Bagaimana untuk menggunakan Golang untuk melaksanakan kluster cache yang sangat tersedia?

Dengan perkembangan pesat aplikasi Internet, caching telah menjadi bahagian yang amat diperlukan bagi banyak syarikat Internet untuk mempercepatkan akses dan menambah baik pengalaman pengguna. Untuk meningkatkan ketersediaan gugusan cache, banyak syarikat memilih untuk menggunakan bahasa Golang untuk melaksanakan gugusan cache yang sangat tersedia.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Golang untuk melaksanakan gugusan cache yang sangat tersedia, termasuk idea, kaedah pelaksanaan dan cadangan pengoptimuman.

1. Idea seni bina gugusan cache

1. Menggunakan mekanisme storan teragih

Untuk memastikan ketersediaan gugusan cache yang tinggi, kami perlu menggunakan mekanisme storan teragih, iaitu, data cache diedarkan dan disimpan pada nod yang berbeza. Dengan cara ini, walaupun nod gagal, nod lain boleh terus menyediakan perkhidmatan, sekali gus memastikan kebolehpercayaan sistem.

2. Gunakan algoritma pencincangan yang konsisten

Apabila melaksanakan mekanisme storan teragih, kami boleh menggunakan algoritma pencincangan yang konsisten. Algoritma ini boleh mengedarkan data cache kepada berbilang nod sambil memastikan pengedaran seimbang data cache antara nod. Apabila nod gagal, data cache pada nod ini boleh dipindahkan ke nod lain melalui algoritma cincang yang konsisten untuk mencapai ketersediaan yang tinggi.

3. Mencapai penyegerakan data antara nod

Untuk memastikan ketekalan data cache antara nod, kita perlu mencapai penyegerakan data antara nod. Apabila data cache nod berubah, data yang diubah perlu disegerakkan ke nod lain untuk mengelakkan ketidakkonsistenan data.

2. Gunakan Golang untuk melaksanakan gugusan cache ketersediaan tinggi

1. Tulis program pelayan nod

Kami boleh menggunakan bahasa Golang untuk menulis pelayan nod program. Boleh menerima permintaan klien dan permintaan penyegerakan daripada nod lain. Apabila permintaan pelanggan diterima, data cache setempat boleh diambil dan hasilnya dikembalikan. Apabila menerima permintaan penyegerakan daripada nod lain, data cache setempat boleh disegerakkan ke nod lain.

2. Melaksanakan algoritma pencincangan yang konsisten

Untuk melaksanakan algoritma pencincangan yang konsisten, kami boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga "hash/fnv" dan "isih". Antaranya, perpustakaan "hash/fnv" boleh menjana nilai hash 32-bit, dan perpustakaan "sort" boleh mengisih nilai hash. Proses pelaksanaan adalah seperti berikut:

(1) Tentukan struktur gelang cincang

type HashRing struct {
    nodes map[uint32]string   // 节点哈希值与节点名称的映射
    keys []uint32             // 节点哈希值排列成的切片
    replicas int             // 虚拟节点的数量
    hashFunc func(data []byte) uint32   // 用于生成哈希值的函数
}

(2) Tentukan bilangan nod maya

Bilangan nod maya boleh menjejaskan data cache pada taburan keseimbangan nod pada. Lebih banyak bilangan nod maya, lebih sekata data cache diedarkan pada nod, tetapi ia juga akan meningkatkan tekanan beban pada nod.

(3) Tambah nod

Apabila menambah nod, anda perlu menjana berbilang nod maya nod dan menyimpan pemetaan antara nilai cincangan nod maya dan nama nod dalam cincang dalam struktur cincin. Pada masa yang sama, nilai hash nod maya juga perlu disusun ke dalam tatasusunan kunci dan diisih.

(4) Padamkan nod

Apabila memadamkan nod, nilai cincang nod dan nilai cincang semua nod mayanya perlu dialih keluar daripada struktur cincin cincang dan tatasusunan kunci padam .

(5) Dapatkan nod

Apabila pelanggan meminta data cache, ia perlu mengira nilai cincangnya berdasarkan nilai kunci data dan cari yang terdekat dalam gelang cincang nod struktur. Jika nod tidak ditemui, anda perlu mencari kedudukan seterusnya dalam tatasusunan kunci sehingga nod ditemui. Jika semua nod tidak ditemui, mesej ralat dikembalikan.

3. Mencapai penyegerakan data

Untuk mencapai penyegerakan data antara nod, kami boleh menggunakan rangka kerja RPC Golang sendiri. Melalui rangka kerja RPC, kita boleh menentukan struktur untuk mewakili data cache yang perlu disegerakkan, dan kemudian menghantar contoh struktur sebagai parameter kepada nod lain. Nod lain mengemas kini data cache setempat dengan menerima struktur data cache.

3. Cadangan Pengoptimuman

1. Tingkatkan kapasiti cache nod

Untuk meningkatkan kelajuan baca kelompok cache, kami boleh meningkatkan kapasiti cache setiap nod. Ini boleh mengurangkan bilangan penyegerakan data antara nod dan meningkatkan prestasi bacaan sistem.

2. Konfigurasikan berat nod

Dalam algoritma pencincangan yang konsisten, pemberat berbeza boleh ditetapkan untuk setiap nod. Dengan cara ini, storan dan akses data cache boleh diperuntukkan secara munasabah berdasarkan keupayaan nod dan keadaan beban.

3. Melaksanakan mekanisme tamat tempoh data cache

Untuk mengelakkan ralat data yang disebabkan oleh tamat tempoh data cache, kami boleh melaksanakan mekanisme tamat tempoh data cache. Apabila data cache tamat tempoh, data perlu dipadamkan daripada cache dan data terkini perlu dimuat semula daripada pangkalan data.

Kesimpulan

Dengan menggunakan bahasa Golang untuk melaksanakan gugusan cache yang sangat tersedia, prestasi bacaan dan kebolehpercayaan sistem boleh dipertingkatkan dengan berkesan. Penggunaan algoritma pencincangan yang konsisten, penyegerakan data antara nod dan mekanisme tamat tempoh data cache dan cara teknikal lain boleh mengoptimumkan lagi prestasi sistem dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Golang untuk melaksanakan kluster cache yang sangat tersedia?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!