转载自:http://luodw.cc/2016/08/23/golang01/
实习期间一直在用golang，今天想写篇博客，聊聊我对golang的一些思考，以及分析下groupcache的实现；
厦大美景
在没接触golang之前，在我的印象里，服务器开发就是常见的nginx多进程，memcache多线程，redis单线程；后来，golang这种多协程，一个连接对应一个协程的模式深深吸引了我，相比进程，线程，协程粒度相对较小，协程切换代价与进程和线程相比是非常小的，因此一个连接对应一个协程才得以行得通；
golang很适合写服务，首先是语言层面支持高并发，其次是对http和rpc接口封装，用户在写c/s架构服务器时，既可以用基于http的rest api接口实现客户端和服务器端的通信，同时还可以用rpc实现客户端和服务器端的通信，而且支持多种数据格式传输，例如xml,json,gob等等；最后就是部署简单，生成可执行文件，直接运行；
学习golang，首先是学习基础语法，这个网上有很多教程，有一本《Go语言编程》很适合入门；其次就需要学习go语言层面底层的一些东西，例如协程切换，socket编程原理以及gc等等；这是非常有必要的，因为了解这些，对golang的使用会更加得心应手；例如golang网络编程，是怎么通知某个描述符有事件到达的?协程一开始阻塞在read调用中，当有数据达到之后，是怎么被唤醒的?等；我推荐两本gitbook，一个适合入门，一个适合深入:
深入理解Go
Implemention of golang
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在了解基础于语法以及一些底层原理之后，我觉得可以看看golang自带的框架，写的非常棒，很适合学习，特别是http和rpc，因为学习这两个框架可以了解到一次http请求是如何实现的，以及一次rpc过程是怎么实现的；当然还有一些第三方开源框架也写得很好；
ok，下面就来看看缓存库groupcache是怎么实现的。
groupcache
groupcache存储的是kv结构，同是memcache作者出品，官方github上说明如下：
groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases.
也就是说groupcache是一个kv缓存，用于在某些方面替代memcache，但是我在学习了这个框架之后，我发现这个框架的适用场景并不多，因为groupcache只能get，不能update和delete，也不能设置过期时间，只能通过lru淘汰最近最少访问的数据；有些数据如果长时间不更改，那么可以用groupcache作为缓存；groupcache已经在dl.Google.com、Blogger、Google Code、Google Fiber、Google生产监视系统等项目中投入使用。
但是groupcache还是有它的优点的，groupcache既是服务器，也是客户端，当在本地groupcache缓存中没有查找的数据时，通过一致性哈希，查找到该key所对应的peer服务器，在通过http协议，从该peer服务器上获取所需要的数据；还有一点就是当多个客户端同时访问memcache中不存在的键时，会导致多个客户端从mysql获取数据并同时插入memcache中，而在相同情况下，groupcache只会有一个客户端从mysql获取数据，其他客户端阻塞，直到第一个客户端获取到数据之后，再返回给多个客户端；
groupcache是一个缓存库，也就是说不是一个完整的软件，需要自己实现main函数。可以自己写个测试程序，跑跑groupcache，我看了有些博客是直接引用Playing With Groupcache这篇博客的测试程序，这个测试程序，客户端和groupcache通过rpc进行通信，而groupcache peer之间通过http协议进行通信；这是比较好的做法，因为如果客户端与服务器通信和groupcache之间通信采用的是同一个端口，那么在并发量上去的时候，会严重影响性能；下图是这个测试程序的架构图: groupcache结构图
这个原理就是如果客户端用的是set或get命令时，这时直接操作的是数据源(数据库或文件)，如果调用的是cget命令，则从groupcache中查找数据；
groupcache内部实现了lru和一致性哈希，我觉得大家可以看看，学习golang是如何实现lru和一致性哈希。下面简单分析groupcache Get函数的实现以及peer之间的通信；
groupcache Get函数实现
当客户端连上groupcache时，能做的只有get获取数据，如果本地有所需要的数据，则直接返回，如果没有，则通过一致性哈希函数判断这个key所对应的peer，然后通过http从这个peer上获取数据；如果这个peer上有需要的数据，则通过http回复给之前的那个groupcache；groupcache收到之后，保存在本地hotCache中，并返回给客户端；如果peer上也没有所需要的数据，则groupcache从数据源(数据库或者文件)获取数据，并将数据保存在本地mainCache，并返回给客户端；
func (g *Group) Get(ctx Context, key string, dest Sink) error {
g.peersOnce.Do(g.initPeers)
g.Stats.Gets.Add(1)//这是groupcache状态数据，即Get的次数+1
if dest == nil {
return errors.New(“groupcache: nil dest Sink”)
}
//查找本地缓存，包括mainCache和hotCache
value, cacheHit := g.lookupCache(key)
if cacheHit {
//如果命中，直接返回
g.Stats.CacheHits.Add(1)
return setSinkView(dest, value)
}
// 如果本地没有命中，则从peer获取
destPopulated := false
value, destPopulated, err := g.load(ctx, key, dest)
if err != nil {
return err
}
if destPopulated {
return nil
}
//将value赋值给dest返回
return setSinkView(dest, value)
}
这个Get函数很简单，先检查本地cache是否存在，存在即返回，不存在则向peer获取，接下来看下load函数是如何实现的；
func (g *Group) load(ctx Context, key string, dest Sink) (value ByteView, destPopulated bool, err error) {
g.Stats.Loads.Add(1)
//下面这个loadGroup是保证当数据不存在时，只有一个客户端从peer或者数据源获取数据，
//其他客户端阻塞，直到第一个客户端数据之后，所有客户端再返回；这个主要是通过sync.WaitGroup实现
viewi, err := g.loadGroup.Do(key, func() (interface{}, error) {
if value, cacheHit := g.lookupCache(key); cacheHit {
g.Stats.CacheHits.Add(1)
return value, nil
}
g.Stats.LoadsDeduped.Add(1)
var value ByteView
var err error
if peer, ok := g.peers.PickPeer(key); ok {
//从peer获取数据
value, err = g.getFromPeer(ctx, peer, key)
if err == nil {
g.Stats.PeerLoads.Add(1)
return value, nil
}
g.Stats.PeerErrors.Add(1)
}
//从数据源获取数据
value, err = g.getLocally(ctx, key, dest)
if err != nil {
g.Stats.LocalLoadErrs.Add(1)
return nil, err
}
g.Stats.LocalLoads.Add(1)
destPopulated = true
//将数据源获取的数据存储在本地mainCache中
g.populateCache(key, value, &g.mainCache)
return value, nil
})
if err == nil {
value = viewi.(ByteView)
}
return
}
这个load函数先是从peer获取数据，如果peer没有数据，则直接从数据源(数据库或文件)获取数据；ok，先看下groupcache是如何从数据源获取数据，然后再分析下如果从peer中获取数据；
func (g *Group) getLocally(ctx Context, key string, dest Sink) (ByteView, error) {
err := g.getter.Get(ctx, key, dest)
if err != nil {
return ByteView{}, err
}
return dest.view()
}
getLocallly函数主要是利用NewGroup创建Group时传进去的Getter，在调用这个Getter的Get函数从数据源获取数据。
func NewGroup(name string, cacheBytes int64, getter Getter) *Group {
return newGroup(name, cacheBytes, getter, nil)
}
也就是说当groupcache以及peer不存在所需数据时，用户可以自己定义从哪获取数据以及如何获取数据，即定义Getter的实例即可；
从peer获取数据
当本地groupcache中不存在数据时，会先从peer处获取数据，我们来看下getFromPeer函数实现
func (g *Group) getFromPeer(ctx Context, peer ProtoGetter, key string) (ByteView, error) {
//为了减少传输数据量，在peer之间，通过pb来传输数据
req := &pb.GetRequest{
Group: &g.name,
Key: &key,
}
res := &pb.GetResponse{}
err := peer.Get(ctx, req, res)
if err != nil {
return ByteView{}, err
}
value := ByteView{b: res.Value}
if rand.Intn(10) == 0 {//10%的概率将从peer获取的数据存储在本地hotCache
g.populateCache(key, value, &g.hotCache)
}
return value, nil
}
这个ProtoGetter是个接口，httpGetter结构体实现了这个接口，而上述传进getFromPeer函数的peer就是httpGetter,因此，我们可以来看下httpGet这个结构体的Get函数
func (h *httpGetter) Get(context Context, in *pb.GetRequest, out *pb.GetResponse) error {
u := fmt.Sprintf(
“%v%v/%v”,
h.baseURL,
url.QueryEscape(in.GetGroup()),
url.QueryEscape(in.GetKey()),
)
req, err := http.NewRequest(“GET”, u, nil)
if err != nil {
return err
}
tr := http.DefaultTransport
if h.transport != nil {
tr = h.transport(context)
}
res, err := tr.RoundTrip(req)
if err != nil {
return err
}
defer res.Body.Close()
if res.StatusCode != http.StatusOK {
return fmt.Errorf(“server returned: %v”, res.Status)
}
//bufferPool是bytes.Buffer类型的对象池
b := bufferPool.Get().(*bytes.Buffer)
b.Reset()
defer bufferPool.Put(b)
_, err = io.Copy(b, res.Body)//将获取的数据copy给b
if err != nil {
return fmt.Errorf(“reading response body: %v”, err)
}
err = proto.Unmarshal(b.Bytes(), out)//将数据存在out中
if err != nil {
return fmt.Errorf(“decoding response body: %v”, err)
}
return nil
}
这个函数首先向peer发起一个http请求，然后将请求得到的封装在out *pb.GetResponse，返回给getFromPeer,并最终返回给客户端；
总结
这篇文章主要是聊聊我对学习golang的一些看法，以及分析下groupcache的实现原理，分析的不是很细，主要是对这个框架进行了分析，对groupcache有了整体的认识之后，再去看细节部分，会简单很多。
这几天再看sqlmock开源框架，这个主要作用就是，在单元测试时用来模拟数据库操作；主要原理就是实现一个驱动程序。在看这个sqlmock过程中，首先必须把database/sql以及go-sql-driver看懂，知道这两个是如何一起运作的，这样才能了解sqlmock的实现；过几天再把database/sql以及go-sql-driver的实现原理发出来。
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