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• 项目介绍
• go的依赖注入，我没听说过所以没回答出来。具体可参考：谈谈 golang 下的依赖注入 - 知乎
• Redis缓存击穿和缓存穿透的区别
• 缓存中不存在的数据，DB中存在的数据，如何更新缓存？利用Redis分布式锁来防止大量获取相同key的请求打到DB。但是这样有什么缺点？
  • 在第一个获取分布式锁的线程刷新缓存成功之前，会导致系统等待获取缓存数据的goroutine激增。
• 要怎么解决上述的goroutine激增问题？
  • 做超时控制，利用go singleflight的 forget 方法，如果超时，所有相关协程统一返回错误
• go singleflight 库的使用（因为我的项目涉及到缓存模块及缓存击穿的场景）

        go singleflight库对外提供的方法：

//Do方法，传入key，以及回调函数，如果key相同，fn方法只会执行一次，同步等待
//返回值v:表示fn执行结果
//返回值err:表示fn的返回的err
//第三个返回值shared：表示是否是真实fn返回的还是从保存的map[key]返回的，也就是共享的
func (g *Group) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (v interface{}, err error, shared bool) {
//DoChan方法类似Do方法，只是返回的是一个chan
func (g *Group) DoChan(key string, fn func() (interface{}, error)) <-chan Result {
//暂时未用到：设计Forget 控制key关联的值是否失效，默认以上两个方法只要fn方法执行完成后，内部维护的fn的值也删除（即并发结束后就失效了）
func (g *Group) Forget(key string) {

背景：singleflight方法可以很好的解决缓存击穿的问题，可以避免大量的流量都会打到DB上进而引起DB压力。但是依然有可能阻塞大量请求导致系统等待获取缓存数据的goroutine激增，因此需要灵活使用 DoCall() 方法和 Forget() 方法。

  

效果：使用singleflight能有效解决这个问题，限制对同一个键值对的多次重复请求，减少对下游如DB的瞬时流量。

  

这个库的主要作用就是: 将一组相同的请求合并成一个请求，实际上最终只会有 第一个 请求去访问DB，在其获取到结果后，然后对剩余其他请求返回相同的结果。

原理：请求1、2、3同时请求相同的key，singleflight机制只会让请求1访问DB，请求1返回的value不仅返回给客户端1，也作为请求2、请求3的结果返回给客户端。这里的多请求理解为多个goroutine并发执行。底层实际上是通过 go map（区分是否是相同key的请求） + lock（线程安全） + waitgroup（阻塞其他请求） 将请求1从DB获取的结果直接通过本地内存去返回给其他相同的请求，其中lock是为了并发安全

  

总结：golang/sync/singleflight.Group.Do 和 golang/sync/singleflight.Group.DoChan 分别提供了同步和异步的调用方式，这让我们使用起来也更加灵活。

当我们需要减少对下游的相同请求时，可以使用 golang/sync/singleflight.Group 来增加吞吐量和服务质量，不过在使用的过程中我们也需要注意以下的几个问题：

• golang/sync/singleflight.Group.Do 和 golang/sync/singleflight.Group.DoChan 一个用于同步阻塞调用传入的函数，一个用于异步调用传入的参数并通过 Channel 接收函数的返回值；
• golang/sync/singleflight.Group.Forget 可以通知 golang/sync/singleflight.Group 在持有的映射表中删除某个键，接下来对该键的调用就不会等待前面的函数返回了；
• 一旦调用的函数返回了错误，所有在等待的 Goroutine 也都会接收到同样的错误；

参考：

• 十一. Go并发编程--singleflight - failymao - 博客园
• Go并发——singleflight - 知乎

• 简单介绍下localcache本地缓存？gocache？分布式缓存访问速度也很快，但是数据需要跨网络传输，所以提到本地缓存。但是本地缓存由于是占用内存资源的，所以本质上是不能无限存储的，需要加上内存淘汰策略，比如LRU...
• 手写LRU算法？146. LRU 缓存 

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