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27缓存服务如何基于Redis实现封装

你好,我是轩脉刃。

上面两节课把数据库操作接入到hade框架中了现在我们能使用容器中的ORM服务来操作数据库了。在实际工作中一旦数据库出现性能瓶颈除了优化数据库本身之外另外一个常用的方法是使用缓存来优化业务请求。所以这节课我们来讨论一下hade框架如何提供缓存支持。

现在的Web业务大部分都是使用Redis来做缓存实现。但是缓存的实现方式远不止Redis一种比如在Redis出现之前Memcached一般是缓存首选在单机上还可以使用文件来存储数据又或者直接使用进程的内存也可以进行缓存实现。

缓存服务的底层使用哪个存储方式和具体的业务架构原型相关。我个人在不同业务场景中用过不少的缓存存储方案不过业界用的最多的Redis还是优点比较突出。相比文件存储它能集中分布式管理而相比Memcached优势在于多维度的存储数据结构。所以顺应潮流我们hade框架主要也针对使用Redis来实现缓存服务。

我们这节课会创建两个服务一个是Redis服务提供对Redis的封装另外一个是缓存服务提供一系列对“缓存”的统一操作。而这些统一操作具体底层是由Redis还是内存进行驱动的这个可以根据配置决定。

下面我们一个个来讨论吧。

Redis服务

首先封装一个可以对Redis进行操作的服务。和封装ORM一样我们自己并不实现Redis的底层传输协议和操作封装只将Redis“创建连接”的过程封装在hade中就行了。

这里我们就选择go-redis这个库来实现对Redis的连接。这个库目前也是Golang开源社区最常用的Redis库有12.8k的star数使用的是BSD 协议可以引用可以修改但是修改的同时要保留版权声明这里我们并不需要修改所以BSD已经足够了。这个库目前是v8版本可以使用 go get github.com/go-redis/redis/v8 来引入它。

go-redis的连接非常简单我们看官网的例子就看创建连接部分

import (
    "context"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
)

var ctx = context.Background()

func ExampleClient() {
    // 创建连接
    rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "", // no password set
        DB:       0,  // use default DB
    })

    ...
}

核心的redis.NewClient方法返回的是一个*redis.Client结构它就相当于Gorm中的DB数据结构就是我们要实例化Redis的实例。这个结构是一个封装了300+个Redis操作的数据结构你可以使用 go doc github.com/go-redis/redis/v8.Client 来观察它封装的Redis操作。

配置

redis.NewClient方法还有一个参数*redis.Options 数据结构。这个数据结构就相当于Gorm中的gorm.Config里面封装了实例化redis.Client的各种配置信息来看一些重要的配置都做了注释

// redis的连接配置
type Options struct {
   // 网络情况
   // Default is tcp.
   Network string
   // host:port 格式的地址
   Addr string
   
   // redis的用户名
   Username string
   // redis密码
   Password string
   // redis的database
   DB int
   
   // 连接超时
   // Default is 5 seconds.
   DialTimeout time.Duration
   // 读超时
   // Default is 3 seconds.
   ReadTimeout time.Duration
   // 写超时
   // Default is ReadTimeout.
   WriteTimeout time.Duration
   
   // 最小空闲连接数
   MinIdleConns int
   // 最大连接时长
   MaxConnAge time.Duration
   
   // 空闲连接时长
   // Default is 5 minutes. -1 disables idle timeout check.
   IdleTimeout time.Duration
   ...
}

这些配置项相信你也非常熟悉了,既有连接请求的配置项,也有连接池的配置项。

和Gorm的配置封装一样我们想要给用户提供一个配置即用的缓存服务需要做如下三个事情

  • 自定义一个数据结构封装redis.Options结构
  • 让刚才自定义的结构能生成一个唯一标识类似Gorm的DSN
  • 支持通过配置文件加载这个结构同时支持通过Option可变参数来修改它

在framework/contract/redis.go中我们首先定义RedisConfig数据结构这个结构单纯封装redis.Options就行了没有其他额外的参数需要设置

// RedisConfig 为hade定义的Redis配置结构
type RedisConfig struct {
   *redis.Options

同时为这个RedisConfig定义一个唯一标识来标识一个redis.Client。这里我们选用了Addr、DB、UserName、Network 四个字段值来标识。基本上这四个字段加起来能标识“用什么账号登录哪个Redis地址的哪个database”了

// UniqKey 用来唯一标识一个RedisConfig配置
func (config *RedisConfig) UniqKey() string {
   return fmt.Sprintf("%v_%v_%v_%v", config.Addr, config.DB, config.Username, config.Network)
}

RedisConfig结构定义完成下面想要把它加载并支持可修改我们要结合实例化redis.Client对象来说。

初始化连接

如何封装Redis的连接实例这个同Gorm的封装一样使用Option可变参数的方式。还是在 framework/contract/redis.go中继续写入

package contract

...

const RedisKey = "hade:redis"

// RedisOption 代表初始化的时候的选项
type RedisOption func(container framework.Container, config *RedisConfig) error

// RedisService 表示一个redis服务
type RedisService interface {
   // GetClient 获取redis连接实例
   GetClient(option ...RedisOption) (*redis.Client, error)
}

定义了一个RedisService表示Redis服务对外提供的协议它只有一个GetClient方法通过这个方法能获取到Redis的一个连接实例redis.Client。

你能看到GetClient方法有一个可变参数RedisOption这个可变参数是一个函数结构参数中带有传递进入了的RedisConfig指针所以这个RedisOption是有修改RedisConfig结构的能力的

那具体提供哪些RedisOption函数呢和ORM一样我们要提供多层次的修改方案包括默认配置、按照配置项进行配置以及手动配置

  • GetBaseConfig获取redis.yaml根目录下的Redis配置作为默认配置
  • GetConfigPath 根据指定配置路径获取Redis配置
  • WithRedisConfig 可以直接修改RedisConfig中的redis.Options配置信息

在实现这三个函数之前有必要先看一下我们的Redis配置文件cofig/testing/redis.yaml

timeout: 10s # 连接超时
read_timeout: 2s # 读超时
write_timeout: 2s # 写超时

write:
    host: localhost # ip地址
    port: 3306 # 端口
    db: 0 #db
    username: jianfengye # 用户名
    password: "123456789" # 密码
    timeout: 10s # 连接超时
    read_timeout: 2s # 读超时
    write_timeout: 2s # 写超时
    conn_min_idle: 10 # 连接池最小空闲连接数
    conn_max_open: 20 # 连接池最大连接数
    conn_max_lifetime: 1h # 连接数最大生命周期
    conn_max_idletime: 1h # 连接数空闲时长

和database.yaml的配置一样根级别的作为默认配置二级配置作为单个Redis的配置并且二级配置会覆盖默认配置。这里还有一个小心思特意将这些配置项都和database.yaml保持一致了这样使用者在配置的时候能减少学习成本。

这三个方法的具体实现和Gorm没有什么太大的区别。基本方法就是使用容器中的配置服务、读取配置信息然后修改参数中的RedisConfig指针你可以参考分支中的代码文件framework/provider/redis/config.go

我们重点把注意力放在GetClient方法的实现写在framework/provider/redis/service.go中。类似gorm的GetDB方法它是一个单例模式就是一个RedisConfig只产生一个redis.Client用一个map加上一个lock来初始化Redis实例

// HadeRedis 代表hade框架的redis实现
type HadeRedis struct {
    container framework.Container      // 服务容器
    clients   map[string]*redis.Client // key为uniqKey, value为redis.Client (连接池)

    lock *sync.RWMutex
}

在GetClient函数中首先还是获取基本Redis配置 redisConfig使用参数opts对redisConfig进行修改最后判断当前redisConfig是否已经实例化了

  • 如果已经实例化返回实例化redis.Client
  • 如果未实例化实例化redis.Client返回实例化的redis.Client。
// GetClient 获取Client实例
func (app *HadeRedis) GetClient(option ...contract.RedisOption) (*redis.Client, error) {
    // 读取默认配置
    config := GetBaseConfig(app.container)

    // option对opt进行修改
    for _, opt := range option {
        if err := opt(app.container, config); err != nil {
            return nil, err
        }
    }

    // 如果最终的config没有设置dsn,就生成dsn
    key := config.UniqKey()

    // 判断是否已经实例化了redis.Client
    app.lock.RLock()
    if db, ok := app.clients[key]; ok {
        app.lock.RUnlock()
        return db, nil
    }
    app.lock.RUnlock()

    // 没有实例化gorm.DB那么就要进行实例化操作
    app.lock.Lock()
    defer app.lock.Unlock()

    // 实例化gorm.DB
    client := redis.NewClient(config.Options)

    // 挂载到map中结束配置
    app.clients[key] = client

    return client, nil
}

这里只讲了Redis服务的接口和服务实现的关键函数其中provider的实现基本上和ORM的一致没有什么特别就不在这里重复列出代码了。

到这里我们就将Redis的服务融合进入hade框架了。但Redis只是缓存服务的一种实现我们这节课最终目标是想实现一个缓存服务。

缓存服务

缓存服务的使用方式其实非常多,我们可以设置有超时/无超时的缓存,也可以使用计数器缓存,一份好的缓存接口的设计,能对应用的缓存使用帮助很大。

所以这一部分,相比缓存服务的具体实现,缓存服务的协议设计直接影响了这个服务的可用性,我们要重点理解对缓存协议的设计。

协议

实现一个服务的三步骤,服务协议、服务提供者、服务实例。就先从协议开始,我们希望这个缓存服务提供哪些能力呢?

首先缓存协议一定是有两个方法一个设置缓存、一个获取缓存。设定为Get方法为获取缓存Set方法为设置缓存。

// Get 获取某个key对应的值
Get(ctx context.Context, key string) (string, error)
// Set 设置某个key和值到缓存带超时时间
Set(ctx context.Context, key string, val string, timeout time.Duration) error

同时注意设置缓存的时候又区分出两种需求我们需要设置带超时时间的缓存也需要设置不带超时时间的、永久的缓存。所以Set方法衍生出Set和SetForever两种。

// SetForever 设置某个key和值到缓存不带超时时间
SetForever(ctx context.Context, key string, val string) error

在设置了某个key之后会不会需要修改这个缓存key的缓存时长呢完全是有可能的比如将某个key的缓存时长加大或者想要获取某个key的缓存时长所以我们再把注意力放在缓存时长的操作上提供对缓存时长的操作函数SetTTL和GetTTL

// SetTTL 设置某个key的超时时间
SetTTL(ctx context.Context, key string, timeout time.Duration) error
// GetTTL 获取某个key的超时时间
GetTTL(ctx context.Context, key string) (time.Duration, error)

再来Get和Set目前对应的value值为string但是我们希望value值能不仅仅是一个字符串它还可以直接是一个对象这样缓存服务就能存储和获取一个对象出来能大大方便缓存需求。

所以我们定义两个GetObj和SetObj方法来实现对象的缓存存储和获取但是这个对象在实际存储的时候又势必要进行序列化和反序列的过程所以我们对存储和获取的对象再增加一个要求让它实现官方库的BinaryMarshaler和BinaryUnMarshaler接口

// GetObj 获取某个key对应的对象, 对象必须实现 https://pkg.go.dev/encoding#BinaryUnMarshaler
GetObj(ctx context.Context, key string, model interface{}) error
// SetObj 设置某个key和对象到缓存, 对象必须实现 https://pkg.go.dev/encoding#BinaryMarshaler
SetObj(ctx context.Context, key string, val interface{}, timeout time.Duration) error
// SetForeverObj 设置某个key和对象到缓存不带超时时间对象必须实现 https://pkg.go.dev/encoding#BinaryMarshaler
SetForeverObj(ctx context.Context, key string, val interface{}) error

现在我们已经可以一个key进行缓存获取和设置了但是有时候要同时对多个key做缓存的获取和设置来设置对多个key进行操作的方法GetMany和SetMany

// GetMany 获取某些key对应的值
GetMany(ctx context.Context, keys []string) (map[string]string, error)
// SetMany 设置多个key和值到缓存
SetMany(ctx context.Context, data map[string]string, timeout time.Duration) error

在实际业务中我们还会有一些计数器的需求需要将计数器存储到缓存同时也要能对这个计数器缓存进行增加和减少的操作。可以为计数器缓存设计Calc、Increment、Decrement的接口

// Calc 往key对应的值中增加step计数
Calc(ctx context.Context, key string, step int64) (int64, error)
// Increment 往key对应的值中增加1
Increment(ctx context.Context, key string) (int64, error)
// Decrement 往key对应的值中减去1
Decrement(ctx context.Context, key string) (int64, error)

缓存的使用有一种Cache-Aside模式可以提升“获取数据”的性能。可能你没有听过这个名字但其实我们都用过这个模式描述的就是在实际操作之前先去缓存中查看有没有对应的数据如果有的话不进行操作如果没有的话才进行实际操作生成数据并且把数据存储在缓存中。

我们希望缓存服务也能支持这种Cache-Aside模式。如何支持呢

首先要有一个生成数据的通用方法结构我们定义为RememberFunc让这个函数将服务容器传递进去这样在具体的实现中使用者就可以从服务容器中获取各种各样的具体注册服务了能大大增强这个RemeberFunc的实现能力

// RememberFunc 缓存的Remember方法使用Cache-Aside模式对应的对象生成方法
type RememberFunc func(ctx context.Context, container framework.Container) (interface{}, error)

然后我们为缓存服务定义一个Remember方法来实现这个Cache-Aside模式。

// Remember 实现缓存的Cache-Aside模式, 先去缓存中根据key获取对象如果有的话返回如果没有调用RememberFunc 生成
Remember(ctx context.Context, key string, timeout time.Duration, rememberFunc RememberFunc, model interface{}) error

它的参数来仔细看下。除了context之外有一个key代表这个缓存使用的key其次是timeout 代表缓存时长,接着是前面定义的 RememberFunc了代表如果缓存中没有这个key就调用RememberFunc函数来生成数据对象。

这个数据对象从哪里输出呢就是这里的最后一个参数model了当然这个Obj必须实现BinaryMarshaler和BinaryUnmarshaler接口。这样定义之后Remember的具体实现就简单了。

看这个我在单元测试代码provider/cache/services/redis_test.go中写的测试

type Bar struct {
   Name string
}
func (b *Bar) MarshalBinary() ([]byte, error) {
   return json.Marshal(b)
}
func (b *Bar) UnmarshalBinary(bt []byte) error {
   return json.Unmarshal(bt, b)
}

Convey("remember op", func() {
   objNew := Bar{}
   objNewFunc := func(ctx context.Context, container framework.Container) (interface{}, error) {
      obj := &Bar{
         Name: "bar",
      }
      return obj, nil
   }
   err = mc.Remember(ctx, "foo_remember", 1*time.Minute, objNewFunc, &objNew)
   So(err, ShouldBeNil)
   So(objNew.Name, ShouldEqual, "bar")
})

我们定义了Bar结构它实现了BinaryMarshaler和BinaryUnmarshaler接口并且定义了一个objNewFunc方法实现了前面我们定义的RememberFunc。

之后可以使用Remember方法来为这个方法设置一个Cache-Aside缓存它的key为foo_remember缓存时长为1分钟。

最后回看一下我们对缓存的协议定义各种缓存的设置和获取方法都有了还差删除缓存的方法对吧。所以来定义删除单个key的缓存和删除多个key的缓存

// Del 删除某个key
Del(ctx context.Context, key string) error
// DelMany 删除某些key
DelMany(ctx context.Context, keys []string) error

到这里缓存协议就定义完成了一共16个方法要好好理解下这些方法的定义还是那句话理解如何定义协议比实现更为重要。

实现

下面来实现这个缓存服务。前面一再强调了Redis只是缓存的一种实现Redis之外我们可以用不同的存储来实现缓存甚至可以使用内存来实现。目前hade框架支持内存和Redis实现缓存这里我们就先看看如何用Redis来实现缓存。

由于缓存有不同实现,所以和日志服务一样,要使用配置文件来cache.yaml中的driver字段来区别使用哪个缓存。如果driver为redis表示使用Redis来实现缓存如果为memory表示用内存来实现缓存。当然如果使用Redis的话就需要同时带上Redis连接的各种参数参数关键字都类似前面说的Redis服务的配置。

一个典型的cache.yaml的配置如下

driver: redis # 连接驱动
host: 127.0.0.1 # ip地址
port: 6379 # 端口
db: 0 #db
timeout: 10s # 连接超时
read_timeout: 2s # 读超时
write_timeout: 2s # 写超时

#driver: memory # 连接驱动

那对应到具体实现上区分使用哪个缓存驱动我们会在服务提供者provider中来进行。在provider中注意下Register方法注册具体的服务实例方法时要先读取配置中的cache.driver路径

// Register 注册一个服务实例
func (l *HadeCacheProvider) Register(c framework.Container) framework.NewInstance {
   if l.Driver == "" {
      tcs, err := c.Make(contract.ConfigKey)
      if err != nil {
         // 默认使用console
         return services.NewMemoryCache
      }

      cs := tcs.(contract.Config)
      l.Driver = strings.ToLower(cs.GetString("cache.driver"))
   }

   // 根据driver的配置项确定
   switch l.Driver {
   case "redis":
      return services.NewRedisCache
   case "memory":
      return services.NewMemoryCache
   default:
      return services.NewMemoryCache
   }
}

如果是Redis驱动我们使用service.NewRedisCache来初始化一个Redis连接定义RedisCache结构来存储redis.Client。

在初始化的时候先确定下容器中是否已经绑定了Redis服务如果没有的话做一下绑定操作。这个行为能让我们的缓存容器更为安全。

接着使用cache.yaml中的配置来初始化一个redis.Client这里使用的redisService.GetClient和redis.WithConfigPath都是上面设计Redis服务的时候刚设计实现的方法。最后将redis.Client 封装到RedisCache中返回

import (
   "context"
   "errors"
   redisv8 "github.com/go-redis/redis/v8"
   "github.com/gohade/hade/framework"
   "github.com/gohade/hade/framework/contract"
   "github.com/gohade/hade/framework/provider/redis"
   "sync"
   "time"
)

// RedisCache 代表Redis缓存
type RedisCache struct {
   container framework.Container
   client    *redisv8.Client
   lock      sync.RWMutex
}

// NewRedisCache 初始化redis服务
func NewRedisCache(params ...interface{}) (interface{}, error) {
   container := params[0].(framework.Container)
   if !container.IsBind(contract.RedisKey) {
      err := container.Bind(&redis.RedisProvider{})
      if err != nil {
         return nil, err
      }
   }

   // 获取redis服务配置并且实例化redis.Client
   redisService := container.MustMake(contract.RedisKey).(contract.RedisService)
   client, err := redisService.GetClient(redis.WithConfigPath("cache"))
   if err != nil {
      return nil, err
   }

   // 返回RedisCache实例
   obj := &RedisCache{
      container: container,
      client:    client,
      lock:      sync.RWMutex{},
   }
   return obj, nil
}

有Redis缓存的实例了下面来看16个方法的实现。

Set系列的方法一共有Set/SetObj/SetMany/SetForever/SetForeverObj/SetTTL 6个其他5个相对简单一些在生成的redis.Client结构中都有对应实现我们直接使用redis.Client调用即可就不赘述了。其中SetMany方法相对复杂些我们着重说明下。

在Redis中SetMany这种为多个key设置缓存的方法一般可以遍历key然后一个个调用Set方法但是这样效率就低了。更好的实现方式是使用pipeline。

什么是Redis的pipeline呢Redis的客户端和服务端的交互采用的是客户端-服务端模式就是每个客户端的请求发送到Redis服务端都会有一个完整的响应。所以向服务端发送n个请求就对应有n次响应。那么对于这种n个请求且n个请求没有上下文逻辑关系我们能不能批量发送但是只发送一次请求然后只获取一次响应呢

Redis的pipeline就是这个原理它将多个请求合成为一个请求批量发送给Redis服务端并且只从服务端获取一次数据拿到这些请求的所有结果。

我们的SetMany就很符合这个场景。具体的代码如下

// SetMany 设置多个key和值到缓存
func (r *RedisCache) SetMany(ctx context.Context, data map[string]string, timeout time.Duration) error {
   pipline := r.client.Pipeline()
   cmds := make([]*redisv8.StatusCmd, 0, len(data))
   for k, v := range data {
      cmds = append(cmds, pipline.Set(ctx, k, v, timeout))
   }
   _, err := pipline.Exec(ctx)
   return err
}

先用redis.Client.Pipeline() 来创建一个pipeline管道然后用一个redis.StatusCmd数组来存储要发送的所有命令最后调用一次pipeline.Exec来一次发送命令。

Set方法就讲到这里Get系列的方法一共有4个Get/GetObj/GetMany/GetTTL。

在实现Get系列方法的时候有地方需要注意下因为Get是有可能Get一个不存在的key的对于这种不存在的key是否返回error是一个可以稍微思考的话题。

比如Get这个方法返回的是string和error如果对于一个不存在的key返回了空字符串+空error的组合而对于一个设置了空字符串的key也返回空字符串+空error的组合这里其实是丢失了“是否存在key”的信息的。

所以对于这些不存在的key我们设计返回一个 ErrKeyNotFound 的自定义error。像Get函数就实现为如下

// Get 获取某个key对应的值
func (r *RedisCache) Get(ctx context.Context, key string) (string, error) {
   val, err := r.client.Get(ctx, key).Result()
   // 这里判断了key是否为空
   if errors.Is(err, redisv8.Nil) {
      return val, ErrKeyNotFound
   }
   return val, err
}

其他Get相关的实现没有什么难点。

除了Get系列和Set系列其他的方法有Calc、Increment、Decrement、Del、DelMany 都没有什么太复杂的逻辑都是redis.Client的具体封装。

最后看下Remember这个方法

// Remember 实现缓存的Cache-Aside模式, 先去缓存中根据key获取对象如果有的话返回如果没有调用RememberFunc 生成
func (r *RedisCache) Remember(ctx context.Context, key string, timeout time.Duration, rememberFunc contract.RememberFunc, obj interface{}) error {
   err := r.GetObj(ctx, key, obj)
   // 如果返回为nil说明有这个key且有数据obj已经注入了返回nil
   if err == nil {
      return nil
   }

   // 有err但是并不是key不存在说明是有具体的error的不能继续往下执行了返回err
   if !errors.Is(err, ErrKeyNotFound) {
      return err
   }

   // 以下是key不存在的情况, 调用rememberFunc
   objNew, err := rememberFunc(ctx, r.container)
   if err != nil {
      return err
   }

   // 设置key
   if err := r.SetObj(ctx, key, objNew, timeout); err != nil {
      return err
   }
   // 用GetObj将数据注入到obj中
   if err := r.GetObj(ctx, key, obj); err != nil {
      return err
   }
   return nil
}

前面说过Remember方法是Cache-Aside模式的实现它的逻辑是先判断缓存中是否有这个key如果有的话直接返回对象如果没有的话就调用RememberFunc方法来实例化这个对象并且返回这个实例化对象。

好了这里的framework/provider/cache/redis.go我们实现差不多了。

验证

来做验证,我们为缓存服务写一个简单的路由,在这个路由中:

  • 获取缓存服务
  • 设置foo为key的缓存值为bar
  • 获取foo为key的缓存把值打印到控制台
  • 删除foo为key的缓存
// DemoCache cache的简单例子
func (api *DemoApi) DemoCache(c *gin.Context) {
   logger := c.MustMakeLog()
   logger.Info(c, "request start", nil)
   // 初始化cache服务
   cacheService := c.MustMake(contract.CacheKey).(contract.CacheService)
   // 设置key为foo
   err := cacheService.Set(c, "foo", "bar", 1*time.Hour)
   if err != nil {
      c.AbortWithError(500, err)
      return
   }
   // 获取key为foo
   val, err := cacheService.Get(c, "foo")
   if err != nil {
      c.AbortWithError(500, err)
      return
   }
   logger.Info(c, "cache get", map[string]interface{}{
      "val": val,
   })
   // 删除key为foo
   if err := cacheService.Del(c, "foo"); err != nil {
      c.AbortWithError(500, err)
      return
   }
   c.JSON(200, "ok")
}

增加对应的路由:

r.GET("/demo/cache/redis", api.DemoRedis)

在浏览器中请求地址: http://localhost:8888/demo/cache/redis

查看控制台输出的日志:

可以明显看到cacheService.Get的数据为bar打印了出来。验证正确

本节课我们主要修改了framework目录下Redis和cache相关的代码。目录截图也放在这里供你对比查看所有代码都已经上传到geekbang/27分支了。

小结

除DB之外缓存是我们最常使用的一个存储了今天我们先是实现了Redis的服务再用Redis服务实现了一个缓存服务。

第一部分的Redis服务同上一节课ORM的逻辑一样我们只是将go-redis库进行了封装具体怎么使用还是依赖你在实际工作中多使用、多琢磨网上也有很多go-redis库的相关资料。

在第二部分实现的过程中,相信你现在能理解,一个服务的接口设计,就是一个“我们想要什么服务”的思考过程。比如在缓存服务接口设计中我们定义了16个方法囊括了Get/Set/Del/Remember等一系列方法你可以对照思维导图复习一下。但这些方法并不是随便拍脑袋出来的是因为有设置缓存、获取缓存、删除缓存等需求才这样设计的。

思考题

目前hade框架支持内存和Redis实现缓存我们今天展示了Redis的实现。缓存服务的内存缓存如何实现呢可以先思考一下如果是你来实现会如何设计呢如果有兴趣你可以自己动手操作一下。完成之后你可以比对GitHub分支上我已经实现的版本看看有没有更好的方案。

欢迎在留言区分享你的思考。感谢你的收听,如果你觉得今天的内容对你有所帮助,也欢迎分享给你身边的朋友,邀请他一起学习。我们下节课见~