(编辑：jimmy 日期: 2024/12/23 浏览：2)
在使用缓存时，容易发生缓存击穿。
缓存击穿：一个存在的key，在缓存过期的瞬间，同时有大量的请求过来，造成所有请求都去读dB，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
singleflight
介绍
import "golang.org/x/sync/singleflight"
singleflight类的使用方法就新建一个singleflight.Group，使用其方法Do或者DoChan来包装方法，被包装的方法在对于同一个key，只会有一个协程执行，其他协程等待那个协程执行结束后，拿到同样的结果。
Group结构体
代表一类工作，同一个group中，同样的key同时只能被执行一次。
Do方法
func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool)
key：同一个key，同时只有一个协程执行。
fn：被包装的函数。
v：返回值，即执行的结果。其他等待的协程都会拿到。
shared：表示是否有其他协程得到了这个结果v。
DoChan方法
func (g *Group) DoChan(key string, fn func() (interface{}, error)) <-chan Result
与Do方法一样，只是返回的是一个channel，执行结果会发送到channel中，其他等待的协程都可以从channel中拿到结果。
ref：https://godoc.org/golang.org/x/sync/singleflight
示例
使用Do方法来模拟，解决缓存击穿的问题
func main() {
var singleSetCache singleflight.Group
getAndSetCache:=func (requestID int,cacheKey string) (string, error) {
log.Printf("request %v start to get and set cache...",requestID)
value,_, _ :=singleSetCache.Do(cacheKey, func() (ret interface{}, err error) {//do的入参key，可以直接使用缓存的key，这样同一个缓存，只有一个协程会去读DB
log.Printf("request %v is setting cache...",requestID)
time.Sleep(3*time._Second_)
log.Printf("request %v set cache success!",requestID)
return "VALUE",nil
})
return value.(string),nil
}
cacheKey:="cacheKey"
for i:=1;i<10;i++{//模拟多个协程同时请求
go func(requestID int) {
value,_:=getAndSetCache(requestID,cacheKey)
log.Printf("request %v get value: %v",requestID,value)
}(i)
}
time.Sleep(20*time._Second_)
}
输出：
2020/04/12 18:18:40 request 4 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 4 is setting cache...
2020/04/12 18:18:40 request 2 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 7 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 5 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 1 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 6 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 3 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 8 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:40 request 9 start to get and set cache...
2020/04/12 18:18:43 request 4 set cache success!
2020/04/12 18:18:43 request 4 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 9 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 6 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 3 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 8 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 1 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 5 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 2 get value: VALUE
2020/04/12 18:18:43 request 7 get value: VALUE`
可以看到确实只有一个协程执行了被包装的函数，并且其他协程都拿到了结果。
源码分析
看一下这个Do方法是怎么实现的。
首先看一下Group的结构：
type Group struct {
mu sync.Mutex
m map[string]*call //保存key对应的函数执行过程和结果的变量。
}
Group的结构非常简单，一个锁来保证并发安全，另一个map用来保存key对应的函数执行过程和结果的变量。
看下call的结构：
type call struct {
wg sync.WaitGroup //用WaitGroup实现只有一个协程执行函数
val interface{} //函数执行结果
err error
forgotten bool
dups int //含义是duplications，即同时执行同一个key的协程数量
chans []chan<- Result
}
看下Do方法
func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool) {
g.mu.Lock()//写Group的m字段时，加锁保证写安全。
if g.m == nil {
g.m = make(map[string]*call)
}
if c, ok := g.m[key]; ok {//如果key已经存在，说明已经有协程在执行，则dups++，并等待其执行完毕后，返回其执行结果，执行结果保存在对应的call的val字段里
c.dups++
g.mu.Unlock()
c.wg.Wait()
return c.val, c.err, true
}
//如果key不存在，则新建一个call，并使用WaitGroup来阻塞其他协程，同时在m字段里写入key和对应的call
c := new(call)
c.wg.Add(1)
g.m[key] = c
g.mu.Unlock()
g.doCall(c, key, fn)//第一个进来的协程来执行这个函数
return c.val, c.err, c.dups > 0
}
继续看下g.doCall里具体干了什么
func (g *Group) doCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) {
c.val, c.err = fn()//执行被包装的函数
c.wg.Done()//执行完毕后，就可以通知其他协程可以拿结果了
g.mu.Lock()
if !c.forgotten {//其实这里是为了保证执行完毕之后，对应的key被删除，Group有一个方法Forget（key string），可以用来主动删除key，这里是判断那个方法是否被调用过，被调用过则字段forgotten会置为true，如果没有被调用过，则在这里把key删除。
delete(g.m, key)
}
for _, ch := range c.chans {//将执行结果发送到channel里，这里是给DoChan方法使用的
ch <- Result{c.val, c.err, c.dups > 0}
}
g.mu.Unlock()
}
由此看来，其实现是非常简单的。不得不赞叹一百来行代码就实现了功能。
其他
顺便附上DoChan方法的使用示例：
func main() {
var singleSetCache singleflight.Group
getAndSetCache:=func (requestID int,cacheKey string) (string, error) {
log.Printf("request %v start to get and set cache...",requestID)
retChan:=singleSetCache.DoChan(cacheKey, func() (ret interface{}, err error) {
log.Printf("request %v is setting cache...",requestID)
time.Sleep(3*time._Second_)
log.Printf("request %v set cache success!",requestID)
return "VALUE",nil
})
var ret singleflight.Result
timeout := time.After(5 * time._Second_)
select {//加入了超时机制
case <-timeout:
log.Printf("time out!")
return "",errors.New("time out")
case ret =<- retChan://从chan中取出结果
return ret.Val.(string),ret.Err
}
return "",nil
}
cacheKey:="cacheKey"
for i:=1;i<10;i++{
go func(requestID int) {
value,_:=getAndSetCache(requestID,cacheKey)
log.Printf("request %v get value: %v",requestID,value)
}(i)
}
time.Sleep(20*time._Second_)
}
看下DoChan的源码
func (g *Group) DoChan(key string, fn func() (interface{}, error)) <-chan Result {
ch := make(chan Result, 1)
g.mu.Lock()
if g.m == nil {
g.m = make(map[string]*call)
}
if c, ok := g.m[key]; ok {
c.dups++
c.chans = append(c.chans, ch)//可以看到，每个等待的协程，都有一个结果channel。从之前的g.doCall里也可以看到，每个channel都给塞了结果。为什么不所有协程共用一个channel？因为那样就得在channel里塞至少与协程数量一样的结果数量，但是你却无法保证用户一个协程只读取一次。
g.mu.Unlock()
return ch
}
c := &call{chans: []chan<- Result{ch}}
c.wg.Add(1)
g.m[key] = c
g.mu.Unlock()
go g.doCall(c, key, fn)
return ch
}