groupcache 是 Brad Fitzpatrick 最新的作品，目标在于取代一部分memcached的功能。以官方的说明是：groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases. 另外一篇介绍文是「Playing With Groupcache」。跟memcached 差异最大的地方在于「没有更改与删除的功能」，一旦写进去后就不会变动。在放弃update/delete 的特性后，换来的是： >> Cluster 的能力。 >> 处理热点的能力。 以往在memcached server 之间是没有交集的，在groupcache 则是cluster 起来。另外以前在memcached 会因为同时存取同一个key 而造成single CPU overloading 的问题，在groupcache 则透过auto-mirror 机制解决。参考：http://blog.csdn.net/songbohr/article/details/16349989。其中groupcache与memcached最大的区别是不需要启动额外的服务。groupcache作为lib库缓存数据，不需要单独开启服务器，减少了服务器额外维护的代价。
groupcache也常被推荐为适合Golang初学者分析的代码段，这几天我也抽空分析了一下具体的实现，并结合Play With Groupcach简单的测试了GroupCache，实现的基本结构如下所示：
该软件结构图实现了一种只读型静态网站的分布式实现。主要包括三个服务器，其中DB Server是数据库，主要对外提供数据，在实际的场景中可以是NoSql数据库也可能是关系数据库。可对该数据库进行插入、新增数据。缓存服务器，分为前端和GroupCache Server，实际上将Cache Server包含在了业务代码中，其中前端是提供操作的相关接口，而后端部分通常作为业务服务器的一部分，缓存数据可直接被服务器使用。Cli部分主要是用于操作数据量和groupcache server交互。这部分代码可参考https://github.com/capotej/groupcache-db-experiment。这部分代码主要分析了缓存部分的实现，代码如下：
代码语言：javascript复制package main
import (
"flag"
"fmt"
"github.com/golang/groupcache"
"groupcache/api"
"groupcache/client"
"net"
"net/http"
"net/rpc"
"os"
"strconv"
)
type Frontend struct {
cacheGroup *groupcache.Group //groupcache Group
}
func (s *Frontend) Get(args *api.Load, reply *api.ValueResult) error { //从cache中去取key值，实际是rpc的函数
var data []byte
fmt.Printf("cli asked for %s from groupcachen", args.Key)
err := s.cacheGroup.Get(nil, args.Key, groupcache.AllocatingByteSliceSink(&data)) //groupcache中获取数据
reply.Value = string(data)
return err
}
func NewServer(cacheGroup *groupcache.Group) *Frontend {
server := new(Frontend)
server.cacheGroup = cacheGroup //cachegroup
return server
}
func (s *Frontend) Start(port string) { //tcp的rpc服务
rpc.Register(s)
rpc.HandleHTTP()
l, e := net.Listen("tcp", port)
if e != nil {
fmt.Println("fatal")
}
http.Serve(l, nil)
}
func main() {
var port = flag.String("port", "8001", "groupcache port")
flag.Parse()
peers := groupcache.NewHTTPPool("http://localhost:" *port) //注册groupcache的http服务
client := new(client.Client)
var stringcache = groupcache.NewGroup("SlowDBCache", 64<<20, groupcache.GetterFunc( //该函数用于获取实际的数据，这部分通常是从源获取数据
func(ctx groupcache.Context, key string, dest groupcache.Sink) error {
result := client.Get(key)
fmt.Printf("asking for %s from dbservern", key)
dest.SetBytes([]byte(result))
return nil
})) //创建一个Group
peers.Set("http://localhost:8001", "http://localhost:8002", "http://localhost:8003") //设置对端信息
frontendServer := NewServer(stringcache) //rpc的服务器
i, err := strconv.Atoi(*port)
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(2)
}
var frontEndport = ":" strconv.Itoa(i 1000) //prc的端口为900x
go frontendServer.Start(frontEndport) //启动rpc的服务，goroutine，这部分用于cli、db之间的交互
fmt.Println(stringcache)
fmt.Println("cachegroup slave string on " *port)
fmt.Println("fronend start on " frontEndport)
http.ListenAndServe("127.0.0.1:" *port, http.HandlerFunc(peers.ServeHTTP)) //启动http的服务，实际上是启动了GroupCache的服务
}从上述的代码可知，使用GroupCache的基本过程如下所示: >> 首先创建一个GroupCache的HTTPool, peers。 >> 创建Group对象， 设置该Group Cache的大小，数据实际获取的方法，其中的 groupcache.GetterFunc对应着实际从源头加载数据的方法，比如从数据库中获取、从文件中获取等。这也是必须的。groupcache.GetterFunc实际上是groupcache.Getter的接口实例。 >> 设置对端GroupCache的地址信息。peers.Set(url1, url2, ...) >> 启动GroupCache的Http服务。在http.ListenAndServe("xxxx", http.HandlerFunc(peers.ServeHTTP)) >> 要获取数据只需要通过创建的Group对象来获取即可。group.Get(xxx)。 后续将对groupcache的代码进行进一步的分析。
