1.走近源码:神奇的HyperLogLog
2.鹅厂微创新Golang缓存组件TCache介绍
走近源码:神奇的HyperLogLog
深入理解HyperLogLog的魅力,Redis中的高效基数统计工具。只需掌握基本命令,便可运用,但若要探究其原理和源码实现,本文将引导你探索更多。mac源码维护基数,这个数学概念,用于比较集合大小,如整数集和有理数集的基数相同,但统计大数据集基数时,传统的Set结构和bitmap方法都有局限。Set占用大量内存,bitmap虽节省空间,但统计个对象仍需G,php源码 企业HyperLogLog的出现解决了这个问题。
HyperLogLog的原理基于概率算法,通过hash值的第一个1的位置,而非每个元素值,来估算基数。想象一下Jack和丫丫的硬币游戏,HyperLogLog就像Jack的思维工具,通过计算概率来估算最长回合次数。Redis的HyperLogLog利用桶的概念,通过位定位桶,位的伯努利过程,精确地存储信息,仅用K内存实现密集存储或更节省的稀疏结构。
源码解析中,竞拍 源码PFADD命令负责添加元素,而PFCOUNT用于合并多个对象并计算基数。通过理解头结构体和创建过程,我们可以看到Redis是如何高效利用内存的。最后,推荐使用content.research.neustar.biz...工具来辅助理解HyperLogLog的运作,同时,深入阅读相关文献如Redis新数据结构、HyperLogLog算法实现和Redis深度实践将深化你的理解。
鹅厂微创新Golang缓存组件TCache介绍
一个 Golang 自研小组件,TCache 介绍
作者:frank、maxy、lark 等。
TCache 是青云志 源码一个 Golang 团队自研的缓存组件,旨在优化视频会员场景下高并发请求的压力,减少底层存储压力,提升系统可用性。设计时,我们考虑了开源组件如布隆过滤器、位图、localcache 的特点和优劣,以业务需求为出发点,集成这些组件形成整体解决方案。
TCache 设计目标
主要目标是为视频会员服务提供高效缓存,应对大量 APP 请求,减轻存储层压力,并增强系统稳定性。经过调研,pc蛋蛋 源码我们发现现有开源组件适合不同场景,因此决定整合这些组件,通过配置化设计,让业务根据自身需求选择合适的缓存策略。
整体架构
TCache 分为四层架构:业务场景层、中间件层、组件层与算法层。业务场景层直接与应用交互,中间件层集成了多种缓存算法,组件层基于开源组件实现,算法层则深入研究缓存技术原理。
组件结构
TCache 集成了多种缓存组件,包括 KV 型结构 Cache、BitMap、BloomFilter 与大型计数器 Hyperloglog。此外,我们计划集成更多组件以覆盖更多业务场景。
Cache 组件设计
提供了统一的 cache 接口,支持用户自定义底层缓存实现,包括默认实现与本地缓存组件 localcache 的接口定义。
BitMap 组件设计
BitMap 组件集成经典 BitMap 与 Roaring 位图算法,提供单一操作 API,便于业务集成使用。组件结构清晰,代码接口明确。
开发过程
TCache 的开发过程始于团队转型 Golang 时的技术积累与开源组件分析,通过源码阅读、论文研读,深入了解组件技术,最终形成组件化设计。团队持续研究缓存替换算法、位图算法,通过实验对比分析,提炼出业务适用的缓存策略。
功能分析
本地缓存强调数据一致性与吞吐量,支持多线程访问与内存限制,适用于缓存热点数据。常见组件如 freecache、fastcache、bigcache 等,提供线程安全、高命中率与高效管理的特性。
源码分析
深入研究开源组件,如 BigCache、BloomFilter、RoaringBitmap,通过建模与代码分析,了解组件实现原理与优化策略。
算法研究
研究缓存替换算法,包括 Belady 最优策略、随机策略、先进先出、最近不使用、最不经常使用、重引用间隔预测等。通过实验对比分析,提炼出适用于不同场景的缓存策略。
实验研究
通过功能与性能对比研究,推荐不同缓存组件在特定场景下的应用,如 freecache、bigcache、fastcache、localcache 等,以及针对数据持久化与热启动的组件。
组件化
整合多种组件形成 TCache,通过组件化设计,让业务灵活选择缓存策略,提高系统性能与稳定性。
总结
TCache 的开发是一个无心插柳的成果,整合了团队的技术积累与业务需求。通过研究、实验与优化,我们找到了适合视频会员服务的缓存解决方案。未来,结合 AIGC 等新技术,开发出更多原创组件,有可能推动开发行业的变革。
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