5.3 KiB

Raw Blame History

开始使用

配置

进入项目中的configs目录，打开memcache.toml，我们可以看到：

[Client]
	name = "demo"
	proto = "tcp"
	addr = "127.0.0.1:11211"
	active = 50
	idle = 10
	dialTimeout = "100ms"
	readTimeout = "200ms"
	writeTimeout = "300ms"
    idleTimeout = "80s"

在该配置文件中我们可以配置memcache的连接方式proto、连接地址addr、连接池的闲置连接数idle、最大连接数active以及各类超时。

初始化

进入项目的internal/dao目录，打开mc.go，其中：

var cfg struct {
    Client *memcache.Config
}
checkErr(paladin.Get("memcache.toml").UnmarshalTOML(&mc))

使用paladin配置管理工具将上文中的memcache.toml中的配置解析为我们需要使用的配置。

// dao dao.
type dao struct {
	mc          *memcache.Memcache
	mcExpire    int32
}

在dao的主结构提中定义了memcache的连接池对象和过期时间。

d = &dao{
    // memcache
    mc:       memcache.New(mc.Demo),
    mcExpire: int32(time.Duration(mc.DemoExpire) / time.Second),
}

使用kratos/pkg/cache/memcache包的New方法进行连接池对象的初始化，需要传入上文解析的配置。

Ping

// Ping ping the resource.
func (d *dao) Ping(ctx context.Context) (err error) {
	return d.pingMC(ctx)
}

func (d *dao) pingMC(ctx context.Context) (err error) {
	if err = d.mc.Set(ctx, &memcache.Item{Key: "ping", Value: []byte("pong"), Expiration: 0}); err != nil {
		log.Error("conn.Set(PING) error(%v)", err)
	}
	return
}

生成的dao层模板中自带了memcache相关的ping方法，用于为负载均衡服务的健康监测提供依据，详见blademaster。

关闭

// Close close the resource.
func (d *Dao) Close() {
	d.mc.Close()
}

在关闭dao层时，通过调用memcache连接池对象的Close方法，我们可以关闭该连接池，从而释放相关资源。

常用方法

推荐使用memcache代码生成器帮助我们生成memcache操作的相关代码。

以下我们来逐一解析以下kratos/pkg/cache/memcache包中提供的常用方法。

单个查询

// CacheDemo get data from mc
func (d *Dao) CacheDemo(c context.Context, id int64) (res *Demo, err error) {
	key := demoKey(id)
	res = &Demo{}
	if err = d.mc.Get(c, key).Scan(res); err != nil {
		res = nil
		if err == memcache.ErrNotFound {
			err = nil
		}
	}
	if err != nil {
		prom.BusinessErrCount.Incr("mc:CacheDemo")
		log.Errorv(c, log.KV("CacheDemo", fmt.Sprintf("%+v", err)), log.KV("key", key))
		return
	}
	return
}

如上为代码生成器生成的进行单个查询的代码，使用到mc.Get(c,key)方法获得返回值，再使用scan方法将memcache的返回值转换为golang中的类型（如string，bool, 结构体等）。

批量查询使用

replies, err := d.mc.GetMulti(c, keys)
for _, key := range replies.Keys() {
    v := &Demo{}
    err = replies.Scan(key, v)
}

如上为代码生成器生成的进行批量查询的代码片段，这里使用到mc.GetMulti(c,keys)方法获得返回值，与单个查询类似地，我们需要再使用scan方法将memcache的返回值转换为我们定义的结构体。

设置KV

// AddCacheDemo Set data to mc
func (d *Dao) AddCacheDemo(c context.Context, id int64, val *Demo) (err error) {
	if val == nil {
		return
	}
	key := demoKey(id)
	item := &memcache.Item{Key: key, Object: val, Expiration: d.demoExpire, Flags: memcache.FlagJSON | memcache.FlagGzip}
	if err = d.mc.Set(c, item); err != nil {
		prom.BusinessErrCount.Incr("mc:AddCacheDemo")
		log.Errorv(c, log.KV("AddCacheDemo", fmt.Sprintf("%+v", err)), log.KV("key", key))
		return
	}
	return
}

如上为代码生成器生成的添加结构体进入memcache的代码，这里需要使用到的是mc.Set方法进行设置。这里使用的item为memcache.Item结构体，包含key, value, 超时时间（秒）, Flags。

Flags

上文添加结构体进入memcache中，使用到的flags为：memcache.FlagJSON | memcache.FlagGzip代表着：使用json作为编码方式，gzip作为压缩方式。

Flags的相关常量在kratos/pkg/cache/memcache包中进行定义，包含编码方式如gob, json, protobuf，和压缩方式gzip。

const(
	// Flag, 15(encoding) bit+ 17(compress) bit

	// FlagRAW default flag.
	FlagRAW = uint32(0)
	// FlagGOB gob encoding.
	FlagGOB = uint32(1) << 0
	// FlagJSON json encoding.
	FlagJSON = uint32(1) << 1
	// FlagProtobuf protobuf
	FlagProtobuf = uint32(1) << 2
	// FlagGzip gzip compress.
	FlagGzip = uint32(1) << 15
)

删除KV

// DelCacheDemo delete data from mc
func (d *Dao) DelCacheDemo(c context.Context, id int64) (err error) {
	key := demoKey(id)
	if err = d.mc.Delete(c, key); err != nil {
		if err == memcache.ErrNotFound {
			err = nil
			return
		}
		prom.BusinessErrCount.Incr("mc:DelCacheDemo")
		log.Errorv(c, log.KV("DelCacheDemo", fmt.Sprintf("%+v", err)), log.KV("key", key))
		return
	}
	return
}

如上为代码生成器生成的从memcache中删除KV的代码，这里需要使用到的是mc.Delete方法。和查询时类似地，当memcache中不存在参数中的key时，会返回error为memcache.ErrNotFound。如果不需要处理这种error，可以参考上述代码将返回出去的error置为nil。

扩展阅读

memcache代码生成器
 redis模块说明

5.3 KiB Raw Blame History