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Go言語で爆速キャッシュ！bigcacheの活用入門

2025/05/07に公開

cache

bigcache

tech

 bigcache とは何かbigcache は、Go 言語向けのインメモリ型キャッシュライブラリです。特徴的なのは、Garbage Collection（GC）によるパフォーマンス低下を最小限に抑える設計がなされている点です。Go の GC は非常に優れた仕組みですが、扱うデータ量が増えるほどオブジェクトの生成・破棄が頻繁に起こり、最終的に GC 処理のコストが大きくなる可能性があります。bigcache は、そのコストを低減するための内部構造を持ち合わせています。
具体的には、 固定サイズのバケット（シャード） をあらかじめ複数用意し、そこにキーとバリューをハッシュマップのように格納する仕組みを採用しています。また、バリューをバイトスライス形式で保存することで、GC が追跡すべきポインタの数を減らします。これにより、キャッシュが大規模になっても GC によるパフォーマンスの劣化が起こりづらく、高いスループット を実現できます。
さらに、マルチスレッド/マルチゴルーチン環境における性能向上のためにシャーディングを活用しています。これにより、一か所だけでなく複数のバケットにデータを分散して格納できるため、同時アクセスによるロック競合のリスクを軽減できます。アクセスパターンによってはロックの待ち時間がほとんど発生せず、高スループットを保ちながら同時アクセスをさばくことが可能です。
設定面では、LifeWindow（存命期間） や CleanWindow（クリーンアップ間隔） といったパラメータをカスタマイズし、キャッシュされたデータをどのタイミングで削除するかなどを細かく制御できます。例えば、 LifeWindow を 10 分に設定すれば、格納されたデータは最長 10 分間保持され、その後は自動的に削除される仕組みです。
一方、メモリにすべてのデータを格納するため、ホストのメモリ容量には十分に気を配る必要があります。データサイズが大きくなりすぎるとシャードの数やエントリサイズを適宜調整しなければいけません。とはいえ、外部サービス（Redis や Memcached など）に依存せず、Go アプリケーション内で高速にキャッシュを完結できる点は大きな利点です。単一プロセス内で処理を済ませたい、もしくは外部への通信遅延を避けたいユースケースにおいて、有効な選択肢となります。
総じて bigcache は、GC 負荷の軽減とロック競合の緩和を重視した設計により、高スループットなキャッシュ処理を必要とする Go アプリケーションで多く採用されています。たとえば、頻繁にアクセスされるデータをローカルメモリにキャッシュして、外部ストレージや API へのアクセスを減らすことで、サービス全体の応答速度向上に繋げる使い方が一般的です。

 最小限のサンプルコードpackage main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/allegro/bigcache/v3"
)

func main() {
	// 1. bigcache 設定の作成
	config := bigcache.Config{
		Shards: 1,
	}

	// 2. bigcache インスタンスの生成
	cache, err := bigcache.New(context.Background(), config)
	if err != nil {
		fmt.Println("Failed to create bigcache: ", err)
		return
	}

	// 3. キャッシュにデータを保存（Set）
	err = cache.Set("myKey", []byte("Hello Bigcache!"))
	if err != nil {
		fmt.Println("Failed to set cache: ", err)
		return
	}

	// 4. キャッシュからデータを取得（Get）
	entry, err := cache.Get("myKey")
	if err != nil {
		fmt.Println("Failed to get cache: ", err)
		return
	}

	fmt.Println("Got Value: ", string(entry))
}
上記のコードは大まかに以下の流れで動作します。

Config 構造体にシャード数などを設定

bigcache.New(context.Background(), config) でキャッシュインスタンスを生成

Set でデータを格納し、Get でキーに対するバイト列を取得
取得した値を文字列に変換して出力
Shards を 1 に設定すると動作自体は可能ですが、実運用でパフォーマンスを期待するには シャード数を増やす（例：64, 256, 1024 など）ほうが望ましいです。

 基本設定パラメータの解説bigcache.Config は複数のフィールドから構成されますが、その中でも主要なものを紹介します。


パラメータ名
型
概要


Shards
int
内部構造を分割する数。2 の累乗 で指定する必要がある（例：64, 256, 1024 など）。少ないとロック競合が増えてパフォーマンス低下を招く。

LifeWindow
time.Duration
キャッシュエントリの有効期限。指定した時間を過ぎると、クリーンアップ時に削除対象になる。

CleanWindow
time.Duration
期限切れデータを削除する間隔。定期的に古いエントリを削除するために利用。

MaxEntrySize
int
1エントリあたりの最大サイズ（バイト）。値が大きいほどメモリを多く消費する。

Verbose
bool
ログを詳細表示するかどうか。


 Shards に関する注意点Shards number must be power of two
bigcache は内部でシャーディング（分割）してロック競合を低減する仕組みを使っているため、シャード数は 2 の累乗（1, 2, 4, 8, 16, ... など）でなければいけません。
もし Shards: 3 のように 2 の累乗ではない値を指定すると、Failed to create bigcache: Shards number must be power of two というエラーが出て初期化に失敗します。
なお、1 は数学的には 2^0 なのでエラーにはなりませんが、実運用時に 1 シャードしかないとロック競合が頻発し、パフォーマンス低下につながる可能性が高いです。

上記の修正後コードとパラメータの理解を組み合わせて使うことで、バージョン v3 系の bigcache を正しく動作させながらアプリケーションに組み込めるようになります。シャード数やパラメータを適切に設定することで、高いパフォーマンス を期待できるローカルインメモリキャッシュを構築できるでしょう。

 キャッシュ操作の基本（Set / Get / Delete）bigcache はキーと値の組み合わせによるキャッシュ格納・取得・削除が可能です。値は []byte 型で格納されるため、文字列や数値などのデータは適宜バイト列に変換して扱います。

 1. Set（データの書き込み）err := cache.Set("myKey", []byte("user_data"))
if err != nil {
    fmt.Println("Failed to set data:", err)
}

処理内容: 指定したキー（"session_12345"）に対応する値（"user_data" のバイト列）をキャッシュに保存します。

エラー発生要因:
MaxEntrySize を超えるサイズのデータを保存しようとした場合
内部的なメモリアロケーションに問題が起こった場合


成功時: err は nil、指定キーで後から Get できるようになります。

 2. Get（データの読み取り）data, err := cache.Get("myKey")
if err != nil {
    if err == bigcache.ErrEntryNotFound {
        fmt.Println("Key not found in cache")
    } else {
        fmt.Println("Failed to get data:", err)
    }
    return
}

fmt.Println("Got Value:", string(data))
処理内容: 指定したキーに対応する値を取得します。
取得結果:
値が存在する場合、[]byte が返り、文字列などにキャストして利用可能です。
値が存在しない、あるいは有効期限切れ等で削除済みの場合、ErrEntryNotFound が返ってきます。

用途: キャッシュヒットを利用して高速なレスポンスを行い、外部APIやデータベースアクセスを減らすことが可能。

 3. Delete（データの削除）err := cache.Delete("myKey")
if err != nil {
    if err == bigcache.ErrEntryNotFound {
        fmt.Println("Key does not exist, cannot delete")
    } else {
        fmt.Println("Failed to delete key:", err)
    }
}

処理内容: 指定キーに対応するキャッシュエントリを即時削除します。

利用シナリオ:
セッション終了時にユーザーデータをクリア
有効期限を待たずに不要データを積極的に取り除きたい場合


エラー要因: キーが存在しない場合は ErrEntryNotFound が返ってきますが、これは想定内の挙動であり致命的エラーではありません。

 まとめ本記事では、Go 言語向けのインメモリ型キャッシュライブラリ「bigcache」の特徴、基本的な使い方を紹介しました。
bigcacheの特徴:

GC 負荷を軽減し、ロック競合を最小化する設計によって、高スループットなキャッシュ処理を実現します。外部サービスを用いず、Go アプリケーション内で高速なキャッシュを完結できる点が大きな強みです。
基本的な操作:

Set / Get / Delete といった単純なAPIで直感的にキャッシュを扱えます。コードサンプルを通じて、実際にデータを格納・取得する流れや、データ削除の手順を確認しました。
総じて、bigcache はシンプルな実装ながら柔軟なカスタマイズが可能であり、Go を用いた高速なサービス開発・運用にとって有力な選択肢となり得ます。この記事を参考にして、実際のアプリケーションに合わせたパラメータチューニングや活用方法を模索してみてください。

パラメータ名	型	概要
Shards	`int`	内部構造を分割する数。2 の累乗で指定する必要がある（例：64, 256, 1024 など）。少ないとロック競合が増えてパフォーマンス低下を招く。
LifeWindow	`time.Duration`	キャッシュエントリの有効期限。指定した時間を過ぎると、クリーンアップ時に削除対象になる。
CleanWindow	`time.Duration`	期限切れデータを削除する間隔。定期的に古いエントリを削除するために利用。
MaxEntrySize	`int`	1エントリあたりの最大サイズ（バイト）。値が大きいほどメモリを多く消費する。
Verbose	`bool`	ログを詳細表示するかどうか。

bigcache とは何か

最小限のサンプルコード

基本設定パラメータの解説

Shards に関する注意点

キャッシュ操作の基本（Set / Get / Delete）

1. Set（データの書き込み）

2. Get（データの読み取り）

3. Delete（データの削除）

まとめ

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