后端的轮子（三）--- 缓存
今天这一篇没想到会这么长，后面有一段是写网络模型的，和缓存本身的关系不大，只是写到那里就想到了这个问题，多写了一些，那一段是我自己的理解，肯定有不对的地方，欢迎讨论拍砖。
前言
前面花了一篇文章说数据库这个轮子，其实说得还很浅很浅的，真正的数据库比这复杂不少，今天我们继续轮子系列，今天说说缓存系统吧。
缓存是后端使用得最多的东西了，因为性能是后端开发一个重要的特征，所以缓存就应运而生了，而且现在缓存已经到了泛滥的程度了，我几乎没见过没有缓存的后端，一遇到性能问题，首先想到的不是看代码，而是加缓存，我也是醉了，好了，不扯这些，这些和今天的文章无关，今天我们来专门讲讲缓存吧。
缓存和KVDB
缓存和KVDB两个东西经常一起出现，两者在使用上没有明显的界限，当一个KVDB速度够快，性能够强劲，那么就可以当缓存来用了，我们使用Redis来做缓存，实际上就是把一个KVDB来当缓存用。但一般情况下，KVDB能提供更多的数据结构，所以象Redis这样的KVDB中有很多实用的数据结构，比如List啊，hashtable啊之类的，而且KVDB一般都提供持久化的存储，而像memcached这样的纯缓存一般不提供持久化存储功能，而且数据结构也比较简单，仅仅提供key和value都是字符串的形式。
现在KVDB的代表Redis性能已经越来越强劲了，虽然它是个单线程的服务，但目前基本上能用memcached的都可以用Redis代替，而且Redis因为支持更多的数据结构，所以扩展性更好。现在很多情况下所说的缓存，实际上都是指的是Redis缓存。
缓存的类型
我们这里抛开Redis，来单独说说缓存，所谓缓存，实际上是为了给数据提供一个更快的访问方式，这个更快一般是相对于最终数据而言的，最终数据可以是KVDB中的数据，也可以是文件数据，还可以是其他机器上的数据库数据，只要比这些个数据访问的快的，都可以叫缓存，那么一般缓存分成一下几种。
数据库型缓存，比如最终数据是其他机器上的MySql数据库中，那么我们做一个KVDB的数据库，查询的时候按照key查询，总比数据库要快点吧，那这个KVDB就是个缓存。
文件型的缓存，进一步说，远程的KVDB还是有网络延迟，慢了点，这时候我在本地做一个文件缓存，这个文件的访问速度比远程数据库要快吧，那这个文件也是个缓存。
内存型的缓存，再进一步，本地文件还是嫌慢了，那么我们在做一个内存缓存，把最热的数据存到内容中，那这个内存的访问速度一定比文件要快，那这个内存块也是个缓存。
所以说，只要比最终数据访问得快的数据结构，就是一个缓存系统。
为了一般性，我们这里所说的缓存轮子，将会说一个内存型的缓存，只提供简单字符串类型的key和value的操作。
如何设计一个缓存
设计一个独立的内存型的缓存系统，首先先要确定缓存最关心的东西，那就是性能，所有的需要考虑的东西都是围绕性能两个字来进行设计的，所以最重要的部分，设计一个缓存需要考虑以下三个方面，底层数据结构，内存管理，网络模型。
底层数据结构
又看到数据结构这个词了，我们所说的所有轮子，都跑不掉数据结构这个东西，对于缓存来说，一般都是KV形式的数据结构，所以底层一般会使用树或者哈希表来保存数据，而缓存对性能的要求更高，所以一般使用哈希表来保存数据，所以底层的数据结构就是哈希表了。
哈希表
哈希函数和类型
选择哈希表，是因为他的O(1)的查询复杂度，这是一个很重要的性能指标，但如果哈希函数没有选择好，产生了大量的哈希碰撞，那性能就会急剧降低，所以对于哈希函数的选择也是一个需要考虑的问题，比较流行的哈希函数有很多，特别的，如果是自用型的缓存，哈希函数可以根据业务场景再来调整，保证哈希的均匀，从而让查询复杂度更加接近O(1)。
哈希表的实现方式有很多中，最最基础的就是数组+链表的形式了，也叫开链哈希，数组长度就是哈希的桶的长度，链表用来解决冲突，插入数据的时候如果哈希碰撞了，把具体节点挂在该节点后面的链表上，查询数据时候有冲突，就继续线性查询这个节点下的链表。
还有一种叫闭链哈希，闭链哈希实际是一个循环数组，数组长度就是桶的长度，插入数据的时候有冲突的话，移动到该节点的下一个，直到没有冲突为止，如果移动到了末尾的话，转到数组的头部，查找数据的时候类似。
我们这里说的哈希表都是第一种开链哈希表。
锁
由于缓存不仅仅有读，还有写操作，如果在多线程的场景下，势必会产生加锁的操作，如果设计这个锁也是需要考虑的，如果写操作不是很多的情况下，那么整个哈希表加读写锁就行了，但如果写操作也比较频繁，那么可以为一批哈希槽或者每一个哈希槽加一把锁，这样的话，可以把锁等待的时间延迟给降下来，具体还是要看场景，我实现的时候是给每个槽加了一个读写锁，这样更耗费内存，但是性能好一些。这种类型的哈希表的数据结构长成下面这个图的样子。
每一个槽配了一把读写锁，每次写的时候都对单个槽进行加锁操作，这样的坏处就是需要维护巨多无比的锁，容易造成浪费，在实际中我们可以根据实测的结果，给一批槽加一把锁，这样也可以把锁资源空下来，并且也能达到比较好的并发效果。
关于锁设计，再多说一下，多线程（或者多协程）的情况下，加锁是一种常规处理方式，现在的X86架构，支持一种CAS的无锁操作模式，是在CPU层面实现的对变量的多线程同步技术，golang中有个atomic包，简单的封装了这个功能，但是这个操作在进行变量更新的时候一般要在一个循环中来实现，不停的尝试直到成功为止，虽然说减少了锁的操作，但代码看起来没那么清晰，而且如果出了问题，调试起来也没有锁那么清晰，并且虽然是CPU级别的支持，但是还是有问题的，就是线程切换的时候还是会造成不可预知的错误，这里就不展开了，感兴趣的可以自己去搜索一下CAS无锁操作，并且在一般的缓存中还是读多写少，通过把锁扩展到槽级别基本上性能不会出现很大的损耗，当然，如果你对性能有着极致的追求，可以考虑CAS方案，但是也要注意坑哦。
字符串和整数
最后，我们看看对于单个的具体的哈希槽，在发生哈希碰撞的时候一个槽下面可能挂了很多节点。
当进行读操作的时候，如果哈希到这个槽下面来了，我们需要比较每个节点的key和查询串的值，只有相等的情况才是我们需要的。比较每个key的值是进行了一次字符串的比较，效率是比较低的，这里继续出现一个用空间换时间的方法，就是我们在插入节点的时候给每个节点的key生成两个哈希值，第一个哈希值用来进行槽的选择，第二个哈希值保存在节点内，查询的时候不进行key的字符串比较而比较第二个哈希值，由于哈希值是整数的，所以比较效率比直接比较字符串要快多了。用这样的方式，在写入数据和查询数据的时候需要进行两次哈希计算，并且还需要有个单独的空间来存储第二个哈希值，但是查询的时候可以节省字符串比较的时间。
对于两个字符串的比较，平均时间复杂度是O(n/2)吧，而对于两个整数的比较，一个异或操作就搞定了，谁快就不用说了吧，这个槽变成这样了。
重哈希(reHash)
对于不断增长的数据而言，重哈希是一个必不可少的过程，所谓重哈希，就是当你的桶使用到一定程度以后碰撞的概率就变很大了，这时候就需要把桶加大了。
把桶加大，必然需要进行一次重新哈希的过程，这个过程的处理办法也有一些技巧。
直接重新哈希，这是最简单的，就是把所有的key重新哈希一遍放到新的桶中，简单粗暴，但是缺点也很明显，就是当key很多的时候非常耗时间和资源，在这段时间中，服务是不可用的。
逐步迁移的重哈希，因为桶的变化，重新哈希是无法避免的，这时候我们主要要考虑的是让服务尽可能的保持可用，那么除了直接哈希，还有一种策略上的优化，简单的描述就是申请两个桶A和B，B的桶数量大于A
初始化申请的时候可以并不实际申请内存空间，首先用第一个桶A进行数据存储，当第一个桶A使用到一定比例，比如80%的时候，开始进行哈希迁移。
新来的写操作先哈希到桶B，然后在哈希到桶A上，把A桶上命中的节点上的所有数据重新哈希到B上，然后在A上打一个标记，表示这个节点失效了。
新来的读操作，先哈希到A进行命中，如果A的这个节点标记为失效，再哈希到B上读取正确数据，如果A节点没有标记失效，那么把这个节点下的所有数据重新哈希到B上，并在A上打一个标记，表示这个节点失效了。
直到所有的A的数据都迁移完成，把A和B交换一下，并且把A的桶数据增加，作为下一次迁移使用。
这样，当进行重新哈希的时候，多了几次哈希运算，性能损失了一些，但是服务始终是可用的。
内存管理
还有一个方面就是内存了，因为有写操作，那么就需要申请内存，如果写操作比较多的话，再加上有删除操作的话，那就会不停的申请释放内存。内存的申请和释放也是比较损耗性能的，所以一般会用自己的内存池来进行内存的分配。关于内存池这一块，有很多内存池的实现方式，这里就不详细说了。
其实我觉得这种对性能有强要求的服务，不太适合使用带GC的语言进行编写，最直接的还是用C这种系统语言来编写，特别是涉及到内存池这种比较靠底层的东西，有GC实际上是很麻烦的事情，在Golang中，因为是自带GC的，如果需要进一步榨干系统的性能，那么这么底层的东西要用CGO来实现了，把GC丢一边，所有的内存都自己管。
网络模型
除了在底层数据结构层的性能损耗外，网络模型的选择也是很重要的，选择性能尽可能高的网络模型也能极大的提升性能，比如memcached就用了libevent这个事件模型，总的来说就是先通过一个主线程监听端口，接收到网络文件描述符以后，然后通过master-worker这种结构将网络的套接字分发到各个worker线程的独立队列中，各个线程利用libevent模型对队列中的套接字进行读写。
而Redis的网络模型更简明一点，但也是基于epoll的IO多路复用，感兴趣的朋友可以自己去看看Redis的源码，他相当于是一个稍微简化版本的libevent模型。
关于libevent和libev这两个模型（其实差不太多），我们可以专门写一篇文章分析一下源码，他们的源码都不多，正好我也看过，可以写一篇文章，当然网上这类文章也很多。
对于网络模型，实际上现代的高级语言已经基本上封装到http这个层次了，比如golang这种现代语言，http的包都可以直接用，并且并发性能也挺好的，但是对于一个缓存系统，如果配合一个http的模型，就显得太重了，http底下的TCP模型就可以很好的解决问题，对于这一块，我们可以用个简单的模型：
根据CPU的核心数启动相应数量的协程，每个协程配合一个channel
启动一个协程负责接收tcp连接，accpet链接以后通过channel交给相应的协程处理
这段代码虽然使用了channel这个东西，但也算是一个比较标准的多线程编程方式了，在多线程的世界中也可以用循环链表来表示这个channel，用代码来体现大概就是这样子的。
func GetConnection() error {
tcpAddr, := net.ResolveTCPAddr("tcp", ":26719")
listener, := net.ListenTCP("tcp", tcpAddr)
//启动处理协程
for i := 0; i
除了上面那种模型，还有一种比较奔放的模型，也是比较golang的写法了。
- 启动一个协程负责接收tcp连接，accpet链接以后go出一个协程进行处理
代码实现就是下面这个样子
func GetConnection() error {
tcpAddr, := net.ResolveTCPAddr("tcp", ":26719")
listener, := net.ListenTCP("tcp", tcpAddr)
for {
conn, _ := listener.AcceptTCP()
go Process(conn) //处理实际连接
}
}
关于golang的协程分析
这种奔放的协程使用方式到底行不行？这两种到底哪个比较好？这里我们不讨论这两种模型哪种好，我们看看golang的协程吧。
golang的协程网上资料很多，关于协程的详细设计可以找到不少文章，总的来说就是这是一个轻量级的线程，有多轻呢？轻到它其实就是一个代码段加上一个自己的栈，光这个还不够，线程也可以说是一个代码片段加上一个自己的栈，只是协程的栈比线程的小而已，除了这个以为，协程主要的轻表现在它不通过操作系统调度，他是通过代码内部进行显示调度的。
什么叫代码内部进行显示调度呢？
我们先看看目前流行的两个事件模型【同时也是处理网络连接的网络模型】，一种是nodejs为代表的IO模型，大堆回调函数，一种是传统的多线程模型。
先看回调模型，像下图一样，左边是IO队列，右边是代码片段，每个IO事件对应一个回调函数，接收到IO事件以后进行相应的函数处理，这样的好处就是CPU利用率极高，不用切换资源，坏处就是代码被扯乱了，变成无序的了，对编程的要求比较高。
再看看线程模型，线程模型线程的切换实际上是操作系统来进行的，线程模型如下图，右边是线程的代码，左边的舞台就是CPU了，当在CPU上跳舞的线程进行系统调用（比如读取文件）或者每隔一段时间（时钟中断，不了解的请自行看计算机体系结构），操作系统就会把当前在CPU上玩耍的线程换下来，换个新的上去，这样的调度方式是操作系统来进行的，不需要线程本身参与，线程什么时候运行完全有操作系统说了算，线程切换也是操作系统说了算，好处就是编程的时候比较正常，缺点就是进行线程的切换是要耗费资源的，而且新开线程也需要资源。
有什么办法把这两种模型结合起来呢？我觉得golang的协程就是干了这个事情，golang的协程模型如下，这个图是我自己画的，主要是为了说明协程把上面两个模型结合，实际的协程模型长得不是这样子的啊。我们看到只剩下一个线程（或者进程）在CPU上跑了，上面的任务都跑到线程内部变成一个一个的代码片段了，执行哪个片段由线程内部决定，当遇到系统调用的时候，不用切换进程，而是直接切换执行其他的代码片段，这样的话，和线程模型比少了线程切换的开销，并且还能和回调模型一样，当IO操作的时候运行其他代码片段，最重要的是没有回调函数了，在开发人员看来和线程一样了。
好了，关键问题来了，怎么调度的呢？上面的回调模型和线程模型调度的时候都是操作系统来完成的，这里就显示出代码内部的显示调用了，就是说这些代码片段运行的时候，运行一段时间后，通过调用一个函数，主动放弃CPU，这些个代码片段就像下面这样
func running(){
//计算一些东西
stop() //调用stop主动不跑了，请把我正在运行的这个地址和我的栈记录下来，下次运行的时候继续在这里跑
//剩下的代码
}
这就是代码内部的显示调用了，所谓协程嘛，就是需要运行的代码来协助进行任务的调度，怎么协助呢？就是显示的调用一个函数来进行现场保存和切换代码。
很多人说我在写golang的时候没看到这玩意啊，恩，为了让你编程容易，这东西隐藏到系统调用中去了，就是说你在协程中只要进行了系统调用(比如打印系统，读取文件，操作网络)，那么在调用类似fmt.Println的时候就调用了这个调度函数来切换协程了，当然，你也可以在你的代码中主动放弃CPU使用权，只要调用runtime.Gosched()就行了。
关于这部分，你可以试试下面的代码，在单核CPU的情况下，第二个函数是永远执行不了的，如果是按照多线程的思想，第二个函数是可以执行的，这就是因为第一个函数没有系统调用没有IO操作，所以一直把持着CPU不放弃，这也是协程编程需要注意的地方。
func main() {
runtime.GOMAXPROCS(1)
var workResultLock sync.WaitGroup
go func() {
fmt.Println("我开始跑了哦。。。")
i := 1
for {
i++
}
}()
workResultLock.Add(1)
time.Sleep(time.Second * 2)
go func() {
fmt.Println("我还有机会吗？？？？")
}()
workResultLock.Add(1)
workResultLock.Wait()
}
好了，协程的原理说了一下，我们再看看到底什么模型比较合适呢？我们看到，golang的协程这么设计出来，首先建立协程的消耗很少，并且在多IO操作的时候比线程是要占优势的，因为在IO操作的时候，只是像回调一样换了一段代码来执行，没有线程的切换。这也是为什么用golang来写服务器代码比较合适的原因，因为服务端的代码基本上都少不了IO操作，网络读写是IO，数据库读写是IO，这样用golang既可以保持原来的多线程编程的连贯思维，又可以尽可能的使用事件模型的优势，减少线程切换。
恩，现在回到我们的缓存，虽然我们在对缓存读写的时候没有IO操作，但是网络读写还是IO操作，而且对于缓存的操作本身理论上并不耗费多少时间（就是几个哈希操作），所以IO时间占比还是比较大的，所以这种情况下我觉得使用奔放的协程模式是可以的，但也别太奔放了，最好限制一下协程的数量。
但对于有些系统，比如搜索系统，广告系统这种服务，每次都有个在线排序的过程，这是个非常大计算量的任务，基本上一次请求80%的时间都耗费在排序这种计算上了，IO反而不是瓶颈，这种情况下，多线程模型和golang这种协程模型差别就不是很大了，这时候8核CPU只启动8个协程和启80个协程，效率的差别就不大了。
总结
代码没准备好，忙死了。不过放心不会太监的。而且好久没更新了，今天先把文章写了吧，本来没准备写golang协程这一块的，后来写着写着就有这一段了。
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关键字：后端, 缓存设计
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