golang是近年来备受青睐的一门编程语言，它的特点之一就是高效且并发性强。在使用golang开发web应用时，我们经常会涉及到缓存的使用。缓存可以提高应用的性能和响应速度，但是如果我们没有恰当地处理缓存淘汰，就会导致缓存占用过多的内存，并影响系统的稳定性。本文将介绍golang中如何实现缓存淘汰策略。
什么是缓存淘汰？
简单地说，缓存淘汰就是指当缓存空间不够用时，需要淘汰一些缓存数据，以便为新的缓存数据腾出空间。缓存数据淘汰的策略往往与应用的实际需求有关。
Golang中的缓存淘汰
在Golang中，我们可以使用标准库中的container包来实现缓存淘汰策略。该包提供了List和Heap两个数据结构，它们都可以用来实现缓存淘汰。
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List
List是Golang标准库中的双向链表。我们可以把缓存数据按照某种规则添加到List中，并实时更新数据的使用情况。当缓存空间不足时，我们可以根据某种淘汰策略从链表尾部删除一些不再使用的缓存数据。
下面是一个简单的示例代码，用来实现LRU（Least Recently Used）淘汰策略：
type Cache struct {
maxBytes int64 // 允许使用的最大内存
usedBytes int64 // 当前已使用的内存
lruList *list.List // 双向链表
cache map[string]*list.Element // map 作为缓存数据的索引
onEvicted func(key string, value []byte)
}
type entry struct {
key string
value []byte
}
// Add 新增一个缓存
func (c *Cache) Add(key string, value []byte) {
if ele, ok := c.cache[key]; ok {
c.lruList.MoveToFront(ele)
kv := ele.Value.(*entry)
c.usedBytes += int64(len(value) - len(kv.value))
kv.value = value
return
}
ele := c.lruList.PushFront(&entry{key, value})
c.cache[key] = ele
c.usedBytes += int64(len(key) + len(value))
if c.maxBytes > 0 && c.usedBytes > c.maxBytes {
c.RemoveOldest()
}
}
// Get 获取一个缓存
func (c *Cache) Get(key string) ([]byte, bool) {
if ele, ok := c.cache[key]; ok {
c.lruList.MoveToFront(ele)
kv := ele.Value.(*entry)
return kv.value, true
}
return nil, false
}
// RemoveOldest 删除最久未使用的缓存
func (c *Cache) RemoveOldest() {
ele := c.lruList.Back()
if ele != nil {
c.lruList.Remove(ele)
kv := ele.Value.(*entry)
delete(c.cache, kv.key)
c.usedBytes -= int64(len(kv.key) + len(kv.value))
if c.onEvicted != nil {
c.onEvicted(kv.key, kv.value)
}
}
}在上面的代码中，我们使用List保存缓存数据，并用cache map作为索引，方便快捷地查找某个缓存。当Cache的存储空间超限时，我们便从List尾部开始删除最久未使用的缓存（即LRU策略），以腾出空间。同时，我们还支持一些其他的特性，例如为每个缓存设置所需的最大内存，并支持在缓存数据被删除时执行一些特定的操作。
Heap
Heap是Golang标准库中的堆，它按照某个优先级规则（例如缓存数据的访问时间、数据的大小等）管理着一组数据，并根据规则自动实现数据的插入、删除和查询。同样，当缓存空间不足时，我们可以利用Heap自动淘汰一些数据。
下面是一个简单的示例代码，用来实现LFU（Least Frequently Used）淘汰策略：
type Item struct {
Value []byte
Priority int // 优先级，即缓存访问次数
Index int // 在 heap 中的索引
}
type PriorityQueue []*Item
// 实现 heap.Interface 接口的 Push 方法
func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
n := len(*pq)
item := x.(*Item)
item.Index = n
*pq = append(*pq, item)
}
// 实现 heap.Interface 接口的 Pop 方法
func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
old := *pq
n := len(old)
item := old[n-1]
item.Index = -1 // 为了安全起见
*pq = old[0 : n-1]
return item
}
// 实现 heap.Interface 接口的 Len 方法
func (pq PriorityQueue) Len() int {
return len(pq)
}
// 实现 heap.Interface 接口的 Less 方法
func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {
return pq[i].Priority < pq[j].Priority
}
// 实现 heap.Interface 接口的 Swap 方法
func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
pq[i].Index = i
pq[j].Index = j
}
type Cache struct {
maxBytes int64
usedBytes int64
cache map[string]*Item
queue PriorityQueue
onEvicted func(key string, value []byte)
}
// Add 新增一个缓存
func (c *Cache) Add(key string, value []byte) {
if item, ok := c.cache[key]; ok {
item.Priority++
item.Value = value
heap.Fix(&c.queue, item.Index)
} else {
item = &Item{Value: value, Priority: 1}
c.cache[key] = item
heap.Push(&c.queue, item)
}
c.usedBytes += int64(len(key) + len(value))
if c.maxBytes > 0 && c.usedBytes > c.maxBytes {
c.RemoveOldest()
}
}
// Get 获取一个缓存
func (c *Cache) Get(key string) ([]byte, bool) {
if item, ok := c.cache[key]; ok {
item.Priority++
heap.Fix(&c.queue, item.Index)
return item.Value, true
}
return nil, false
}
// RemoveOldest 删除访问次数最少的缓存
func (c *Cache) RemoveOldest() {
item := heap.Pop(&c.queue).(*Item)
delete(c.cache, item.Value)
c.usedBytes -= int64(len(item.Value) + item.Priority)
if c.onEvicted != nil {
c.onEvicted(item.Value, item.Value)
}
}在上面的代码中，我们利用Heap保存缓存数据，并使用cache map作为索引。与List不同的是，在heap中，我们是自动管理缓存数据的优先级和插入、删除等操作的。当Cache的存储空间超限时，堆会自动删除一些访问频率较低的缓存数据。
总结
在使用Golang编写Web应用时，缓存的使用往往是不可避免的。但是为了防止缓存数据占用过多的内存，我们必须正确地处理缓存淘汰。通过使用Golang标准库中的List和Heap数据结构，我们可以很轻松地实现常用的缓存淘汰策略，并为应用的稳定运行提供保障。
