golang 高性能无 GC 的缓存库 bigcache 是怎么实现的？ - 哈喽比特

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我们写代码的时候，经常会需要从数据库里读取一些数据，比如配置信息或者诸如每周热点商品之类的数据。

应用读取数据库如果这些数据既不经常变化，又需要频繁读取，那比起每次都去读数据库，更优的解决方案就是将它们放到应用的本地内存里，这样可以省下不少数据库 IO，性能嘎一下就上来了。

应用优先读缓存那么现在问题就来了，假设我要在某个服务应用里实现一个缓存组件去存各种类型的数据，该怎么实现这个组件呢？

从一个 map 说起

最简单的的方案就是使用 map，也就是字典，将需要保存的结构以 key-value 的形式，保存到内存中。比如系统配置，key 就叫 system_config，value 就是具体的配置内容。需要读取数据就用 v = m[key]来获取数据，需要写数据就执行m[key] = v.

单线程读写map这样看起来在单线程下是满足需求了。但如果我想在多个线程（协程）里并发读写这个缓存呢？那必然会发生竞态问题。这就需要加个读写锁了。读操作前后要加锁和解锁，也就是改成下面这样。

RLock()
v = m[key]
RUnLock()

写操作也需要相应修改：

Lock()
m[key] = v
UnLock()

多线程加锁读写map这在读写不频繁的场景下是完全 ok 的，如果没有什么性能要求，服务也没出现什么瓶颈，就算新来的实习生笑它很 low，你也要有自信，这就是个好用的缓存组件。架构就是这样，能快速满足需求，不出错就行。

但其实这个方案其实也有很大的问题，如果读写 qps 非常高，那么就会有一堆请求争抢同一个 map 锁，这对性能影响太大了。怎么解决呢？

将锁粒度变小

上面的方案中，最大的问题是所有读写请求，都抢的同一个锁，所以竞争才大，如果能将一部分请求改为抢 A 锁，另一部分请求改为抢 B 锁，那竞争就变小了。于是，我们可以将原来的一个 map，进行分片，变成多个 map，每个 map 都有自己的锁。发生读写操作时，第一步先对 key 进行 hash 分片，获取分片对应的锁后，再对分片 map 进行读写。只有落在同一个分片的请求才会发生锁争抢。也就是说 map 拆的越细，锁竞争就越小。

分片锁像这种将资源分割成多个独立的分片（segments/shard），每个段都有一个对应的锁来控制并发访问的控制机制, 其实就是所谓的分片（段）锁。看起来很完美，但其实还有问题。

gc 带来的问题

像 C/C++这类语言中，用户申请的内存需要由用户自己写代码去释放，一不小心忘了释放那就会发生内存泄露，给程序员带来了很大的心智负担。为了避免这样的问题，一般高级语言里都会自带 GC，也就是垃圾回收（Garbage Collection），说白了就是程序员只管申请内存，用完了系统会自动回收释放这些内存。比如 golang，它会每隔一段时间就去扫描哪些变量内存是可以被回收的。对于指针类型，golang 会先扫指针，再扫描指针指向的对象里的内容。map缓存里放的东西少还好说，缓存里的 key-value 一多，那就喜提多遍疯狂扫描，浪费，全是浪费，golang 你糊涂啊。

gc扫描指针对象那有没有办法可以减少这部分 gc 扫描成本呢？有。golang 对于key 和 value 都不含指针的的map，会选择跳过，不进行 gc 扫描。所以我们需要想办法将 map 里的内容改成完全不含指针。原来 map 中放的 key-value，key和value 都可能是指针结构体。

对于 key

原来 key 是用的字符串，在 golang 中字符串本质上也是指针，于是我们将它进行 hash 操作，将字符串转为整形。信息经过 hash 操作后，有可能会丢掉部分信息，为了避免hash冲突时分不清具体是哪个 key-value，我们会将 key 放到 value 中一起处理，继续看下面。

对于 value

我们可以构造一个超大的 byte 数组 buf，将原来的 key value 等信息经过序列化，变成二进制01串。将它存放到这个超大 buf 中，并记录它在超大 buf 中的位置 index。然后将这个位置 index 信息放到 map 的 value 位置上，也就是从 key-velue，变成了 key-index。

引入buf减少gc扫描同时为了防止 buf 数组变得过大，占用过多内存导致应用oom，还可以采用 ringbuf 的结构，写到尾部就重头开始写，如果 ringbuf 空间不够，还能对它进行扩容。

ringbuf扩容

写操作

对于写操作，程序先将 key 进行 hash，得到所在分片 map，加锁。

• 如果不能从分片 map 里拿到 index，也就是 map 中没旧数据，那就找到 ringbuf 里的空位置后写入 value，再将index写入map。
• 如果能从分片 map 里拿到 index，也就是 map 中有旧数据，那就覆盖写 ringbuf。

然后解锁，结束流程。

写分片map流程

读操作

对于读操作，程序同样先对 key 进行 hash，得到分片 map。加锁，从分片 map 里拿到 value 对应的 index，拿着这个 index 到 ringbuf 数组中去获取到 value 的值，然后解锁，结束流程。

读分片map流程到这里，我们可以发现 map 的 key 和 value 都被改成了整形数字，也就省下了大量的 gc 扫描，大大提升了组件性能。其实这就是有名的高性能无 GC 的缓存库 github.com/allegro/bigcache 的实现原理。

bigcache 的使用

它的使用方法大概像下面这样。

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/allegro/bigcache/v3"
)

func main() {
    // 设置 bigcache 配置参数
    cacheConfig := bigcache.Config{
        Shards: 1024, // 分片数量，提高并发性
    }

    // 初始化 bigcache
    cache, _ := bigcache.NewBigCache(cacheConfig)

    // 写缓存数据
    key := "欢迎关注"
    value := []byte("小白debug")
    cache.Set(key, value)

    // 读缓存数据
    entry, _ := cache.Get(key)

    fmt.Printf("Entry: %s\n", entry)
}

说白了就是 Get 方法读缓存数据，Set 方法写缓存数据，比较简单。现在，大概原理和使用方法我们都懂了，我们再来看下 bigcache 中，两个我认为挺巧妙的设计点。

ringbuf 中的数据格式

在前面的介绍中，我猜你心里可能有疑问，程序从 ringbuf 读写 value 的时候，ringbuf里面放的都是 01 二进制数组，程序怎么知道该读多少bit才算一个完整 value？bigcache 的解法非常值得学习，它重新定义了一个新的数据格式。

ringbuf内数据格式

length 表示 header 到 data 的数据长度
header 是固定长度
data 则是 key 和 value 的完整数据。

当读取 ringbuf 时，我们会先读到 length，有了它，我们就能在 ringbuf 里拿到 header 和 data，header 里又含有 key 的长度，这样就能在 data 里将 key 和 value 完整区分开来。

很多网络传输框架中都会用到类似的方案，后面有机会跟大家细聊。

ringbuffer 的第 0 位

另外，还有个巧妙的设计是，在 bigcache 中， ringbuffer 的第 0 位并不用来存放任何数据，这样如果发现分片 map 中得到数据的 index 为 0，就可以直接认为没有对应的缓存数据，那就不需要跑到 ringbuffer 里去捞一遍数据了，觉得学到了，记得在右下角给我点个赞。

ringbuf不使用第0位

bigcache 的缺点

bigcache 性能非常好，但也不是完全没有问题。比较明显的是，它读写数据时，用的都是byte数组，但我们平时写代码用的都是结构体，为了让结构体和 byte 数组互转，我们就需要用到序列化和反序列化，这些都是成本。

另外它的缓存淘汰策略也比较粗暴，用的是 FIFO，不支持 LRU 或 LFU 的淘汰策略。

总结

• 对于不频繁读写的场景，加锁读写 map 就够了。
• 对于需要频繁读写的场景，可以使用分片锁，减少锁竞争。
• 对于 golang，map 中含指针的话会引发 gc 扫描，为了降低这部分成本，引入了 ringbuf，map 的 value 则改为缓存对象在 ringbuf 中的 index，以此提升组件性能。以后面试官问你看没看过哪些优秀组件的源码的时候，你知道该怎么回答了吧？

最后

不管是空间换时间还是时间换空间，适合、够用，就是最好的，架构总是在做折中。这就像我们做的 go/java 后端训练营，你不能要求它效果好，又要求它价格低。