groupcache 架构设计

groupcache 是一个分布式缓存 go 语言库，支持多节点互备热数据，有良好的稳定性和较高的并发性。

这里有个简单的应用场景：

groupcache.png

当 GET foo 打到 groupcache-1 后：

groupcache-1 先看看自己的 cache 里有没有 foo，有的话直接返回
要是没有，看看这个请求归不归自己管，若是，去 DataSever 获取，否则问 group-2(假设 foo 归 -2管) 要数据，成功返回后 groupcache-1 本地也缓存一份
在 2 过程中，所有后来打到 groupcache-1 的 GET foo 都会阻塞，直到第一个请求返回

问题来了，如何判断 foo 由谁来处理？

consistenthash.png

如上图，利用hash将所有节点平均打散到全集，然后当 foo 进来后用相同hash算法就会得到一个唯值，落在那个区间就属于那个节点，要保证一致性。

因为 foo 和某资源一一对应，这就要求 groupcache 只有 get 没有 update。

一个简单的HTTP groupcache Server：

package main

import "github.com/golang/groupcache"

import "github.com/gin-gonic/gin"
import "net/http"
import "time"
import "bytes"

// 虚拟文件生成方法
func generateThumbnail(fileName string) []byte {
    return []byte("fake file")
}

func main() {
    // 本机 ip
    me := "http://10.0.0.1"
    peers := groupcache.NewHTTPPool(me)
    // 设置互备的 node
    peers.Set("http://10.0.0.1", "http://10.0.0.2", "http://10.0.0.3")
    // 创建一个 cache group，最大缓存为64M
    var thumbNails = groupcache.NewGroup("thumbnail", 64<<20, groupcache.GetterFunc(
        func(ctx groupcache.Context, key string, dest groupcache.Sink) error {
            fileName := key
            dest.SetBytes(generateThumbnail(fileName))
            return nil
        }))

    // 设置 thumbnail 的 peers
    groupcache.RegisterPeerPicker(func() groupcache.PeerPicker {
        return peers
    })

    // 起一个 HTTP server
    server := gin.Default()
    server.GET("/files/:name", gin.HandlerFunc(
        func(ctx *gin.Context) {
            var data []byte
            name := ctx.Param("name")
            // 获取缓存
            err := thumbNails.Get(ctx, name, groupcache.AllocatingByteSliceSink(&data))
            if err != nil {
                ctx.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"mesage": "file not found"})
                return
            }
            // 返回给客户端
            http.ServeContent(ctx.Writer, ctx.Request, name, time.Now(), bytes.NewReader(data))
        }))
    server.Run("10.0.0.1:80")
}

Group

groupcache.NewGroup(addr string)
Group 代表一个 cache资源库

type Group struct {
    name       string
    getter     Getter // cache 没有命中，从数据库获取
    peersOnce  sync.Once 
    peers      PeerPicker // peer 节点调度器
    cacheBytes int64 // 最大cache字节数
    mainCache cache // 此节点缓存
    hotCache cache // 其他节点缓存
    loadGroup flightGroup // 请求并发控制器
    Stats Stats // 统计数据
}

对于一个 Group 来说，会缓存自己节点的数据和访问比较频繁的 peer节点的数据，用LRU算法控制缓存。

当 cache 没有命中的时候，首先看看这个请求归不归该节点管，若是就是调用 getter：

Getter

type Getter interface {
    Get(ctx Context, key string, dest Sink) error
}

对于一个 cache 来说，他不知道如何拉取需要缓存的数据，所以他说啊，你要是想缓存新的东西，就得有个 type 实现 Getter 接口，然后给我一个 Getter 对象，这样cache没有命中的时候我能靠这个对象拉取数据。

这个 Getter 类似于 http.Handler，抽象拉取要缓存的数据这个行为，Context(interface{}) 是操作的附带信息，key 请求的 id，Sink 类似于 http.ResponseWriter，抽象了数据载体的行为：

Sink

type Sink interface {
    // SetString 写入 string
    SetString(s string) error

    // SetBytes 写入字节数组，调用者会保留 v 引用
    SetBytes(v []byte) error

    // SetProto 写入proto.Message，调用者会保留 m 应用
    SetProto(m proto.Message) error

    // ...
}

groupcache 提供了一些常用的 Sink 如 StringSink，BytesSliceSink 和 ProtoSink，这个 proto 是github.com/golang/protobuf/proto，groupcache 规定内部 peer 节点之间数据通信格式使用 google/protobuf，为了抽象 peer 节点，定义了 ProtoGetter：

ProtoGetter

type ProtoGetter interface {
    Get(context Context, in *pb.GetRequest, out *pb.GetResponse) error
}

pb.GetRequest 和 pb.GetResponse 定义了请求和响应 struct，这个抽象可以分离底层传输方式。

当然还需要对节点调度器抽象，PeerPicker：

PeerPicker

type PeerPicker interface {
    // PickPeer 根据 key 返回应该处理这个 key 的节点
    // ok 为 true 代表找到了节点
    // nil, false 代表当前节点就是 key 的处理器
    PickPeer(key string) (peer ProtoGetter, ok bool)
}

调度器主要负责根据管理 key 和节点的一致性映射。

groupcache 实现了一个 HTTP 的 PeerPicker，HTTPPool。

至此，groupcache 通过 Getter，PeerPicker，ProtoGetter 三个 interface 定义了cache，节点和调度器之间的连接方式，可以有效地控制耦合度，也提供了比较大的灵活性。