Go 源码分析 - 编程沉思录

剖析 Golang Bigcache 的极致性能优化

Bigcache 是用 Golang 实现的本地内存缓存的开源库，主打的就是可缓存数据量大，查询速度快。 在其官方的介绍文章《Writing a very fast cache service with millions of entries in Go》一文中，明确提出了 bigcache 的设计目标：

最近发现 Golang 标准库竟然自带了 varint 的实现，代码位置在 encoding/binary/varint.go，这个跟protobuf里面的varint实现基本是一致的。刚好借助 golang 标准库的 varint 源码，我们来系统地学习和梳理下 varint。

sync.Pool 是 Golang 内置的对象池技术，可用于缓存临时对象，以缓解因频繁建立临时对象带来的性能损耗以及对 GC 带来的压力。

一致性 Hash 常用于缓解分布式缓存系统扩缩容节点时造成的缓存大量失效的问题。一致性 Hash 与其说是一种 Hash 算法，其实更像是一种负载均衡策略。

sync.Cond 条件变量是 Golang 标准库 sync 包中的一个常用类。sync.Cond 往往被用在一个或一组 goroutine 等待某个条件成立后唤醒这样的场景，例如常见的生产者消费者场景。

sync.WaitGroup 是 Golang 中常用的并发措施，我们可以用它来等待一批 Goroutine 结束。

依赖注入是一个经典的设计模式，可有效地解决项目中复杂的对象依赖关系。

本文将基于 Golang 源码对 Timer 的底层实现进行深度剖析。主要包含以下内容：

注：本文基于 go-1.13 源码进行分析，而在 go 的 1.14 版本中，关于定时器的实现略有一些改变，以后会再专门写一篇文章进行分析。

channel 是 Golang 中一个非常重要的特性，也是 Golang CSP 并发模型的一个重要体现。简单来说就是，goroutine 之间可以通过 channel 进行通信。

channel 在 Golang 如此重要，在代码中使用频率非常高，以至于不得不好奇其内部实现。本文将基于 go 1.13 的源码，分析 channel 的内部实现原理。

uber 在 Github 上开源了一套用于服务限流的 go 语言库 ratelimit, 该组件基于 Leaky Bucket(漏桶) 实现。

我在之前写过一篇《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》，分析了 Golang 标准库中基于 Token Bucket 实现限流组件的 time/rate 原理，同时也讲了限流的一些背景。

相比于 TokenBucket 中，只要桶内还有剩余令牌，调用方就可以一直消费的策略。Leaky Bucket 相对来说更加严格，调用方只能严格按照预定的间隔顺序进行消费调用。(虽然 uber-go 对这个限制也做了一些优化，具体可以看下文详解)

还是老规矩，在正式讲其实现之前，我们先看下 ratelimit 的使用方法。

限流器是微服务中必不缺少的一环，可以起到保护下游服务，防止服务过载等作用。上一篇文章《Golang 限流器 time/rate 使用介绍》简单介绍了 time/rate 的使用方法，本文则着重分析下其实现原理。建议在正式阅读本文之前，先阅读下上一篇文章。

上一篇文章讲到，time/rate 是基于 Token Bucket(令牌桶) 算法实现的限流。本文将会基于源码，深入剖析下 Golang 是如何实现 Token Bucket 的。其代码也非常简洁，去除注释后，也就 200 行左右的代码量。

同时，我也提供了 time/rate 注释版，辅助大家理解该组件的实现。