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【Go | 从0实现简单分布式缓存】-2：HTTP服务端与一致性哈希

news 来源：原创 2025/9/20 23:35:39

本文目录

一、回顾
- 1.1 复习接口
二、http标准库
三、实现HTTP服务端
四、一致性哈希

本文为极客兔兔“动手写分布式缓存GeeCache”学习笔记。

一、回顾

昨天已经开发了一部分项目，我们先来看看项目结构。

分布式缓存需要实现节点间通信，建立基于 HTTP 的通信机制是比较常见和简单的做法。如果一个节点启动了 HTTP 服务，那么这个节点就可以被其他节点访问。

所以现在需要为单机节点搭建 HTTP Server。

在这里插入图片描述

1.1 复习接口

接口是一个类型，它定义了一组方法签名（方法名和参数列表）。一个类型只要实现了接口中定义的所有方法，就自动实现了该接口。

type 接口名称 interface {方法1(参数列表) 返回值方法2(参数列表) 返回值...
}

例如，http.Handler 是Go标准库中定义的一个接口：

type Handler interface {ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request)
}

这个接口定义了一个方法 ServeHTTP，任何类型只要实现了这个方法，就自动实现了 http.Handler 接口。

在Go中，实现接口不需要显式声明。只要一个类型提供了接口中定义的所有方法，它就隐式地实现了该接口。

假设我们定义一个接口 Greeter，它有一个方法 Greet：

type Greeter interface {Greet() string
}

接下来定义一个类型 Person，并为它实现 Greet 方法：

type Person struct {Name string
}func (p Person) Greet() string {return "Hello, my name is " + p.Name
}

Person 类型定义了一个方法 Greet，其签名与 Greeter 接口中的方法一致。所以Person 类型自动实现了 Greeter 接口。

我们可以将 Person 类型的变量赋值给 Greeter 类型的变量，并调用接口方法：

func main() {p := Person{Name: "Alice"}var g Greeter = pfmt.Println(g.Greet())  // 输出: Hello, my name is Alice
}

类型断言用于检查一个接口变量是否实现了某个具体类型，并获取该具体类型的值：

var i interface{} = "Hello"
if str, ok := i.(string); ok {fmt.Println("It's a string:", str)
} else {fmt.Println("It's not a string")
}

二、http标准库

复习完上面的接口，我们来看看怎么实现go提供的http标准库。
w http.ResponseWriter：用于向客户端发送HTTP响应。r *http.Request：包含客户端请求的所有信息。

type Handler interface {ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request)
}

代码中type server int,是一个基于 int 的新类型，但类型本身并不重要，重要的是它通过方法实现了接口。接下来，为 server 类型定义一个方法。

server 类型定义了一个方法 ServeHTTP，其签名与 http.Handler 接口中的方法完全一致。因此，server 类型自动实现了 http.Handler 接口。

func (h *server) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {log.Println(r.URL.Path)w.Write([]byte("Hello World!"))
}

http.ListenAndServe()函数需要两个参数，分别是addr地址，还有handler处理器。

由于 server 实现了 ServeHTTP 方法，&s 满足 http.Handler 接口的要求。

通过将 server 类型的指针传递给 http.ListenAndServe，我们可以将其作为HTTP处理器使用。
在这里插入图片描述

所以完整的一个简单HTTP服务端代码如下。

package Geecacheimport ("log""net/http"
)type server int// ServeHTTP 是 http.Handler 接口的唯一方法。通过实现这个方法，server 类型的实例可以作为HTTP处理器。
func (h *server) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {log.Println(r.URL.Path)  // 将请求的路径记录到日志中。w.Write([]byte("Hello World!")) //向客户端发送响应。
}func main() {var s server//启动一个HTTP服务器，监听 localhost 上的 9999 端口。//第二个参数 &s 是一个 server 类型的指针，表示将 s 作为HTTP处理器。//由于 server 类型实现了 ServeHTTP 方法，因此它满足 http.Handler 接口。http.ListenAndServe("localhost:9999", &s)
}

在Go中，接口变量存储了两个信息：

动态类型：变量的实际类型（在这里是 *server）。
动态值：变量的实际值（在这里是 &s）。

当调用接口方法时，Go运行时会根据动态类型找到对应的方法实现，并执行它。这种机制使得接口非常灵活，且运行时可以动态绑定方法。

三、实现HTTP服务端

在这里插入图片描述
项目结构如上图所示，接下来我们在main.go中写测试代码。

跟昨天一样，使用 map 模拟了数据源 db。创建一个名为 scores 的 Group，若缓存为空，回调函数会从 db 中获取数据并返回。使用 http.ListenAndServe 在 9999 端口启动了 HTTP 服务。

需要注意的是main.go 和 geecache/ 在同级目录，但 go modules 不再支持 import <相对路径>，相对路径需要在 go.mod 中声明：

require geecache v0.0.0
replace geecache => ./geecache

package main/*
$ curl http://localhost:9999/_geecache/scores/Tom
630$ curl http://localhost:9999/_geecache/scores/kkk
kkk not exist
*/import ("fmt""geecache""log""net/http"
)// 模拟数据库，db
var db = map[string]string{"Tom":  "630","Jack": "589","Sam":  "567",
}// 回调函数是一个通过参数传递给另一个函数的函数，并在某个事件发生时被调用。在这段代码中：
// 匿名函数被传递给geecache.NewGroup作为GetterFunc的参数。
// 当缓存中没有找到对应的key时，geecache会调用这个函数来从底层存储中获取数据。// geecache.GetterFunc：将一个匿名函数转换为Getter接口的实现。
func main() {geecache.NewGroup("scores", 2<<10, geecache.GetterFunc(func(key string) ([]byte, error) {log.Println("[SlowDB] search key", key)// 回调函数，当调用g.getter.Get(key) 就会从下面的代码运行从db中去取数据了if v, ok := db[key]; ok {return []byte(v), nil}return nil, fmt.Errorf("%s not exist", key)}))addr := "localhost:9999"peers := geecache.NewHTTPPool(addr)log.Println("geecache is running at", addr)log.Fatal(http.ListenAndServe(addr, peers))
}

然后做一些简单的测试，可以看到对应的输出如下。

在这里插入图片描述

四、一致性哈希

对于分布式缓存来说，当一个节点接收到请求，如果该节点并没有存储缓存值，那么它面临的难题是，从谁那获取数据？自己，还是节点1, 2, 3, 4… 。假设包括自己在内一共有 10 个节点，当一个节点接收到请求时，随机选择一个节点，由该节点从数据源获取数据。

假设第一次随机选取了节点 1 ，节点 1 从数据源获取到数据的同时缓存该数据；那第二次，只有 1/10 的可能性再次选择节点 1, 有 9/10 的概率选择了其他节点，如果选择了其他节点，就意味着需要再一次从数据源获取数据，一般来说，这个操作是很耗时的。这样做，一是缓存效率低，二是各个节点上存储着相同的数据，浪费了大量的存储空间。

那有什么办法，对于给定的 key，每一次都选择同一个节点呢？使用 hash 算法也能够做到这一点。那把 key 的每一个字符的 ASCII 码加起来，再除以 10 取余数可以吗？当然可以，这可以认为是自定义的 hash 算法。

在这里插入图片描述
但是这会导致另一个问题，就是缓存雪崩，简单求取 Hash 值解决了缓存性能的问题，但是没有考虑节点数量变化的场景。假设移除了其中一台节点，只剩下 9 个，那么之前 hash(key) % 10 变成了 hash(key) % 9，也就意味着几乎缓存值对应的节点都发生了改变。即几乎所有的缓存值都失效了。

节点在接收到对应的请求时，均需要重新去数据源获取数据，容易引起缓存雪崩。

缓存雪崩：缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。常因为缓存服务器宕机，或缓存设置了相同的过期时间引起。

而一致性哈希算法可以解决这个问题。

一致性哈希算法将 key 映射到 2^32 的空间中，将这个数字首尾相连，形成一个环。

计算节点/机器(通常使用节点的名称、编号和 IP 地址)的哈希值，放置在环上。

计算 key 的哈希值，放置在环上，顺时针寻找到的第一个节点，就是应选取的节点/机器。

在这里插入图片描述
环上有 peer2，peer4，peer6 三个节点，key11，key2，key27 均映射到 peer2，key23 映射到 peer4。此时，如果新增节点/机器 peer8，假设它新增位置如图所示，那么只有 key27 从 peer2 调整到 peer8，其余的映射均没有发生改变。

也就是说，一致性哈希算法，在新增/删除节点时，只需要重新定位该节点附近的一小部分数据，而不需要重新定位所有的节点，这就解决了上述的问题。

但是相对的，也会有新问题，那就是如果服务器的节点过少，容易引起 key 的倾斜。例如上面例子中的 peer2，peer4，peer6 分布在环的上半部分，下半部分是空的。那么映射到环下半部分的 key 都会被分配给 peer2，key 过度向 peer2 倾斜，缓存节点间负载不均。

为了解决这个问题，引入了虚拟节点的概念，一个真实节点对应多个虚拟节点。

假设 1 个真实节点对应 3 个虚拟节点，那么 peer1 对应的虚拟节点是 peer1-1、 peer1-2、 peer1-3（通常以添加编号的方式实现），其余节点也以相同的方式操作。

虚拟节点扩充了节点的数量，解决了节点较少的情况下数据容易倾斜的问题。而且代价非常小，只需要增加一个字典(map)维护真实节点与虚拟节点的映射关系即可。

然后我们可以试着来实现一致性哈希算法，新建consistenthash文件。

package consistenthashimport ("hash/crc32""sort""strconv"
)// Hash maps bytes to uint32
type Hash func(data []byte) uint32// Map constains all hashed keys
type Map struct {hash     Hashreplicas intkeys     []int // SortedhashMap  map[int]string
}// New creates a Map instance
func New(replicas int, fn Hash) *Map {m := &Map{replicas: replicas,hash:     fn,hashMap:  make(map[int]string),}if m.hash == nil {m.hash = crc32.ChecksumIEEE}return m
}// Add adds some keys to the hash.
func (m *Map) Add(keys ...string) {for _, key := range keys {for i := 0; i < m.replicas; i++ {hash := int(m.hash([]byte(strconv.Itoa(i) + key)))m.keys = append(m.keys, hash)m.hashMap[hash] = key}}sort.Ints(m.keys)
}// Get gets the closest item in the hash to the provided key.
func (m *Map) Get(key string) string {if len(m.keys) == 0 {return ""}hash := int(m.hash([]byte(key)))// Binary search for appropriate replica.idx := sort.Search(len(m.keys), func(i int) bool {return m.keys[i] >= hash})return m.hashMap[m.keys[idx%len(m.keys)]]
}

定义函数类型 Hash，采取依赖注入的方式，允许用于替换成自定义的 Hash 函数，也方便测试时替换，默认为 crc32.ChecksumIEEE 算法。

Map 是一致性哈希算法的主数据结构，包含 4 个成员变量：Hash 函数 hash；虚拟节点倍数 replicas；哈希环 keys；虚拟节点与真实节点的映射表 hashMap，键是虚拟节点的哈希值，值是真实节点的名称。

构造函数 New() 允许自定义虚拟节点倍数和 Hash 函数。

接下来可以进行对应测试。

package consistenthashimport ("strconv""testing"
)func TestHashing(t *testing.T) {hash := New(3, func(key []byte) uint32 {i, _ := strconv.Atoi(string(key))return uint32(i)})// Given the above hash function, this will give replicas with "hashes":// 2, 4, 6, 12, 14, 16, 22, 24, 26hash.Add("6", "4", "2")testCases := map[string]string{"2":  "2","11": "2","23": "4","27": "2",}for k, v := range testCases {if hash.Get(k) != v {t.Errorf("Asking for %s, should have yielded %s", k, v)}}// Adds 8, 18, 28hash.Add("8")// 27 should now map to 8.testCases["27"] = "8"for k, v := range testCases {if hash.Get(k) != v {t.Errorf("Asking for %s, should have yielded %s", k, v)}}}

一开始，有 2/4/6 三个真实节点，对应的虚拟节点的哈希值是 02/12/22、04/14/24、06/16/26。

那么用例 2/11/23/27 选择的虚拟节点分别是 02/12/24/02，也就是真实节点 2/2/4/2。

添加一个真实节点 8，对应虚拟节点的哈希值是 08/18/28，此时，用例 27 对应的虚拟节点从 02 变更为 28，即真实节点 8。