gin go 更新缓存_golang自动缓存-对缓存策略的补充方案
緩存的目的都是為了減少跟數據庫的直接交互，提高可用性。常用的方法如，對熱點數據緩存、對部分數據預加載、對頻繁操作的數據放到緩存中操作等等。
在開發的過程中，我嘗試了一種自動處理緩存的方法，記錄下，以供參考。
在業務代碼，和ORM之間，引入一個模塊(SaSql)。將對于數據庫的操作，分為單行操作、list操作，即讀寫單條記錄，和讀寫多條記錄。
以list為例：
SaSql獲取list數據時，優先從緩存拿，沒有則通過ORM從數據庫拿。核心代碼示意如下：
//讀取緩存
cacheParams := &map[string]string{}
if ignoreCache == false {
saData.Merge(cacheParams, pk)
saData.Merge(cacheParams, ma)
if err = saCache.ListGet(tblName, cacheParams, aryPtr); err == nil && aryPtr != nil {
return nil
} else {
if onlyCache {
return err
}
}
}
//讀取數據庫
if err := session.Find(aryPtr); err == nil {
//寫入緩存
if ignoreCache == false {
saCache.ListSet(tblName, cacheParams, aryPtr)
}
return nil
} else {
return err
}
示例中，saCache則是緩存處理，其中，將參數以k_v的形式組合成字符串，作為Redis緩存的key。假如獲取同一張表的list，但是參數不同，則會緩存成兩條記錄。
該方案只是緩存的補充手段，對于緩存數量要有限制，因為同一條數據，可能會出現在多條緩存記錄中(因為不同參數都會單獨緩存)，會出現較多的重復數據，浪費空間。
示例代碼中，對分頁數據，只緩存前2頁數據，就是基于次點考慮。
以下為獲取緩存Key的示意代碼：
func listKey(tbl string, params *map[string]string) (key string) {
if tbl == "" || params == nil {
return ""
}
key = revel.AppName + "_" + tbl + "_list_"
var keyAry []string
for k := range *params {
keyAry = append(keyAry, k)
}
sort.Strings(keyAry)
for i, k := range keyAry {
key += saUtils.SnakeStr(k) + "=" + (*params)[k]
if i+1 < len(keyAry) {
key += "_"
}
}
return
}
此方案的優點是，可以應對突發或者意向之外的流量，作為主要緩存策略的一個補充。
再者，每次取數據，都會先走緩存，而Redis是單線程(不考慮最新版本的)，對于請求會自動做排隊，也會降低數據庫壓力。
附上基于此方案的壓測結果
Server Software:
Server Hostname: xxx
Server Port: 443
SSL/TLS Protocol: TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,2048,128
Document Path: xxx
Document Length: 23 bytes
Concurrency Level: 100
Time taken for tests: 484.310 seconds
Complete requests: 250000
Failed requests: 1
(Connect: 0, Receive: 0, Length: 1, Exceptions: 0)
Write errors: 0
Non-2xx responses: 249999
Total transferred: 155999376 bytes
HTML transferred: 5749977 bytes
Requests per second: 516.20 [#/sec] (mean)
Time per request: 193.724 [ms] (mean)
Time per request: 1.937 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 314.56 [Kbytes/sec] received
最后安利一個自己寫的小程序，不喜請忽略
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