GOで分散キャッシュを作成する方法

Redisを一元化されたバックエンドとして使用することは、建物GO分散キャッシュの中核です。 Go-Redis/Redisクライアントを介したクロスノードのデータ共有、キャッシュレイヤーインターフェイス設計、キャッシュ貫通処理戦略（ダブルチェックロックやキャッシュバイパスモードなど）、オプションのローカルL1キャッシュ（Sync.mapなど）を組み合わせて実現し、Redis Clusterを使用して水平方向のスケジュールを実現し、Dativationを実現します。高性能アクセス。

GOで分散キャッシュを作成するには、メモリ内マップを使用するだけではありません。通常、複数のインスタンスまたはノードにわたって調整が必要です。通常、RedisやMemcachedのような共有バックエンドを使用します。真の分散キャッシュは、システム内のさまざまなサーバーでデータにアクセスできるようになり、パフォーマンスと一貫性が向上します。効果的に構築する方法は次のとおりです。

集中バックエンドを使用します（例、Redis）

最も実用的で広く使用されているアプローチは、 Redisのような集中型の高性能キー価値ストアにキャッシュをオフロードすることです。これは、すべてのサービスインスタンスにわたってキャッシュされたデータの単一の真実源として機能します。

• なぜRedis？有効期限、複製、高スループット、クラスタリングをサポートします。これは、分散環境に不可欠です。
• Go Client： go-redis/redis （V9またはV8）のような堅牢なRedisクライアントを使用します。

インポート "github.com/redis/go-redis/v9"

rdb：= redis.newclient（＆redis.options {
    Addr：「LocalHost：6379」、
    パスワード： ""、//パスワードなし
    DB：0、
}）

ctx：= context.background（）

//値を設定します
err：= rdb.set（ctx、 "key"、 "value"、5*time.minute）.err（）

//値を取得します
val、err：= rdb.get（ctx、 "key"）。result（）

このセットアップにより、すべてのGo Serviceインスタンスが同じキャッシュに読み書きされ、分布を達成できます。

キャッシュレイヤーを構成します

Redis操作をクリーンなインターフェイスでラップして、キャッシュを再利用可能でテスト可能にします。

タイプキャッシュインターフェイス{
    get（ctx context.context、key string）（string、error）
    set（ctx context.context、key string、value string、ttl time.duration）エラー
    削除（ctx context.context、key string）エラー
}

タイプの再隔離struct {
    クライアント *redis.client
}

func（r *rediscache）get（ctx context.context、key string）（string、error）{
    return r.client.get（ctx、key）.result（）
}

func（r *rediscache）set（ctx context.context、key string、value string、ttl time.duration）error {
    return r.client.set（ctx、key、value、ttl）.err（）
}

これで、このキャッシュをサービスに挿入できるようになり、実装を簡単に交換できます（たとえば、テストやフォールバックなど）。

キャッシュのミスとデータの一貫性を処理します

分散システムでは、複数のノードがミス上で同じキャッシュされたデータを再生しようとする可能性があり、雷の群れの問題を引き起こす可能性があります。

次のような戦略を使用します：

• Redis setNx（存在しない場合は設定）でロックを再確認して、 1つのノードのみがデータを再生できるようにします。
• キャッシュアサイドパターン：アプリケーションは最初にキャッシュをチェックし、次にDBをチェックしてから、キャッシュに書き戻します。

 func（r *rediscache）getorload（ctx context.context、key string、fetch func（）（string、error）、ttl time.duration）（string、error）{
    val、err：= r.get（ctx、key）
    err == nil {
        val、nilを返します
    }
    if！errors.is（err、redis.nil）{
        return ""、err
    }

    //キャッシュミス - 起源からロード
    データ、err：= fetch（）
    err！= nil {
        return ""、err
    }

    //キャッシュに戻ります
    _ = r.set（ctx、key、data、ttl）
    データを返す、nil
}

これにより、データが新鮮になり、データベースの圧倒を回避できます。

オプション：ローカルL1キャッシュ（2レベルのキャッシュ）を追加

読み取り、低チューンデータの場合、L1としてredisを使用して、インメモリキャッシュ（ sync.Mapやbigcacheなど）をL2として追加します。

これにより、レイテンシとRedisの負荷が削減されます。

タイプtwolevelcache struct {
    ローカルマップ[文字列]文字列
    Mutex sync.rwmutex
    Redisキャッシュ
}

TTLと無効化フックを使用して、両方のレベルを一貫させます。

クラスターとスケールのredis

生産用：

• Redisクラスターを使用して、ノード全体でデータを破棄し、単一の障害点を回避します。
• 耐久性のために持続性と複製を有効にします。
• redis-benchmarkやプロメテウス輸出業者などのツールでパフォーマンスを監視します。

次のようなクラスター化されたRedisクライアントを初期化できます。

 rdb：= redis.newclusterclient（＆redis.clusteroptions {
    addrs：[] string {"localhost：7000"、 "localhost：7001"}、
}）

これは水平方向にスケーリングし、可用性を維持します。

基本的に、分散キャッシュをゼロから「構築」することはありません。Redisなどの実績のあるシステムと統合し、アプリケーションを設計して安全かつ効率的に使用します。 GOコードは単なるインターフェイスです。分布はバックエンドで発生します。

以上がGOで分散キャッシュを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。