性能优化，否则也会加锁访问dirty

2.3 Delete方法

• 图解
  

• 源码解析

• Delete方法把key从Map中删掉，返回被删除的值和是否删除成功，它底层调用的是LoadAndDelete

func (m *Map) LoadAndDelete(key interface{}) (value interface{}, loaded bool) {
  // 从m.read中换出readOnly，然后从里面找key，此过程不加锁
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]

  // readOnly不存在此key，但dirty中可能存在
	if !ok && read.amended {
    // 加锁访问dirty
		m.mu.Lock()
    // 双重检测:若加锁前Map.dirty被替换为readonly，则前面m.read.Load().(readOnly)无 
    // 效，需要再次检查
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
    // readOnly不存在此key，但是dirty中可能存在
		if !ok && read.amended {
			e, ok = m.dirty[key]
			delete(m.dirty, key)
			m.missLocked()
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if ok {
    // 如果entry.p不为nil或者expunged，则把entry.p软删除（标记为nil）
		return e.delete()
	}
	return nil, false
}
func (e *entry) delete() (value interface{}, ok bool) {
	for {   
		p := atomic.LoadPointer(&e.p)
		if p == nil || p == expunged {
			return nil, false
		}
    // e.p是真实值，把它置为nil
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
			return *(*interface{})(p), true
		}
	}
}
小结：

1. 删除readOnly中存在的key，可以不用加锁
2. 如果删除readOnly中不存在的或者Map中不存在的key，都需要加锁。

2.4 Range方法

func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) { 
     read, _ := m.read.Load().(readOnly) 
     // dirty存在readOnly中不存在的元素 
     if read.amended { 
         // 加锁访问dirty
         m.mu.Lock() 
         // 再次检测read.amended，因为加锁前它可能已由true变成false
         read, _ = m.read.Load().(readOnly) 
         if read.amended { 
             // readOnly.amended被默认赋值成false 
             read = readOnly{m: m.dirty} 
             m.read.Store(read) 
             m.dirty = nil 
             m.misses = 0 
        } 
        m.mu.Unlock() 
    } 
    // 遍历readOnly.m
    for k, e := range read.m { 
         v, ok := e.load() 
         if !ok {
             continue 
         } 
         if !f(k, v) { 
             break 
         } 
    } 
}

小结：

1. Range方法Map的全部key都存在于readOnly中时，是无锁遍历的，性能最高
2. Range方法在readOnly只存在Map中的部分key时，会一次性加锁拷贝dirty的元素到readOnly，减少多次加锁访问dirty中的数据

3. sync.map总结

3.1 使用场景

sync.Map更适合读多更新多而插入新值少的场景（appendOnly模式，尤其是key存一次，多次读而且不删除的情况），因为在key存在的情况下读写删操作可以不用加锁直接访问readOnly
不适合反复插入与读取新值的场景，因为这种场景会频繁操作dirty，需要频繁加锁和更新read【此场景github开源库orcaman/concurrent-map更合适】

3.2 设计点:expunged

entry.p取值有3种，nil、expunged和指向真实值。那expunged出现在什么时候呢？为什么要有expunged的设计呢？它有什么作用呢？

1. 什么时候expunged会出现呢？
   当用Store方法插入新key时，会加锁访问dirty，并把readOnly中的未被标记为删除的所有entry指针复制到dirty，此时之前被Delete方法标记为软删除的entry（entry.p被置为nil）都变为expunged，那这些被标记为expunged的entry将不会出现在dirty中。

2. 反向思维，如果没有expunged，只有nil会出现什么结果呢？

• 直接删掉entry==nil的元素，而不是置为expunged：在用Store方法插入新key时，readOnly数据拷贝到dirty时直接把为ni的entry删掉。但这要对readOnly加锁，sync.map设计理念是读写分离，所以访问readOnly不能加锁。
• 不删除entry==nil的元素，全部拷贝：在用Store方法插入新key时，readOnly中entry.p为nil的数据全部拷贝到dirty中。那么在dirty提升为readOnly后这些已被删除的脏数据仍会保留，也就是说它们会永远得不到清除，占用的内存会越来越大。
• 不拷贝entry.p==nil的元素：在用Store方法插入新key时，不把readOnly中entry.p为nil的数据拷贝到dirty中，那在用Store更新值时，就会出现readOnly和dirty不同步的状态，即readOnly中存在dirty中不存在的key，那dirty提升为readOnly时会出现数据丢失的问题。

4. sync.map的其他问题

为什么sync.map不实现len方法?个人觉得还是成本和收益的权衡。

1. 实现len方法要统计readOnly和dirty的数据量，势必会引入锁竞争，导致性能下降，还会额外增加代码实现复杂度
2. 对sync.map的并发操作导致其数据量可能变化很快，len方法的统计结果参考价值不大。

orcanman/concurrent-map

orcaman/concurrent-map的适用场景是：**反复插入与读取新值，**其实现思路是:对go原生map进行分片加锁，降低锁粒度，从而达到最少的锁等待时间(锁冲突)

它的实现比较简单，截取部分源码如下

1. 数据结构

// SHARD_COUNT 分片大小
var SHARD_COUNT = 32

type ConcurrentMap []*ConcurrentMapShared

// ConcurrentMapShared 分片的并发map
type ConcurrentMapShared struct {
	items        map[string]interface{}
	sync.RWMutex // 访问内部map都需要先获取读写锁
}

// New 创建一个concurrent map.
func New() ConcurrentMap {
	m := make(ConcurrentMap, SHARD_COUNT)
	for i := 0; i < SHARD_COUNT; i++ {
		m[i] = &ConcurrentMapShared{items: make(map[string]interface{})}
	}
	return m
}

2. 函数介绍

2.1 GET方法

// 先hash拿到key对应的分区号，然后加锁，读取值，最后释放锁和返回
func (m ConcurrentMap) Get(key string) (interface{}, bool) {
	// Get shard
	shard := m.GetShard(key)
	shard.RLock()
	// Get item from shard.
	val, ok := shard.items[key]
	shard.RUnlock()
	return val, ok
}

2.2 SET方法

// 先hash拿到key对应的分区号，然后加锁，设置新值，最后释放锁
func (m ConcurrentMap) Set(key string, value interface{}) {
	// Get map shard.
	shard := m.GetShard(key)
	shard.Lock()
	shard.items[key] = value
	shard.Unlock()
}

2.3 Remove方法

// 先hash拿到key对应的分区号，然后加锁，删除key，最后释放锁
func (m ConcurrentMap) Remove(key string) {
	// Try to get shard.
	shard := m.GetShard(key)
	shard.Lock()
	delete(shard.items, key)
	shard.Unlock()
}

2.4 Count方法

// 分别拿到每个分片map中的元素数量，然后汇总后返回
func (m ConcurrentMap) Count() int {
	count := 0
	for i := 0; i < SHARD_COUNT; i++ {
		shard := m[i]
		shard.RLock()
		count += len(shard.items)
		shard.RUnlock()
	}
	return count
}

2.5 Upsert方法

// 先hash拿到key对应的分区号，然后加锁，如果key存在就更新其value，否则插入新的k-v，释放锁并返回
func (m ConcurrentMap) Upsert(key string, value interface{}, cb UpsertCb) (res interface{}) {
	shard := m.GetShard(key)
	shard.Lock()
	v, ok := shard.items[key]
	res = cb(ok, v, value)
	shard.items[key] = res
	shard.Unlock()
	return res
}

后续

当然在其他业务场景中，我们可能更需要的是本地kv缓存组件库并要求它们支持键过期时间设置、淘汰策略、存储优化、gc优化等。 这时候可能我们就需要去了解freecache、gocache、fastcache、bigcache、groupcache等组件库了。

参考链接

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