从2开始,在Go语言后端业务系统中引入缓存

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 从2开始,在Go语言后端业务系统中引入缓存

本次我们接着上两篇文章进行讲解《从0开始,用Go语言搭建一个简单的后端业务系统》《从1开始,扩展Go语言后端业务系统的RPC功能》,如题,需求就是为了应对查询时的高qps,我们引入Redis缓存,让查询数据时不直接将请求发送到数据库,而是先通过一层缓存来抵挡qps,下面我们开始今天的分享:

1 逻辑设计

如图,本次缓存设计的逻辑就是在查询时首先查询缓存,如果查询不到则查询数据库(实际中不建议,会发生缓存穿透),在增删改时会先改数据库,再改缓存。

2 代码

2.1 项目结构

2.2 下载依赖
go get github.com/go-redis/redis/v8
2.3 具体代码和配置

配置:

package config
import (
   "fmt"
   "github.com/go-redis/redis/v8"
   "github.com/spf13/viper"
)
var RDB *redis.Client
func init() {
   var err error
   viper.SetConfigName("app")
   viper.SetConfigType("properties")
   viper.AddConfigPath("./")
   err = viper.ReadInConfig()
   if err != nil {
      panic(fmt.Errorf("Fatal error config file: %w \n", err))
   }
   if err := viper.ReadInConfig(); err != nil {
      if _, ok := err.(viper.ConfigFileNotFoundError); ok {
         fmt.Println("No file ...")
      } else {
         fmt.Println("Find file but have err ...")
      }
   }
   add := viper.GetString("redis.url")
   pwd := viper.GetString("redis.password")
   db := viper.GetInt("redis.db")
   RDB = redis.NewClient(&redis.Options{
      Addr:     add,
      Password: pwd,
      DB:       db,
   })
}

Cache层:

package cache
import (
   "context"
   "count_num/pkg/config"
   "count_num/pkg/entity"
   "encoding/json"
   "github.com/go-redis/redis/v8"
   "time"
)
type CountNumCacheDAOImpl struct {
   db *redis.Client
}
type CountNumCacheDAO interface {
   // set一个
   SetNumInfo(ctx context.Context, key string, info entity.NumInfo, t time.Duration) bool
   // 根据ID获取一个
   GetNumInfoById(ctx context.Context, key string) entity.NumInfo
}
func NewCountNumCacheDAOImpl() *CountNumCacheDAOImpl {
   return &CountNumCacheDAOImpl{db: config.RDB}
}
func (impl CountNumCacheDAOImpl) SetNumInfo(ctx context.Context, key string, info entity.NumInfo, t time.Duration) bool {
   res := impl.db.Set(ctx, key, info, t)
   result, _ := res.Result()
   if result != "OK" {
      return false
   }
   return true
}
func (impl CountNumCacheDAOImpl) GetNumInfoById(ctx context.Context, key string) entity.NumInfo {
   res := impl.db.Get(ctx, key)
   var info entity.NumInfo
   j := res.Val()
   json.Unmarshal([]byte(j), &info)
   return info
}

DAO层实现类:

package impl
import (
   "context"
   "count_num/pkg/cache"
   "count_num/pkg/config"
   "count_num/pkg/entity"
   "fmt"
   "gorm.io/gorm"
   "time"
)
var cacheTime = time.Second * 3600
type CountNumDAOImpl struct {
   db    *gorm.DB
   cache *cache.CountNumCacheDAOImpl
}
func NewCountNumDAOImpl() *CountNumDAOImpl {
   return &CountNumDAOImpl{db: config.DB, cache: cache.NewCountNumCacheDAOImpl()}
}
func (impl CountNumDAOImpl) AddNumInfo(ctx context.Context, info entity.NumInfo) bool {
   var in entity.NumInfo
   impl.db.First(&in, "info_key", info.InfoKey)
   if in.InfoKey == info.InfoKey { //去重
      return false
   }
   impl.db.Save(&info) //要使用指针,Id可以回显
   impl.cache.SetNumInfo(ctx, string(info.Id), info, cacheTime)
   return true
}
func (impl CountNumDAOImpl) GetNumInfoByKey(ctx context.Context, key string) entity.NumInfo {
   var info entity.NumInfo
   impl.db.First(&info, "info_key", key)
   return info
}
func (impl CountNumDAOImpl) FindAllNumInfo(ctx context.Context) []entity.NumInfo {
   var infos []entity.NumInfo
   impl.db.Find(&infos)
   return infos
}
func (impl CountNumDAOImpl) UpdateNumInfoByKey(ctx context.Context, info entity.NumInfo) bool {
   impl.db.Model(&entity.NumInfo{}).Where("info_key = ?", info.InfoKey).Update("info_num", info.InfoNum)
   return true
}
func (impl CountNumDAOImpl) DeleteNumInfoById(ctx context.Context, id int64) bool {
   impl.db.Delete(&entity.NumInfo{}, id)
   impl.cache.SetNumInfo(ctx, string(info.Id), "", cacheTime)
   return true
}
func (impl CountNumDAOImpl) GetNumInfoById(ctx context.Context, id int64) entity.NumInfo {
   var info entity.NumInfo
   numInfoById := impl.cache.GetNumInfoById(ctx, string(id))
   if numInfoById.InfoKey != "" {
      return numInfoById
   }
   impl.db.First(&info, "id", id)
   return info
}
func (impl CountNumDAOImpl) UpdateNumInfoById(ctx context.Context, info entity.NumInfo) bool {
   impl.db.Model(&entity.NumInfo{}).Where("id", info.Id).Updates(entity.NumInfo{Name: info.Name, InfoKey: info.InfoKey, InfoNum: info.InfoNum})
   impl.cache.SetNumInfo(ctx, string(info.Id), info, cacheTime)
   return true
}

实体类:

package entity
import "encoding/json"
type NumInfo struct {
   Id      int64  `json:"id"`
   Name    string `json:"name"`
   InfoKey string `json:"info_key"`
   InfoNum int64  `json:"info_num"`
}
func (stu NumInfo) TableName() string {
   return "num_info"
}
func (info NumInfo) MarshalJSON() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(map[string]interface{}{
      "id":       info.Id,
      "name":     info.Name,
      "info_key": info.InfoKey,
      "info_num": info.InfoNum,
   })
}
//Redis类似序列化操作
func (info NumInfo) MarshalBinary() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(info)
}
func (info NumInfo) UnmarshalBinary(data []byte) error {
   return json.Unmarshal(data, &info)
}

配置文件:

server.port=9888
server.rpc.port=6666
db.driver=mysql
db.url=127.0.0.1:3306
db.databases=test
db.username=root
db.password=12345
redis.url=127.0.0.1:6379
redis.db=1
redis.password=

3 遇见问题及解决

出现问题,根据提示我们大约能理解是Go语言中结构体类似序列化的问题:

解决—结构体实现接口:

//Redis类似序列化操作
func (info NumInfo) MarshalBinary() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(info)
}
func (info NumInfo) UnmarshalBinary(data []byte) error {
   return json.Unmarshal(data, &info)
}

4 总结

引入Redis缓存是后端业务中应对高并发查询比较常见的一个做法,在软件工程学中有一句话叫做:计算机的所有问题都可以用加一层来解决。

在本次项目中可以说缓存设计的相对简单,针对Key的查询并没有增加缓存,当然也是为了方便演示。

今天的分享就到这里。

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