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本文有『Go開源說』第四期 go-zero 直播內(nèi)容修改整理而成，視頻內(nèi)容較長，拆分成上下篇，本文內(nèi)容有所刪減和重構。

大家好，很高興來到“GO開源說” 跟大家分享開源項目背后的一些故事、設計思想以及使用方法，今天分享的項目是 go-zero，一個集成了各種工程實踐的 web 和 rpc 框架。我是Kevin，go-zero 作者，我的 github id 是 kev wan。

go-zero 概覽

go-zero 雖然是20年8月7號才開源，但是已經(jīng)經(jīng)過線上大規(guī)模檢驗了，也是我近20年工程經(jīng)驗的積累，開源后得到社區(qū)的積極反饋，在5個多月的時間里，獲得了5.9k star。多次登頂github Go語言日榜、周榜、月榜榜首，并獲得了gitee最有價值項目（GVP），開源中國年度最佳人氣項目。同時微信社區(qū)極為活躍，3000+人的社區(qū)群，go-zero愛好者們一起交流go-zero使用心得和討論使用過程中的問題。

go-zero 如何自動管理緩存？

緩存設計原理

我們對緩存是只刪除，不做更新，一旦DB里數(shù)據(jù)出現(xiàn)修改，我們就會直接刪除對應的緩存，而不是去更新。

我們看看刪除緩存的順序怎樣才是正確的。

先刪除緩存，再更新DB

我們看兩個并發(fā)請求的情況，A請求需要更新數(shù)據(jù)，先刪除了緩存，然后B請求來讀取數(shù)據(jù)，此時緩存沒有數(shù)據(jù)，就會從DB加載數(shù)據(jù)并寫回緩存，然后A更新了DB，那么此時緩存內(nèi)的數(shù)據(jù)就會一直是臟數(shù)據(jù)，知道緩存過期或者有新的更新數(shù)據(jù)的請求。如圖

先更新DB，再刪除緩存

A請求先更新DB，然后B請求來讀取數(shù)據(jù)，此時返回的是老數(shù)據(jù)，此時可以認為是A請求還沒更新完，最終一致性，可以接受，然后A刪除了緩存，后續(xù)請求都會拿到最新數(shù)據(jù)，如圖

讓我們再來看一下正常的請求流程：

第一個請求更新DB，并刪除了緩存
第二個請求讀取緩存，沒有數(shù)據(jù)，就從DB讀取數(shù)據(jù)，并回寫到緩存里
后續(xù)讀請求都可以直接從緩存讀取

我們再看一下DB查詢有哪些情況，假設行記錄里有ABCDEFG七列數(shù)據(jù)：

只查詢部分列數(shù)據(jù)的請求，比如請求其中的ABC，CDE或者EFG等，如圖
查詢單條完整行記錄，如圖

查詢多條行記錄的部分或全部列，如圖

對于上面三種情況，首先，我們不用部分查詢，因為部分查詢沒法緩存，一旦緩存了，數(shù)據(jù)有更新，沒法定位到有哪些數(shù)據(jù)需要刪除；其次，對于多行的查詢，根據(jù)實際場景和需要，我們會在業(yè)務層建立對應的從查詢條件到主鍵的映射；而對于單行完整記錄的查詢，go-zero 內(nèi)置了完整的緩存管理方式。所以核心原則是：go-zero 緩存的一定是完整的行記錄。

下面我們來詳細介紹 go-zero 內(nèi)置的三種場景的緩存處理方式：

基于主鍵的緩存
```
PRIMARY?KEY?(`id`)
```
這種相對來講是最容易處理的緩存，只需要在 redis 里用 primary key 作為 key 來緩存行記錄即可。
基于唯一索引的緩存
img
在做基于索引的緩存設計的時候我借鑒了 database 索引的設計方法，在 database 設計里，如果通過索引去查數(shù)據(jù)時，引擎會先在 索引->主鍵 的 tree 里面查找到主鍵，然后再通過主鍵去查詢行記錄，就是引入了一個間接層去解決索引到行記錄的對應問題。在 go-zero 的緩存設計里也是同樣的原理。
基于索引的緩存又分為單列唯一索引和多列唯一索引：
但是對于 go-zero 來說，單列和多列只是生成緩存 key 的方式不同而已，背后的控制邏輯是一樣的。然后 go-zero 內(nèi)置的緩存管理就比較好的控制了數(shù)據(jù)一致性問題，同時也內(nèi)置防止了緩存的擊穿、穿透、雪崩問題（這些在 gopherchina 大會上分享的時候仔細講過，見后續(xù) gopherchina 分享視頻）。
另外，go-zero 內(nèi)置了緩存訪問量、訪問命中率統(tǒng)計，如下所示：
```
dbcache(sqlc)?-?qpm:?5057,?hit_ratio:?99.7%,?hit:?5044,?miss:?13,?db_fails:?0
```
可以看到比較詳細的統(tǒng)計信息，便于我們來分析緩存的使用情況，對于緩存命中率極低或者請求量極小的情況，我們就可以去掉緩存了，這樣也可以降低成本。

單列唯一索引如下：
```
UNIQUE?KEY?`product_idx`?(`product`)
```

多列唯一索引如下：

UNIQUE?KEY?`vendor_product_idx`?(`vendor`,?`product`)

緩存代碼解讀

1. 基于主鍵的緩存邏輯

具體實現(xiàn)代碼如下：

func?(cc?CachedConn)?QueryRow(v?interface{},?key?string,?query?QueryFn)?error?{
?return?cc.cache.Take(v,?key,?func(v?interface{})?error?{
??return?query(cc.db,?v)
?})
}

這里的 Take 方法是先從緩存里去通過 key 拿數(shù)據(jù)，如果拿到就直接返回，如果拿不到，那么就通過 query 方法去 DB 讀取完整行記錄并寫回緩存，然后再返回數(shù)據(jù)。整個邏輯還是比較簡單易懂的。

我們詳細看看 Take 的實現(xiàn)：

func?(c?cacheNode)?Take(v?interface{},?key?string,?query?func(v?interface{})?error)?error?{
?return?c.doTake(v,?key,?query,?func(v?interface{})?error?{
??return?c.SetCache(key,?v)
?})
}

Take 的邏輯如下：

用 key 從緩存里查找數(shù)據(jù)
如果找到，則返回數(shù)據(jù)
如果找不到，用 query 方法去讀取數(shù)據(jù)
讀到后調(diào)用 c.SetCache(key, v) 設置緩存

其中的 doTake 代碼和解釋如下：

//?v?-?需要讀取的數(shù)據(jù)對象
//?key?-?緩存key
//?query?-?用來從DB讀取完整數(shù)據(jù)的方法
//?cacheVal?-?用來寫緩存的方法
func?(c?cacheNode)?doTake(v?interface{},?key?string,?query?func(v?interface{})?error,
?cacheVal?func(v?interface{})?error)?error?{
??//?用barrier來防止緩存擊穿，確保一個進程內(nèi)只有一個請求去加載key對應的數(shù)據(jù)
?val,?fresh,?err?:=?c.barrier.DoEx(key,?func()?(interface{},?error)?{
????//?從cache里讀取數(shù)據(jù)
??if?err?:=?c.doGetCache(key,?v);?err?!=?nil?{
??????//?如果是預先放進來的placeholder（用來防止緩存穿透）的，那么就返回預設的errNotFound
??????//?如果是未知錯誤，那么就直接返回，因為我們不能放棄緩存出錯而直接把所有請求去請求DB，
??????//?這樣在高并發(fā)的場景下會把DB打掛掉的
???if?err?==?errPlaceholder?{
????return?nil,?c.errNotFound
???}?else?if?err?!=?c.errNotFound?{
????//?why?we?just?return?the?error?instead?of?query?from?db,
????//?because?we?don't?allow?the?disaster?pass?to?the?DBs.
????//?fail?fast,?in?case?we?bring?down?the?dbs.
????return?nil,?err
???}

??????//?請求DB
??????//?如果返回的error是errNotFound，那么我們就需要在緩存里設置placeholder，防止緩存穿透
???if?err?=?query(v);?err?==?c.errNotFound?{
????if?err?=?c.setCacheWithNotFound(key);?err?!=?nil?{
?????logx.Error(err)
????}

????return?nil,?c.errNotFound
???}?else?if?err?!=?nil?{
????????//?統(tǒng)計DB失敗
????c.stat.IncrementDbFails()
????return?nil,?err
???}

??????//?把數(shù)據(jù)寫入緩存
???if?err?=?cacheVal(v);?err?!=?nil?{
????logx.Error(err)
???}
??}
????
????//?返回json序列化的數(shù)據(jù)
??return?jsonx.Marshal(v)
?})
?if?err?!=?nil?{
??return?err
?}
?if?fresh?{
??return?nil
?}

?//?got?the?result?from?previous?ongoing?query
?c.stat.IncrementTotal()
?c.stat.IncrementHit()

??//?把數(shù)據(jù)寫入到傳入的v對象里
?return?jsonx.Unmarshal(val.([]byte),?v)
}

2. 基于唯一索引的緩存邏輯

因為這塊比較復雜，所以我用不同顏色標識出來了響應的代碼塊和邏輯，block 2 其實跟基于主鍵的緩存是一樣的，這里主要講 block 1 的邏輯。

代碼塊的 block 1 部分分為兩種情況：

通過索引能夠從緩存里找到主鍵
此時就直接用主鍵走 block 2 的邏輯了，后續(xù)同上面基于主鍵的緩存邏輯
通過索引無法從緩存里找到主鍵

通過索引從DB里查詢完整行記錄，如有 error，返回
查到完整行記錄后，會把主鍵到完整行記錄的緩存和索引到主鍵的緩存同時寫到 redis 里
返回所需的行記錄數(shù)據(jù)
右側(cè)代碼是個實際使用索引緩存的示例

所有上面這些緩存的自動管理代碼都是可以通過 goctl 自動生成的，我們團隊內(nèi)部 CRUD 和緩存基本都是通過 goctl 自動生成的，可以節(jié)省大量開發(fā)時間，并且緩存代碼本身也是非常容易出錯的，即使有很好的代碼經(jīng)驗，也很難每次完全寫對，所以我們推薦盡可能使用自動的緩存代碼生成工具去避免錯誤。

go-zero 服務治理 + go-zero 最佳實踐（待續(xù)）

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視頻回放地址

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項目地址

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https://github.com/gocn/opentalk/tree/main/PhaseFour_go-zero

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Go 開源說第四期（下）：go-zero緩存管理最佳實踐