Go緩存設(shè)計(jì)：HashMap與緩存隔離策略

在Go語(yǔ)言中設(shè)計(jì)緩存時(shí)，HashMap是一個(gè)常見(jiàn)的選擇，因?yàn)樗峁┝丝焖俚逆I值對(duì)存儲(chǔ)。然而，當(dāng)涉及到緩存隔離策略時(shí)，需要考慮多個(gè)方面，包括緩存的大小限制、緩存項(xiàng)的過(guò)期時(shí)間、緩存穿透、緩存雪崩等問(wèn)題。以下是一個(gè)綜合考慮這些因素的緩存設(shè)計(jì)方案：

1. 使用HashMap存儲(chǔ)緩存

首先，我們使用一個(gè)HashMap來(lái)存儲(chǔ)緩存項(xiàng)。為了簡(jiǎn)化示例，我們假設(shè)每個(gè)緩存項(xiàng)都有一個(gè)唯一的鍵和一個(gè)值。

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

type CacheItem struct {
	Value      interface{}
	ExpireTime time.Time
}

type Cache struct {
	mu         sync.RWMutex
	items      map[string]CacheItem
	maxSize    int
}

func NewCache(maxSize int) *Cache {
	return &Cache{
		items:      make(map[string]CacheItem),
		maxSize:    maxSize,
	}
}

func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
	c.mu.RLock()
	defer c.mu.RUnlock()
	item, ok := c.items[key]
	if !ok || time.Now().After(item.ExpireTime) {
		return nil, false
	}
	return item.Value, true
}

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	if len(c.items) >= c.maxSize {
		c.evict()
	}
	c.items[key] = CacheItem{
		Value:      value,
		ExpireTime: time.Now().Add(ttl),
	}
}

func (c *Cache) evict() {
	// Simple eviction by removing the first item inserted
	for key := range c.items {
		delete(c.items, key)
		break
	}
}

func main() {
	cache := NewCache(10)
	cache.Set("key1", "value1", 5*time.Second)
	cache.Set("key2", "value2", 10*time.Second)

	if value, ok := cache.Get("key1"); ok {
		fmt.Println("key1:", value)
	} else {
		fmt.Println("key1 not found or expired")
	}

	time.Sleep(6 * time.Second)

	if value, ok := cache.Get("key1"); ok {
		fmt.Println("key1:", value)
	} else {
		fmt.Println("key1 not found or expired")
	}
}

2. 緩存隔離策略

2.1 緩存大小限制

在上面的示例中，我們通過(guò)maxSize字段限制了緩存的大小。當(dāng)緩存達(dá)到最大大小時(shí)，會(huì)觸發(fā)evict方法刪除最早的緩存項(xiàng)。

2.2 緩存項(xiàng)的過(guò)期時(shí)間

每個(gè)緩存項(xiàng)都有一個(gè)ExpireTime字段，用于存儲(chǔ)該緩存項(xiàng)的過(guò)期時(shí)間。在Get方法中，我們檢查當(dāng)前時(shí)間是否超過(guò)了緩存項(xiàng)的過(guò)期時(shí)間，如果是，則返回false。

2.3 緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個(gè)不存在的數(shù)據(jù)，由于緩存中也不存在這個(gè)數(shù)據(jù)，所以每次請(qǐng)求都會(huì)直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。為了避免緩存穿透，可以在Set方法中添加一個(gè)簡(jiǎn)單的布隆過(guò)濾器（Bloom Filter）來(lái)檢查鍵是否存在。

import "github.com/google/uuid"

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	if len(c.items) >= c.maxSize {
		c.evict()
	}
	if !c.hasKey(key) {
		key = uuid.New().String() // Generate a unique key if the original key is not provided
	}
	c.items[key] = CacheItem{
		Value:      value,
		ExpireTime: time.Now().Add(ttl),
	}
}

func (c *Cache) hasKey(key string) bool {
	_, exists := c.items[key]
	return exists
}

2.4 緩存雪崩

緩存雪崩是指緩存中大量緩存項(xiàng)在同一時(shí)間過(guò)期，導(dǎo)致大量請(qǐng)求直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。為了避免緩存雪崩，可以為每個(gè)緩存項(xiàng)設(shè)置一個(gè)隨機(jī)過(guò)期時(shí)間。

import (
	"math/rand"
	"time"
)

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	if len(c.items) >= c.maxSize {
		c.evict()
	}
	if !c.hasKey(key) {
		key = uuid.New().String() // Generate a unique key if the original key is not provided
	}
	expiration := time.Now().Add(ttl - time.Duration(rand.Intn(int(ttl/10))))
	c.items[key] = CacheItem{
		Value:      value,
		ExpireTime: expiration,
	}
}

通過(guò)以上設(shè)計(jì)，我們可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有緩存大小限制、緩存項(xiàng)過(guò)期時(shí)間、緩存穿透防護(hù)和緩存雪崩防護(hù)的緩存系統(tǒng)。