支持缓存全表数据的高性能 Golang DB 库: dbx

什么是 dbx ? 简而言之就是:

dbx = DB + Cache

它是一个支持对全表数据进行透明缓存的 Golang DB 库,在内存足够大的情况下,不再需要 Memcached, Redis 等缓存服务。
而且读取缓存的速度相当之快,本机测试 qps 达到: 350 万 +/ 秒,可以有效的简化应用端业务逻辑代码。
它支持 MySQL/Sqlite3,支持结构体自由组合嵌套。
它的实现原理为自动扫描表结构,确定主键和自增列,并且通过主键按照行来缓存数据,按照行透明管理 cache,上层只需要按照普通的 ORM 风格 API 操作即可。

支持缓存,高性能读取 KV 缓存全表数据#

经过本机简单的测试(小数据下),直接查询 Sqlite3 速度可以达到 3 万 +/ 秒,开启缓存后达到恐怖的 350 万 +/ 秒。
一般针对高频访问的小表开启缓存:

db.Bind("user", &User{}, true)
db.Bind("group", &Group{}, true)
db.EnableCache(true)

支持嵌套,尽量避免低效反射#

golang 为静态语言,在实现比较复杂的功能的时候往往要用到反射,而反射使用不当的时候会严重拖慢速度。经过实践发现,应该尽量使用数字索引,不要使用字符串索引,比如 Field () 性能大约是 FieldByName () 的 50 倍!
绝大部分 db 库不支持嵌套,因为反射又慢又复杂,特别是嵌套层数过多的时候。还好通过努力,dbx 高效的实现了无限制层数的嵌套支持,并且性能还不错。

type Human struct {
    Age int64     `db:"age"`
}
type User struct {
    Human
    Uid        int64     `db:"uid"`
    Gid        int64     `db:"gid"`
    Name       string    `db:"name"`
    CreateDate time.Time `db:"createDate"`
}

API 预览:#

通过 golang 的反射特性,可以实现接近脚本语言级的便捷程度。如下:


// 打开数据库
db, err = dbx.Open("mysql", "root@tcp(localhost)/test?parseTime=true&charset=utf8")

// 插入一条
db.Table("user").Insert(user)

// 查询一条
db.Table("user").Where("uid=?", 1).One(&user)

// 通过主健查询一条
db.Table("user").WherePK(1).One(&user)

// 通过主健更新一条
db.Table("user").Update(&user)

// 通过主健删除一条
db.Table("user").WherePK(1).Delete()

// 获取多条
db.Table("user").Where("uid>?", 1).All(&userList)

日志输出到指定的流#

可以自由的重定向日志数据流。

// 将 db 产生的错误信息输出到标准输出(控制台)
db.Stderr = os.Stdout

// 将 db 产生的错误信息输出到指定的文件
db.Stderr = dbx.OpenFile("./db_error.log") 

// 默认:将 db 的输出(主要为 SQL 语句)重定向到"黑洞"(不输出执行的 SQL 语句等信息)
db.Stdout = ioutil.Discard

// 默认:将 db 产生的输出(主要为 SQL 语句)输出到标准输出(控制台)
db.Stdout = os.Stdout

兼容原生的方法#

有时候我们需要调用原生的接口,来实现比较复杂的目的。

// 自定义复杂 SQL 获取单条结果(原生)
var uid int64
err = db.QueryRow("SELECT uid FROM user WHERE uid=?", 2).Scan(&uid)
if err != nil {
    panic(err)
}
fmt.Printf("uid: %v\n", uid)
db.Table("user").LoadCache() // 自定义需要手动刷新缓存

用例#

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中文链接:https://github.com/xiuno/dbx/blob/master/R...