关于ios:云音乐-iOS-跨端缓存库-NEMichelinCache

本文作者：绎推

背景

在云音乐全面转跨端的时代，H5 / RN 缓存模块是十分重要的组成部分，对页面的稳定性，页面性能等都有十分大影响，目前云音乐应用的缓存库曾经“历史悠久”，没法在现有的根底上来撑持日益宏大的跨端需要，面临着以后架构没法修复的问题:

1. 后盾 wake up 问题与后盾频繁 I / O 操作导致的解体 – 据统计，最高 50% 以上的后盾解体是老缓存库导致
2. 主线程偶现卡死问题 – 线程治理问题
3. RN / H5 页面偶现空白问题 – 数据不统一导致
4. Fatal Exception，Bundler Error 等降级错误率高
5. RN unregister module 谬误高
6. 大量细散反复日志，节约网络资源
7. 没有整体日志监控，难以定位问题

因而咱们基于缓存库的可扩大架构，从问题登程，从新设计了一套新的跨端缓存库 – NEMichelinCache，全文以 RN 缓存的角度来形容

缓存

首先咱们要晓得缓存的目标是什么？目标是以空间换工夫。说起缓存，很多人会想到操作系统的缓存设计以及缓存中的直写与回写模式(Write Through and Write Back)。

直写模式

CPU 将数据同时更新到 Cache 和 Memory 中

长处

• 有助于数据恢复（在停电或系统故障的状况下）
• Cache 和 Memory 数据始终保持统一
• 间接 I / O 拜访，能够获取到最新数据

毛病

• 慢
• 写操作多

回写模式

CPU 将数据更新到 Cache 时，对 Cache 做一个标记，但不同步更新到 Memory 中（异步更新）

长处

• 速度快
• 写操作少

毛病

• 容易造成 Cache 和 Memory 数据不统一
• 间接 I / O 拜访，不能获取到最新数据

思考

对于一个跨端缓存库计划，次要思考以下几个方面:

• 如何解决目前面临的问题：收集缓存库相干问题，从问题登程设计解决方案
• 如何进步缓存的稳定性：须要综合缓存的优缺点，在数据一致性，读写速度等方面思考计划
• 谬误疾速定位能力：针对各个阶段的谬误，设计谬误上报模块，须要做到不多报、不误报、不漏报
• 欠缺的日志模块：以 本地回捞日志（贮存于客户端，须要时通过指令上报的 debug 日志）为主，缩小服务端压力，尽量保障日志的信息量足
• 缓存库新老切换老本：AB 切换老本，新老缓存迁徙老本，各指标定义等
• 业务拓展性：针对数据源，缓存类型等，给业务提供拓展点
• 业务接入老本：内置通用计划，升高接入老本

通过各方调研，跨端缓存计划有些相似回写模式，然而须要着重关注回写的毛病。

问题解决方案

从缓存的回写模式毛病登程

1. 保证数据一致性：保障内存缓存、引擎、磁盘缓存数据一致性
2. 不提供任何 I / O 间接拜访缓存的办法给业务方

因缓存库导致的后盾解体 / 主线程卡死问题

• 线程模块设计 – 设计线程池，保障 I / O 操作 / 耗时操作都在次线程实现
• 下载更新模块 – 以保证数据一致性为外围，责任链模块设计，各节点性能原子化，保障耗时操作在次线程实现
• 数据库模块设计 – 对立治理，FMDB Queue

降级谬误 / 加载失败 / 页面空白 / 卡片模块隐没空白 / unregister module 等引擎谬误

• 同步数据库机会 – 齐全胜利后同步，保障磁盘缓存必是可用的
• 数据库模块 – 反对事务，可 Fallback，保障出错时可回退
• 缓存多版本并存 – 保障本地 Bundle 缓存互不烦扰
• 援用计数模块 – 用于清空缓存，保障应用中的缓存不被提前清空

• 接口批改

  • 删除对外提供清空缓存的接口 – 防止业务方随便删除缓存
  • 删除对外提供间接读取本地磁盘的接口 – 防止业务方随便读取缓存
• 责任链 Runner – 优先级队列，优先保障正在加载的页面加载速度
• 数据库 / 文件迁徙 – 保障新版本兼容老版本数据，防止反复下载
• 接口 CDN 迁徙
• 网络模块强行应用 https，防拦挡

无效疾速定位问题

• 日志模块设计
• 整体监控谬误日志 – 自定义 Domain，不便辨别各个阶段，不便归因
• 删除冗余日志
• 联合加载流程做到异样信息细化，造成闭环

方案设计

业务接口层

对业务方而言，次要是面向业务接口层开发，设计的初衷为了缩小接入的难度，使接口可控，不让业务方随便拜访磁盘等，如何设计这一层十分要害，对业务方来说，他们只有晓得他们须要做什么，以及可能失去什么，咱们的想法是这一层应该具备以下几点：

• 初始化参数 CacheConfig：缓存名，缓存根目录，其余自定义参数

@interface NEMichelinCacheConfig : NSObject

- (instancetype)initWithAppName:(NSString *)appName
                  cacheRootPath:(NSString *)cacheRootPath
xxx
@end

• DataProvider 协定 – 业务方只须要实现一个接口即可失常应用缓存性能

- (void)fetchBundleCacheResWithLocalApps:(NSArray<NEMCAppInfo *> *)apps
                       completionHandler:(void (^)(NSArray<NEMichelinResVersionInfo * > *infoList, NSError *error))completionHandler;

• 缓存更新接口

- (void)updateResourceOfAppInfo:(id<NEMCAppInfo *>)appInfo
                       priority:(NEMichelinSerialChainPriority)priority
                  completeBlock:(void (^)(NSError *error, NSDictionary *result))completeBlock;

• 自定义缓存 / 数据协定 – 只有在非凡自定义缓存时，须要非凡实现

除了业务须要关怀的以上接口外，此层中解决了：新老缓存库 AB 切换，外部协定定义，其余自定义接口预留等

责任链模块

• 拆分 前置判断 ， 下载 ，MD5 校验，zip / gz 解压， 合并 ，tar 解压， 更新缓存 节点等，颗粒度细化

• 自定义链路能力

  • 可删除，减少节点
• 反对暂停 pause，持续 resume 能力
• 全局 Context 传递
• 失败异样抛出能力 – 节点执行失败后，中断执行，用于收集异样
• 生命周期监听能力 – 反对各个节点开始与完结生命周期监听
• 节点职责繁多(只负责本人模块，谁创立，谁开释(包含本地临时文件))
• 逻辑内聚，只依赖数据：节点自行判断 Context 数据，节点间不相互依赖。

责任链模块的设计，为后续日志模块，谬误模块设计打下了良好基础，能够不便在这个设计下收集各个模块的日志，以及删除冗余日志，谬误也能够及时抛出，不会呈现反复抛出的状况，也为前面跨端 APM 数据收集打下了根底，能够不便的在各个节点间插桩，缩小了 APM 建设的工作量。最重要的收益是晋升了稳定性，升高的出错可能性，各个节点齐全掌控本人的 长期变量，不会呈现漏删文件，变量等状况。

责任链 Runner

• 优先级队列能力
• 反对一个 key 对应多个责任链
• 责任链缓存能力

次要为了反对优先级队列的能力，能够让优先级高的链插队，无效晋升缓存速度。

解压 / 合并模块

• 抽离 zip，tar，gz 解压，压缩，合并能力
• 可自定义配置 zip，tar，gz 压缩包解压库能力
• 缩小对三方库的依赖，可任意替换三方库

数据库

• FMDB 替换 sqlite3
• 应用事务
• 数据迁徙
• 数据校验
• 出错回滚

多版本并存

• AppInfo：相当于缓存形容，外面有 Bundle 文件门路
• Bundle 文件：RN 读取的 JS Bundle 文件

为什么要做多版本并存？

依据上图能够看出，AppInfo 读取机会跟引擎加载本地 Bundle 文件的机会是不统一的，所以有可能读取的 AppInfo 中的本地缓存门路曾经被更改，从而导致不可预估的问题。

多版本

为了保证数据的一致性，就呈现了多版本共存的状况，简略了解是同一个版本，在应用期间，数据库、内存、文件都不会被删除，也不会被笼罩。这样操作不就会导致磁盘缓存有限放大么？所以咱们就想到了通过援用计数的形式删除冗余缓存。

援用计数 – 本地 Bundle 缓存清理机会

• Bridge 创立时，Bridge 对应的本地缓存会被援用持有
• 直到所有的 Bridge 被开释时，就会做本地缓存清理操作
• 本地缓存清理操作是乐观操作，也会校验是否是最新缓存，是否在应用

总结

数据统计

除了以上模块，咱们对谬误通过 Domain 定义进行了具体分类，日志模块以云音乐自研的 Corona 平台，本地回捞等伎俩进行了具体监控，网络模块以网络库作为根底，反对了断点续传等能力。目前新库已在云音乐 RN 模块全量应用，错误率降落非常明显，前面将继续替换 H5 缓存，DSL 模版缓存等。

参考资料

• Write Through and Write Back in Cache

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