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一个无竞争的缓存

一个无竞争的缓存

otter
是一个无竞争的缓存，在相关的性能
测试
中表项突出。otter的原理基于
如下
论文：

  • BP-Wrapper: A Framework Making Any Replacement Algorithms (Almost) Lock Contention Free
  • FIFO queues are all you need for cache eviction
  • Bucket-Based Expiration Algorithm: Improving Eviction Efficiency for In-Memory Key-Value Database
  • A large scale analysis of hundreds of in-memory cache clusters at Twitter

Cache定义

Cache的定义如下，其主要的组件包括：

  • hashmap：保存全部缓存数据
  • policy(s3-FIFO)：这是一个驱逐策略。当在hashmap中添加一个数据时，会同时将该数据添加到s3-FIFO中，若此时s3-FIFO驱逐出了老的数据，则需要同时删除hashmap中的对应数据。因此hashmap中的数据内容受限于s3-FIFO，hashmap和s3-FIFO中的数据是以最终一致的方式呈现的。
  • readBuffers：是一个缓存之上的缓存，其数据空间是较小且固定。用于找出热点数据，并增加热点数据的使用频率(freq)，以辅助实现s3-FIFO驱逐策略。
  • expiryPolicy：数据的缓存策略，支持固定TTL、可变TTL以及无过期方式。通过一个名为的

    cleanup

    的goroutine来定期清理过期数据。
  • writeBuffer：这是一个事件队列，haspmap的增删改操作会将数据变更事件push到writeBuffer中，再由单独的goroutine异步处理这些事件，以保证hashmap、s3-FIFO和expiryPolicy的数据一致性。

otter将大部分存储的大小都设置为2的幂，这样实现的好处有两点：

  • 在进行存储大小调整时，方便通过移位操作进行扩缩容

  • 通过位与操作可以方便找到ring buffer中的数据位置: 

    func RoundUpPowerOf2(v uint32) uint32 {
	if v == 0 {
		return 1
	}
	v--
	v |= v >> 1
	v |= v >> 2
	v |= v >> 4
	v |= v >> 8
	v |= v >> 16
	v++
	return v
}
func main() {
  var capacity uint32 = 5 //定义buffer容量
	var bufferHead uint32
	t := RoundUpPowerOf2(capacity) //将buffer容量转换为向上取2的幂
	mask := t - 1 //获取掩码
	buffer := make([]int, t)

	head := atomic.LoadUint32(&bufferHead)
	buffer[head&mask] = 100 //获取下一个数据位置，并保存数据
	atomic.AddUint32(&bufferHead, 1) //下一个数据位置+1
}

在Cache中有一个锁

evictionMutex

，并发访问竞争中，仅用于变更从

readBuffers

中返回的热点数据的freq，因此对并发访问竞争的影响很小。 

type Cache[K comparable, V any] struct {
   nodeManager      *node.Manager[K, V]
   hashmap          *hashtable.Map[K, V] //hashmap
   policy           *s3fifo.Policy[K, V] //s3-FIFO
   expiryPolicy     expiryPolicy[K, V] //expiryPolicy
   stats            *stats.Stats
   readBuffers      []*lossy.Buffer[K, V] //readBuffers
   writeBuffer      *queue.Growable[task[K, V]] //writeBuffer
   evictionMutex    sync.Mutex
   closeOnce        sync.Once
   doneClear        chan struct{}
   costFunc         func(key K, value V) uint32
   deletionListener func(key K, value V, cause DeletionCause)
   capacity         int
   mask             uint32
   ttl              uint32
   withExpiration   bool
   isClosed         bool
}

数据节点的创建

Otter中的数据单位为node，一个node表示一个[k,v]。使用

Manager

来创建node，根据使用的过期策略和Cost，可以创建

bec

、

bc

、

be

、

b

四种类型的节点：

  • b –>Base：基本类型

  • e –>Expiration：使用过期策略

  • c –>Cost：大部分场景下的node的cost设置为1即可，但在如某个node的数据较大的情况下，可以通过cost来限制s3-FIFO中的数据量，以此来控制缓存占用的内存大小。 

type Manager[K comparable, V any] struct {
	create      func(key K, value V, expiration, cost uint32) Node[K, V]
	fromPointer func(ptr unsafe.Pointer) Node[K, V]
}

NewManager可以根据配置创建不同类型的node： 

func NewManager[K comparable, V any](c Config) *Manager[K, V] {
	var sb strings.Builder
	sb.WriteString("b")
	if c.WithExpiration {
		sb.WriteString("e")
	}
	if c.WithCost {
		sb.WriteString("c")
	}
	nodeType := sb.String()
	m := &Manager[K, V]{}

	switch nodeType {
	case "bec":
		m.create = NewBEC[K, V]
		m.fromPointer = CastPointerToBEC[K, V]
	case "bc":
		m.create = NewBC[K, V]
		m.fromPointer = CastPointerToBC[K, V]
	case "be":
		m.create = NewBE[K, V]
		m.fromPointer = CastPointerToBE[K, V]
	case "b":
		m.create = NewB[K, V]
		m.fromPointer = CastPointerToB[K, V]
	default:
		panic("not valid nodeType")
	}
	return m
}

需要注意的是

NewBEC

、

NewBC

、

NewBE

、

NewB

返回的都是node指针，后续可能会将该指针保存到hashmap、s3-FIFO、readBuffers等组件中，因此在可以保证各组件操作的是同一个node，但同时也需要注意node指针的回收，防止内存泄露。

hashmap

hashmap是一个支持并发访问的数据结构，它保存了所有缓存数据。这里参考了
puzpuzpuz/xsync
的
mapof
实现。

一个table包含一个bucket数组，每个bucket为一个链表，每个链表节点包含一个长度为3的node数组: 

type Map[K comparable, V any] struct {
	table unsafe.Pointer //指向一个table结构体，用于保存缓存数据

	nodeManager *node.Manager[K, V] //用于管理node
	// only used along with resizeCond
	resizeMutex sync.Mutex
	// used to wake up resize waiters (concurrent modifications)
	resizeCond sync.Cond
	// resize in progress flag; updated atomically
	resizing atomic.Int64 //用于表示该map正处于resizing阶段，resizing可能会生成新的table，导致set失效，该值作为一个条件判断使用
}

type table[K comparable] struct {
	buckets []paddedBucket //其长度为2的幂
	// sharded counter for number of table entries;
	// used to determine if a table shrinking is needed
	// occupies min(buckets_memory/1024, 64KB) of memory
	size   []paddedCounter//用于统计table中的node个数，使用多个counter分散统计的目的是为了降低访问冲突
  mask   uint64 //为len(buckets)-1, 用于和node的哈希值作位于运算，计算node所在的bucket位置
	hasher maphash.Hasher[K] //哈希方法，计算node的哈希值
}

bucket是一个单向链表： 

type bucket struct {
   hashes [bucketSize]uint64 //保存node的哈希值，bucketSize为3
   nodes  [bucketSize]unsafe.Pointer //保存node指针，node指针和node的哈希值所在的索引位置相同
   next   unsafe.Pointer//指向下一个bucket
   mutex  sync.Mutex //用于操作本bucket的锁
}

table的结构如下

下面是map的初始化方法，为了增加检索效率并降低链表长度，table中的buckets数目(

size

)

不宜过小

： 

func newMap[K comparable, V any](nodeManager *node.Manager[K, V], size int) *Map[K, V] {
	m := &Map[K, V]{
		nodeManager: nodeManager,
	}
	m.resizeCond = *sync.NewCond(&m.resizeMutex)
	var t *table[K]
	if size <= minNodeCount {
		t = newTable(minBucketCount, maphash.NewHasher[K]()) //minBucketCount=32
	} else {
		bucketCount := xmath.RoundUpPowerOf2(uint32(size / bucketSize))
		t = newTable(int(bucketCount), maphash.NewHasher[K]())
	}
	atomic.StorePointer(&m.table, unsafe.Pointer(t))
	return m
}

下面是向map添加数据的方式，注意它支持并行添加数据。

set

操作的是一个table中的某个bucket。如果table中的元素大于某个阈值，就会触发hashmap扩容(

resize

)，此时会创建一个新的table，并将老的table中的数据拷贝到新建的table中。


set

和

resize

都会变更相同的table，为了防止冲突，下面使用了bucket锁以及一些判断来防止此类情况：

  • 每个bucket都有一个锁，

    resize

    在调整table大小时会新建一个table，然后调用

    copyBuckets

    将原table的buckets中的数据拷贝到新的table的buckets中。通过bucket锁可以保证

    resize

    和

    set

    不会同时操作相同的bucket

  • 由于

    resize

    会创建新的table，有可能导致

    set

    和

    resize

    操作不同的table，进而导致set到无效的table中。

    • 如果

      resize

      发生在

      set

      之前，则通过

      if m.resizeInProgress()

      来保证二则操作不同的table

    • 如果同时发生

      resize

      和

      set

      ，则可以通过bucket锁+

      if m.newerTableExists(t)

      来保证操作的是最新的table。

      由于

      copyBuckets

      时也会用到bucket锁，如果此时正在执行

      set

      ，则

      copyBuckets

      会等待

      set

      操作完成后再将数据拷贝到新的table中。

      copyBuckets

      之后会将新的table保存到hashmap中，因此需要保证bucket和table的一致性，在

      set

      时获取到bucket锁之后需要进一步验证table是否一致。 

func (m *Map[K, V]) set(n node.Node[K, V], onlyIfAbsent bool) node.Node[K, V] {
   for {
   RETRY:
      var (
         emptyBucket *paddedBucket
         emptyIdx    int
      )
      //获取map的table
      t := (*table[K])(atomic.LoadPointer(&m.table))
      tableLen := len(t.buckets)
      hash := t.calcShiftHash(n.Key())//获取node的哈希值
      bucketIdx := hash & t.mask //获取node在table中的bucket位置
      //获取node所在的bucket位置
      rootBucket := &t.buckets[bucketIdx]
      //获取所操作的bucket锁，在resize时，会创建一个新的table，然后将原table中的数据拷贝到新创建的table中。
      //resize的copyBuckets是以bucket为单位进行拷贝的，且在拷贝时，也会对bucket加锁。这样就保证了，如果同时发生set和resize，
      //resize的copyBuckets也会等操作相同bucket的set结束之后才会进行拷贝。
      rootBucket.mutex.Lock()
      // the following two checks must go in reverse to what's
      // in the resize method.
      //如果正在调整map大小，则可能会生成一个新的table，为了防止出现无效操作，此时不允许继续添加数据
      if m.resizeInProgress() {
         // resize is in progress. wait, then go for another attempt.
         rootBucket.mutex.Unlock()
         m.waitForResize()
         goto RETRY
      }
      //如果当前操作的是一个新的table，需要重新选择table
      if m.newerTableExists(t) {
         // someone resized the table, go for another attempt.
         rootBucket.mutex.Unlock()
         goto RETRY
      }
      b := rootBucket
      //set node的逻辑是首先在bucket链表中搜索是否已经存在该node，如果存在则直接更新，如果不存在再找一个空位将其set进去
      for {
         //本循环用于在单个bucket中查找是否已经存在需要set的node。如果找到则根据是否设置onlyIfAbsent来选择
         //是否原地更新。如果没有在当前bucket中找到所需的node，则需要继续查找下一个bucket
         for i := 0; i < bucketSize; i++ {
            h := b.hashes[i]
            if h == uint64(0) {
               if emptyBucket == nil {
                  emptyBucket = b //找到一个最近的空位，如果后续没有在bucket链表中找到已存在的node，则将node添加到该位置
                  emptyIdx = i
               }
               continue
            }
            if h != hash { //查找与node哈希值相同的node
               continue
            }
            prev := m.nodeManager.FromPointer(b.nodes[i])
            if n.Key() != prev.Key() { //为了避免哈希碰撞，进一步比较node的key
               continue
            }
            if onlyIfAbsent { //onlyIfAbsent用于表示，如果node已存在，则不会再更新
               // found node, drop set
               rootBucket.mutex.Unlock()
               return n
            }
            // in-place update.
            // We get a copy of the value via an interface{} on each call,
            // thus the live value pointers are unique. Otherwise atomic
            // snapshot won't be correct in case of multiple Store calls
            // using the same value.
            atomic.StorePointer(&b.nodes[i], n.AsPointer())//node原地更新，保存node指针即可
            rootBucket.mutex.Unlock()
            return prev
         }
        //b.next == nil说明已经查找到最后一个bucket，如果整个bucket链表中都没有找到所需的node，则表示这是新的node，需要将node
        //添加到bucket中。如果bucket空间不足，则需要进行扩容
         if b.next == nil {
            //如果已有空位，直接添加node即可
            if emptyBucket != nil {
               // insertion into an existing bucket.
               // first we update the hash, then the entry.
               atomic.StoreUint64(&emptyBucket.hashes[emptyIdx], hash)
               atomic.StorePointer(&emptyBucket.nodes[emptyIdx], n.AsPointer())
               rootBucket.mutex.Unlock()
               t.addSize(bucketIdx, 1)
               return nil
            }
           //这里判断map中的元素总数是不是已经达到扩容阈值growThreshold，即当前元素总数大于容量的0.75倍时就执行扩容
           //其实growThreshold计算的是table中的buckets链表的数目，而t.sumSize()计算的是tables中的node总数，即
           //所有链表中的节点总数。这么比较的原因是为了降低计算的时间复杂度，当tables中的nodes较多时，能够及时扩容
           //buckets数目，而不是一味地增加链表长度。
           //参见：https://github.com/maypok86/otter/issues/79
            growThreshold := float64(tableLen) * bucketSize * loadFactor
            if t.sumSize() > int64(growThreshold) {
               // need to grow the table then go for another attempt.
               rootBucket.mutex.Unlock()
              //扩容，然后重新在该bucket中查找空位。需要注意的是扩容会给map生成一个新的table，
              //并将原table的数据拷贝过来，由于table变了，因此需要重新set(goto RETRY)
               m.resize(t, growHint)
               goto RETRY
            }
            // insertion into a new bucket.
            // create and append the bucket.
           //如果前面bucket中没有空位，且没达到扩容要求，则需要新建一个bucket，并将其添加到bucket链表中
            newBucket := &paddedBucket{}
            newBucket.hashes[0] = hash
            newBucket.nodes[0] = n.AsPointer()
            atomic.StorePointer(&b.next, unsafe.Pointer(newBucket))//保存node
            rootBucket.mutex.Unlock()
            t.addSize(bucketIdx, 1)
            return nil
         }
        //如果没有在当前bucket中找到所需的node，则需要继续查找下一个bucket
         b = (*paddedBucket)(b.next)
      }
   }
}

func (m *Map[K, V]) copyBuckets(b *paddedBucket, dest *table[K]) (copied int) {
   rootBucket := b
   //使用bucket锁
   rootBucket.mutex.Lock()
   for {
      for i := 0; i < bucketSize; i++ {
         if b.nodes[i] == nil {
            continue
         }
         n := m.nodeManager.FromPointer(b.nodes[i])
         hash := dest.calcShiftHash(n.Key())
         bucketIdx := hash & dest.mask
         dest.buckets[bucketIdx].add(hash, b.nodes[i])
         copied++
      }
      if b.next == nil {
         rootBucket.mutex.Unlock()
         return copied
      }
      b = (*paddedBucket)(b.next)
   }
}

Get的逻辑和set的逻辑类似，但get时无需关心是否会操作老的table，原因是如果产生了新的table，其也会复制老的数据。

s3-FIFO

s3-FIFO可以看作是hashmap的数据过滤器，使用s3-FIFO来淘汰hashmap中的数据。

Dqueue

S3-FIFO的ghost使用了Dqueue。

Dqueue就是一个ring buffer，支持PopFront/PushFront和PushBack/PopBack，其中buffer size为2的幂。其快于golang的

container/list

库。

由于是ring buffer，随着push和pop操作，其back和front的位置会发生变化，因此可能会出现back push的数据到了Front前面的情况。

用法如下： 

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gammazero/deque"
)

func main() {
    var q deque.Deque[string]
    q.PushBack("foo")
    q.PushBack("bar")
    q.PushBack("baz")

    fmt.Println(q.Len())   // Prints: 3
    fmt.Println(q.Front()) // Prints: foo
    fmt.Println(q.Back())  // Prints: baz

    q.PopFront() // remove "foo"
    q.PopBack()  // remove "baz"

    q.PushFront("hello")
    q.PushBack("world")

    // Consume deque and print elements.
    for q.Len() != 0 {
        fmt.Println(q.PopFront())
    }
}

readBuffers

在读取数据时，会将获取的数据也保存到readBuffers中，readBuffers的空间比较小，其中的数据可以看作是热点数据。当某个

readBuffers[i]

数组满了之后，会将

readBuffers[i]

中的所有nodes返回出来，并增加各个node的freq(给s3-FIFO使用)，然后清空

readBuffers[i]

。


readBuffers

是由4倍最大goroutines并发数的

lossy.Buffer

构成的数组，

lossy.Buffer

为固定大小的ring buffer 结构，包括用于创建node的

nodeManager

以及存放node数组的

policyBuffers

，容量大小为

capacity

(16)。 

parallelism := xruntime.Parallelism()
roundedParallelism := int(xmath.RoundUpPowerOf2(parallelism))

readBuffersCount := 4 * roundedParallelism
readBuffers := make([]*lossy.Buffer[K, V], 0, readBuffersCount)

使用nodeManager来初始化

lossy.Buffer

， 

for i := 0; i < readBuffersCount; i++ {
  readBuffers = append(readBuffers, lossy.New[K, V](nodeManager))
}

下面是

lossy.New

的实现，Buffer长度为2的幂。 

type Buffer[K comparable, V any] struct {
	head                 atomic.Uint64 //指向buffer的head
	headPadding          [xruntime.CacheLineSize - unsafe.Sizeof(atomic.Uint64{})]byte
	tail                 atomic.Uint64 //指向buffer的tail
	tailPadding          [xruntime.CacheLineSize - unsafe.Sizeof(atomic.Uint64{})]byte
	nodeManager          *node.Manager[K, V] //用于管理node
  returned             unsafe.Pointer //可以看做是一个条件锁，和hashmap的resizing作用类似，防止在buffer变更(add/free)的同时添加node
	returnedPadding      [xruntime.CacheLineSize - 2*8]byte
  policyBuffers        unsafe.Pointer //指向一个容量为16的PolicyBuffers，用于复制读缓存(buffer)中的热点数据
	returnedSlicePadding [xruntime.CacheLineSize - 8]byte
	buffer               [capacity]unsafe.Pointer //存储读缓存的数据
}

type PolicyBuffers[K comparable, V any] struct {
	Returned []node.Node[K, V]
}

func New[K comparable, V any](nodeManager *node.Manager[K, V]) *Buffer[K, V] {
	pb := &PolicyBuffers[K, V]{
		Returned: make([]node.Node[K, V], 0, capacity),
	}
	b := &Buffer[K, V]{
		nodeManager:   nodeManager,
		policyBuffers: unsafe.Pointer(pb),
	}
	b.returned = b.policyBuffers
	return b
}

下面是向readBuffers中添加数据的方式： 

// Add lazily publishes the item to the consumer.
//
// item may be lost due to contention.
func (b *Buffer[K, V]) Add(n node.Node[K, V]) *PolicyBuffers[K, V] {
	head := b.head.Load()
	tail := b.tail.Load()
	size := tail - head
  //并发访问可能会导致这种情况，buffer满了就无法再添加元素，需要由其他操作通过返回热点数据来释放buffer空间
	if size >= capacity {
		// full buffer
		return nil
	}
  // 添加开始，将tail往后移一位
	if b.tail.CompareAndSwap(tail, tail+1) {
		// tail中保存的是下一个元素的位置。使用mask位与是为了获取当前ring buffer中的tail位置。
		index := int(tail & mask)
    // 将node的指针保存到buffer的第index位，这样就完成了数据存储
		atomic.StorePointer(&b.buffer[index], n.AsPointer())
     // buffer满了,此时需要清理缓存，即将读缓存buffer中的热点数据数据存放到policyBuffers中，后续给s3-FIFO使用
		if size == capacity-1 {
			// 这里可以看做是一个条件锁，如果有其他线程正在处理热点数据，则退出。
			if !atomic.CompareAndSwapPointer(&b.returned, b.policyBuffers, nil) {
				// somebody already get buffer
				return nil
			}

      //将整个buffer中的数据保存到policyBuffers中，并清空buffer。
			pb := (*PolicyBuffers[K, V])(b.policyBuffers)
			for i := 0; i < capacity; i++ {
        // 获取head的索引
				index := int(head & mask)
				v := atomic.LoadPointer(&b.buffer[index])
				if v != nil {
					// published
					pb.Returned = append(pb.Returned, b.nodeManager.FromPointer(v))
					// 清空buffer的数据
					atomic.StorePointer(&b.buffer[index], nil)
				}
				head++
			}

			b.head.Store(head)
			return pb
		}
	}

	// failed
	return nil
}

Otter中的

Add

和

Free

是成对使用的，只有在

Free

中才会重置

Add

中变更的

Buffer.returned

。因此如果没有执行

Free

，则对相同Buffer的其他

Add

操作也无法返回热点数据。 

idx := c.getReadBufferIdx()
pb := c.readBuffers[idx].Add(got) //获取热点数据
if pb != nil {
  c.evictionMutex.Lock()
  c.policy.Read(pb.Returned) //增加热点数据的freq
  c.evictionMutex.Unlock()

  c.readBuffers[idx].Free() //清空热点数据存放空间
}


Free

方法如下： 

// 在add返回热点数据，并在增加热点数据的freq之后，会调用Free方法释放热点数据的存放空间
func (b *Buffer[K, V]) Free() {
	pb := (*PolicyBuffers[K, V])(b.policyBuffers)
	for i := 0; i < len(pb.Returned); i++ {
		pb.Returned[i] = nil //清空热点数据
	}
	pb.Returned = pb.Returned[:0]
	atomic.StorePointer(&b.returned, b.policyBuffers)
}

writebuffer

writebuffer队列用于保存node的增删改事件，并由另外一个goroutine异步处理这些事件。事件类型如下： 

const (
	addReason reason = iota + 1
	deleteReason
	updateReason
	clearReason //执行cache.Clear
	closeReason //执行cache.Close
)

writebuffer的初始大小是最大并发goroutines数目的128倍： 

queue.NewGrowable[task[K, V]](minWriteBufferCapacity, maxWriteBufferCapacity),

Growable是一个可扩展的ring buffer，从尾部push，从头部pop。在otter中作为存储node变动事件的缓存，类似kubernetes中的workqueue。 

type Growable[T any] struct {
	mutex    sync.Mutex
	notEmpty sync.Cond //用于通过push来唤醒由于队列中由于没有数据而等待的Pop操作
	notFull  sync.Cond //用于通过pop来唤醒由于数据量达到上限maxCap而等待的Push操作
	buf      []T //保存事件
	head     int //指向buf中下一个可以pop数据的索引
	tail     int //指向buf中下一个可以push数据的索引
	count    int //统计buf中的数据总数
	minCap   int //定义了buf的初始容量
	maxCap   int //定义了buf的最大容量，当count数目达到该值之后就不能再对buf进行扩容，需要等待pop操作来释放空间
}

writebuffer的队列长度同样是2的幂，包括

minCap

和

maxCap

也是是2的幂： 

func NewGrowable[T any](minCap, maxCap uint32) *Growable[T] {
	minCap = xmath.RoundUpPowerOf2(minCap)
	maxCap = xmath.RoundUpPowerOf2(maxCap)

	g := &Growable[T]{
		buf:    make([]T, minCap),
		minCap: int(minCap),
		maxCap: int(maxCap),
	}

	g.notEmpty = *sync.NewCond(&g.mutex)
	g.notFull = *sync.NewCond(&g.mutex)

	return g
}

下面是扩展writebuffer的方法： 

func (g *Growable[T]) resize() {
	newBuf := make([]T, g.count<<1) //新的buf是原来的2倍
	if g.tail > g.head {
		copy(newBuf, g.buf[g.head:g.tail]) //将事件拷贝到新的buf
	} else {
		n := copy(newBuf, g.buf[g.head:]) //pop和push操作导致head和tail位置变动，且tail位于head之前，需要作两次copy
		copy(newBuf[n:], g.buf[:g.tail])
	}

	g.head = 0
	g.tail = g.count
	g.buf = newBuf
}

Node 过期策略

支持的过期策略有：

  • 固定TTL：所有node的过期时间都一样。将node保存到队列中，因此最早入队列的node最有可能过期，按照FIFO的方式获取队列中的node，判断其是否过期即可。
  • 可变过期策略：这里参考了
    Bucket-Based Expiration Algorithm: Improving Eviction Efficiency for In-Memory Key-Value Database
    ，该算法的要点是将时间转换为空间位置
  • 无过期策略：即不配置过期时间，在调用

    RemoveExpired

    获取过期的nodes时，认为所有nodes都是过期的。

可变过期策略

下面介绍可变过期策略的实现： 

var (
	buckets = []uint32{64, 64, 32, 4, 1}
  //注意spans中的元素值都是2的幂，分别为1(span[0]),64(span[1]),4096(span[2]),131072(span[3]),524288(span[4])。
  //上面的buckets定义也很有讲究，spans[i]表示该buckets[i]的超时单位，buckets[i][j]的过期时间为j个spans[i]，即过期时间为j*spans[i]。
  //buckets之所以为{64, 64, 32, 4, 1}，是因为buckets[1]的超时单位为64s，因此如果过期时间大于64s就需要使用buckets[1]的超时单位spans[1]，
  //反之则使用buckets[0]的超时单位spans[0]，因此buckets[0]长度为64(64/1=64)；
  //以此类推，buckets[2]的超时单位为4096s,如果过期时间大于4096s就需要使用buckets[2]的超时单位spans[2]，反之则使用buckets[1]的超时单位spans[1]，
  //因此buckets[1]长度为64(4096/64=64)；buckets[3]的超时单位为131072s,如果过期时间大于131072s就需要使用buckets[3]的超时单位spans[3]，
  //反之则使用buckets[2]的超时单位spans[2]，因此buckets[2]长度为32(131072/4096=32)...
  //spass[4]作为最大超时时间单位，超时时间大于该spans[4]时，都按照spans[4]计算
  //buckets[i]的长度随过期时间的增加而减少，这也符合常用场景，因为大部分场景中的过期时间都较短，像1.52d这种级别的过期时间比较少见
	spans   = []uint32{
		xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((1 * time.Second).Seconds())),             // 1s--2^0
		xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((1 * time.Minute).Seconds())),             // 1.07m --64s--2^6
		xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((1 * time.Hour).Seconds())),               // 1.13h --4096s--2^12
		xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((24 * time.Hour).Seconds())),              // 1.52d --131072s--2^17
		buckets[3] * xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((24 * time.Hour).Seconds())), // 6.07d --524288s--2^19
		buckets[3] * xmath.RoundUpPowerOf2(uint32((24 * time.Hour).Seconds())), // 6.07d --524288s--2^19
	}
	shift = []uint32{
		uint32(bits.TrailingZeros32(spans[0])),
		uint32(bits.TrailingZeros32(spans[1])),
		uint32(bits.TrailingZeros32(spans[2])),
		uint32(bits.TrailingZeros32(spans[3])),
		uint32(bits.TrailingZeros32(spans[4])),
	}
)

下面是缓存数据使用的数据结构。 

type Variable[K comparable, V any] struct {
	wheel [][]node.Node[K, V]
  time  uint32
}


  • Variable.wheel

    的数据结构如下，

    Variable.wheel[i][]

    的数组长度等于

    buckets[i]

    ，

    buckets[i]

    的超时单位为

    spans[i]

    ，

    Variable.wheel[i][j]

    表示过期时间为

    j*spans[i]

    的数据所在的位置。

    但由于超时单位跨度比较大，因此即使

    Variable.wheel[i][j]

    所在的nodes被认为是过期的，也需要进一步确认node是否真正过期。以64s的超时单位为例，过期时间为65s的node和过期时间为100s的node会放到相同的

    wheel[1][0]

    链表中，若当前时间为80s，则只有过期时间为65s的node才是真正过期的。因此需要进一步比较具体的node过期时间。


  • Variable.time

    是一个重要的成员：其表示上一次执行清理操作(移除过期数据或清除所有数据)的时间，并作为各个

    wheel[i]

    数组中的有效数据的起点。该值在执行清理操作之后会被重置，表示新的有效数据起点。要理解该成员的用法，应该将

    Variable.wheel[i]

    的数组看做是一个个时间块(而非位置点)，每个时间块表示一个超时单位。


Variable

的初始化


Variable

的初始化方式如下，主要就是初始化一个二维数组： 

func NewVariable[K comparable, V any](nodeManager *node.Manager[K, V]) *Variable[K, V] {
	wheel := make([][]node.Node[K, V], len(buckets))
	for i := 0; i < len(wheel); i++ {
		wheel[i] = make([]node.Node[K, V], buckets[i])
		for j := 0; j < len(wheel[i]); j++ {
			var k K
			var v V
			fn := nodeManager.Create(k, v, math.MaxUint32, 1) //默认过期时间为math.MaxUint32，相当于没有过期时间
			fn.SetPrevExp(fn)
			fn.SetNextExp(fn)
			wheel[i][j] = fn
		}
	}
	return &Variable[K, V]{
		wheel: wheel,
	}
}
删除过期数据
func (v *Variable[K, V]) RemoveExpired(expired []node.Node[K, V]) []node.Node[K, V] {
	currentTime := unixtime.Now()//获取到目前为止，系统启动的秒数，以此作为当前时间
	prevTime := v.time //获取上一次执行清理的时间,在使用时会将其转换为以spans[i]为单位的数值，作为各个wheel[i]的起始清理位置
	v.time = currentTime //重置v.time，本次清理之后的有效数据的起始位置，也可以作为下一次清理时的起始位置

  //在清理数据时会将时间转换以spans[i]为单位的数值。delta表示上一次清理之后到当前的时间差。
  //在清理时需要遍历清理各个wheel[i]，如果delta大于buckets[i]，则认为整个wheel[i]都可能出现过期数据，
  //反之，则认为wheel[i]的部分区间数据可能过期。
	for i := 0; i < len(shift); i++ {
    //在prevTime和currentTime都小于shift[i]或二者非常接近的情况下delta可能为0，但delte为0时无需执行清理动作
		previousTicks := prevTime >> shift[i]
		currentTicks := currentTime >> shift[i]
		delta := currentTicks - previousTicks
		if delta == 0 {	
			break
		}

		expired = v.removeExpiredFromBucket(expired, i, previousTicks, delta)
	}

	return expired
}

下面用于清理

wheel[i]

下的过期数据： 

func (v *Variable[K, V]) removeExpiredFromBucket(expired []node.Node[K, V], index int, prevTicks, delta uint32) []node.Node[K, V] {
	mask := buckets[index] - 1
  //获取buckets[index]对应的数组长度
	steps := buckets[index]
  //如果delta小于buckets[index]的大小，则[start,start+delta]之间的数据可能是过期的
  //如果delta大于buckets[index]的大小，则整个buckets[i]都可能是过期的
	if delta < steps {
		steps = delta
	}
  //取上一次清理的时间作为起始位置，[start,end]之间的数据都认为可能是过期的
	start := prevTicks & mask
	end := start + steps
	timerWheel := v.wheel[index]
	for i := start; i < end; i++ {
    //遍历wheel[index][i]中的链表
		root := timerWheel[i&mask]
		n := root.NextExp()
		root.SetPrevExp(root)
		root.SetNextExp(root)

		for !node.Equals(n, root) {
			next := n.NextExp()
			n.SetPrevExp(nil)
			n.SetNextExp(nil)
      //注意此时v.time已经被重置为当前时间。进一步比较具体的node过期时间。
			if n.Expiration() <= v.time {
				expired = append(expired, n)
			} else {
				v.Add(n)
			}

			n = next
		}
	}

	return expired
}

下图展示了删除过期数据的方式


  1. v.time

    中保存了上一次清理的时间，进而转换为本次

    wheel[i]

    的清理起始位置

  2. 在下一次清理时，会在此读取上一次清理的时间，并作为本次wheel[i]的清理起始位置

    ![image-20240418154846844](/Users/charlie.liu/Library/Application Support/typora-user-images/image-20240418154846844.png)
添加数据

添加数据时首先需要找到该数据在

Variable.wheel

中的位置

Variable.wheel[i][j]

，然后添加到该位置的链表中即可。

在添加数据时需要避免将数据添加到上一次清理点之前 

// findBucket determines the bucket that the timer event should be added to.
func (v *Variable[K, V]) findBucket(expiration uint32) node.Node[K, V] {
  //expiration是绝对时间。获取距离上一次清理过期数据(包括清理所有数据)所过去的时间，或看做是和起始有效数据的距离。
  duration := expiration - v.time
	length := len(v.wheel) - 1
	for i := 0; i < length; i++ {
    //找到duration的最佳超时单位spans[i]
		if duration < spans[i+1] {
      //计算expiration包含多少个超时单位，并以此作为其在wheel[i]中的位置index。
      //expiration >> shift[i]等价于(duration + v.time)>> shift[i]，即和起始有效数据的距离
			ticks := expiration >> shift[i]
			index := ticks & (buckets[i] - 1)
			return v.wheel[i][index]
		}
	}
	return v.wheel[length][0] //buckets[4]的长度为1，因此二维索引只有一个值0。
}

Cache的Set & Get

Set

添加node时需要同时处理node add/update事件。 

func (c *Cache[K, V]) set(key K, value V, expiration uint32, onlyIfAbsent bool) bool {
  //限制node的cost大小，过大会占用更多的缓存空间
	cost := c.costFunc(key, value)
	if int(cost) > c.policy.MaxAvailableCost() {
		c.stats.IncRejectedSets()
		return false
	}

	n := c.nodeManager.Create(key, value, expiration, cost)
  //只添加不存在的节点
	if onlyIfAbsent {
    //res == nil说明是新增的node
		res := c.hashmap.SetIfAbsent(n)
		if res == nil {
			// 将node添加事件添加到writeBuffer中
			c.writeBuffer.Push(newAddTask(n))
			return true
		}
		c.stats.IncRejectedSets() //如果node存在，则不作任何处理，增加rejected统计
		return false
	}

  //evicted != nil表示对已有node进行了更新，反之则表示新加的node
	evicted := c.hashmap.Set(n)
	if evicted != nil {
		// update，将老节点evicted设置为无效状态，并将node更新事件添加到writeBuffer中
		evicted.Die()
		c.writeBuffer.Push(newUpdateTask(n, evicted))
	} else {
		// 将node添加事件添加到writeBuffer中
		c.writeBuffer.Push(newAddTask(n))
	}

	return true
}

Get

Get需要处理删除过期node事件。 

// GetNode returns the node associated with the key in this cache.
func (c *Cache[K, V]) GetNode(key K) (node.Node[K, V], bool) {
	n, ok := c.hashmap.Get(key)
	if !ok || !n.IsAlive() { //不返回非active状态的node
		c.stats.IncMisses()
		return nil, false
	}

  //如果node过期，需要将node删除事件添加到writeBuffer中，后续由其他goroutine执行数据删除
	if n.HasExpired() {
		c.writeBuffer.Push(newDeleteTask(n))
		c.stats.IncMisses()
		return nil, false
	}

  //在读取node之后的动作，获取热点node，并增加s3-FIFO node的freq
	c.afterGet(n)
  //增加命中统计
	c.stats.IncHits()

	return n, true
}

在成功读取node之后，需要处理热点nodes： 

func (c *Cache[K, V]) afterGet(got node.Node[K, V]) {
	idx := c.getReadBufferIdx()
  //获取热点nodes
	pb := c.readBuffers[idx].Add(got)
	if pb != nil {
		c.evictionMutex.Lock()
    //增加nodes的freq
		c.policy.Read(pb.Returned)
		c.evictionMutex.Unlock()
    //已经处理完热点数据，清理存放热点数据的buffer
		c.readBuffers[idx].Free()
	}
}

另外还有一种获取方法，此方法中不会触发驱逐策略，即不会用到

readBuffers

和

s3-FIFO

： 

func (c *Cache[K, V]) GetNodeQuietly(key K) (node.Node[K, V], bool) {
	n, ok := c.hashmap.Get(key)
	if !ok || !n.IsAlive() || n.HasExpired() {
		return nil, false
	}

	return n, true
}

事件和过期数据的处理

otter有两种途径来处理缓存中的数据，一种是通过处理

writeBuffer

中的事件来对缓存数据进行增删改，另一种是定期清理过期数据。

事件处理


writeBuffer

中保存了缓存读写过程中的事件。

需要注意的是hashmap中的数据会按照add/delete操作实时更新，只有涉及到s3-FIFO驱逐的数据才会通过

writeBuffer

异步更新。 

func (c *Cache[K, V]) process() {
	bufferCapacity := 64
	buffer := make([]task[K, V], 0, bufferCapacity)
	deleted := make([]node.Node[K, V], 0, bufferCapacity)
	i := 0
	for {
    //从writeBuffer中获取一个事件
		t := c.writeBuffer.Pop()

    //调用Cache.Clear()或Cache.Close()时会清理cache。Cache.Clear()和Cache.Close()中都会清理hashmap和readBuffers
    //这里清理writebuffer和s3-FIFO
		if t.isClear() || t.isClose() {
			buffer = clearBuffer(buffer)
			c.writeBuffer.Clear()

			c.evictionMutex.Lock()
			c.policy.Clear()
			c.expiryPolicy.Clear()
			if t.isClose() {
				c.isClosed = true
			}
			c.evictionMutex.Unlock()
      //清理完成
			c.doneClear <- struct{}{}
      //如果是close则直接退出，否则(clear)会继续处理writeBuffer中的事件
			if t.isClose() {
				break
			}
			continue
		}

    //这里使用了批量处理事件的方式
		buffer = append(buffer, t)
		i++
		if i >= bufferCapacity {
			i -= bufferCapacity

			c.evictionMutex.Lock()

			for _, t := range buffer {
				n := t.node()
				switch {
				case t.isDelete()://删除事件，发生在直接删除数据或数据过期的情况下。删除expiryPolicy，和s3-FIFO中的数据
					c.expiryPolicy.Delete(n)
					c.policy.Delete(n)
				case t.isAdd()://添加事件，发送在新增数据的情况下，将数据添加到expiryPolicy和s3-FIFO中
					if n.IsAlive() {
						c.expiryPolicy.Add(n)
						deleted = c.policy.Add(deleted, n) //添加驱逐数据
					}
				case t.isUpdate()://更新事件，发生在添加相同key的数据的情况下，此时需删除老数据，并添加活动状态的新数据
					oldNode := t.oldNode()
					c.expiryPolicy.Delete(oldNode)
					c.policy.Delete(oldNode)
					if n.IsAlive() {
						c.expiryPolicy.Add(n)
						deleted = c.policy.Add(deleted, n) //添加驱逐数据
					}
				}
			}

      //从expiryPolicy中删除s3-FIFO驱逐的数据
			for _, n := range deleted {
				c.expiryPolicy.Delete(n)
			}

			c.evictionMutex.Unlock()

			for _, t := range buffer {
				switch {
				case t.isDelete():
					n := t.node()
					c.notifyDeletion(n.Key(), n.Value(), Explicit)
				case t.isUpdate():
					n := t.oldNode()
					c.notifyDeletion(n.Key(), n.Value(), Replaced)
				}
			}

      //从hashmap中删除s3-FIFO驱逐的数据
			for _, n := range deleted {
				c.hashmap.DeleteNode(n)
				n.Die()
				c.notifyDeletion(n.Key(), n.Value(), Size)
				c.stats.IncEvictedCount()
				c.stats.AddEvictedCost(n.Cost())
			}

			buffer = clearBuffer(buffer)
			deleted = clearBuffer(deleted)
			if cap(deleted) > 3*bufferCapacity {
				deleted = make([]node.Node[K, V], 0, bufferCapacity)
			}
		}
	}
}

清理过期数据


cleanup

是一个单独的goroutine，用于定期处理

Cache.hashmap

中的过期数据。在调用

Cache.Get

时会判断并删除(通过向writeBuffer中写入

deleteReason

事件，由

process

goroutine异步删除)s3-FIFO(

Cache.policy

)中的过期数据。

另外无需处理readbuffers中的过期数据，因为从readbuffers读取到热点数据之后，只会增加这些数据的freq，随后会清空存放热点数据的空间，不会对其他组件的数据造成影响。 

func (c *Cache[K, V]) cleanup() {
	bufferCapacity := 64
	expired := make([]node.Node[K, V], 0, bufferCapacity)
	for {
		time.Sleep(time.Second) //每秒尝试清理一次过期数据

		c.evictionMutex.Lock()
		if c.isClosed {
			return
		}

    //删除expiryPolicy、policy和hashmap中的过期数据
		expired = c.expiryPolicy.RemoveExpired(expired)
		for _, n := range expired {
			c.policy.Delete(n)
		}

		c.evictionMutex.Unlock()

		for _, n := range expired {
			c.hashmap.DeleteNode(n)
			n.Die()
			c.notifyDeletion(n.Key(), n.Value(), Expired)
		}

		expired = clearBuffer(expired)
		if cap(expired) > 3*bufferCapacity {
			expired = make([]node.Node[K, V], 0, bufferCapacity)
		}
	}
}

Issues

这里还有一些跟作者的互动：

  • Question about the hashtable.Map growThreshold
  • Question about add node to Variable
  • How the cost works?
  • concurrent access slice
  • Set to invalid hashmap in concurrent situation

未经允许不得转载：大白鲨游戏网 » 一个无竞争的缓存

作者：Gamer

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