Skip to main content
Version: 2.7.x

查询缓存

gdb 支持对查询结果的缓存处理,常用于多读少写的查询缓存场景,并支持手动的缓存清理。需要注意的是,查询缓存仅支持链式操作,且在事务操作下不可用。

相关方法:

type CacheOption struct {
// Duration is the TTL for the cache.
// If the parameter `Duration` < 0, which means it clear the cache with given `Name`.
// If the parameter `Duration` = 0, which means it never expires.
// If the parameter `Duration` > 0, which means it expires after `Duration`.
Duration time.Duration

// Name is an optional unique name for the cache.
// The Name is used to bind a name to the cache, which means you can later control the cache
// like changing the `duration` or clearing the cache with specified Name.
Name string

// Force caches the query result whatever the result is nil or not.
// It is used to avoid Cache Penetration.
Force bool
}

// Cache sets the cache feature for the model. It caches the result of the sql, which means
// if there's another same sql request, it just reads and returns the result from cache, it
// but not committed and executed into the database.
//
// Note that, the cache feature is disabled if the model is performing select statement
// on a transaction.
func (m *Model) Cache(option CacheOption) *Model

缓存管理

缓存对象

ORM 对象默认情况下提供了缓存管理对象,该缓存对象类型为 *gcache.Cache,也就是说同时也支持 *gcache.Cache 的所有特性。可以通过 GetCache() *gcache.Cache 接口方法获得该缓存对象,并通过返回的对象实现自定义的各种缓存操作,例如: g.DB().GetCache().Keys()

缓存适配( Redis 缓存)

默认情况下 ORM*gcache.Cache 缓存对象提供的是单进程内存缓存,虽然性能非常高效,但是只能在单进程内使用。如果服务如果采用多节点部署,多节点之间的缓存可能会产生数据不一致的情况,因此大多数场景下我们都是通过 Redis 服务器来实现对数据库查询数据的缓存。 *gcache.Cache 对象采用了适配器设计模式,可以轻松实现从单进程内存缓存切换为分布式的 Redis 缓存。使用示例:

redisCache := gcache.NewAdapterRedis(g.Redis())
g.DB().GetCache().SetAdapter(redisCache)

更多介绍请参考: 缓存管理-Redis缓存

管理方法

为简化数据库的查询缓存管理,从 v2.2.0 版本开始,提供了两个缓存管理方法:

// ClearCache removes cached sql result of certain table.
func (c *Core) ClearCache(ctx context.Context, table string) (err error)

// ClearCacheAll removes all cached sql result from cache
func (c *Core) ClearCacheAll(ctx context.Context) (err error)

方法介绍如注释。可以看到这两个方法是挂载 Core 对象上的,而底层的 Core 对象已经通过 DB 接口暴露,因此我们这么来获取 Core 对象:

g.DB().GetCore()

使用示例

数据表结构

CREATE TABLE `user` (
`uid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称',
`site` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主页',
PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

示例代码

package main

import (
"time"

"github.com/gogf/gf/v2/database/gdb"
"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
)

func main() {
var (
db = g.DB()
ctx = gctx.New()
)

// 开启调试模式,以便于记录所有执行的SQL
db.SetDebug(true)

// 写入测试数据
_, err := g.Model("user").Ctx(ctx).Data(g.Map{
"name": "john",
"site": "https://goframe.org",
}).Insert()

// 执行2次查询并将查询结果缓存1小时,并可执行缓存名称(可选)
for i := 0; i < 2; i++ {
r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: time.Hour,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Where("uid", 1).One()
g.Log().Debug(ctx, r.Map())
}

// 执行更新操作,并清理指定名称的查询缓存
_, err = g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: -1,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update()
if err != nil {
g.Log().Fatal(ctx, err)
}

// 再次执行查询,启用查询缓存特性
r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: time.Hour,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Where("uid", 1).One()
g.Log().Debug(ctx, r.Map())
}

执行后输出结果为(测试表数据结构仅供示例参考):

2022-02-08 17:36:19.817 [DEBU] {c0424c75f1c5d116d0df0f7197379412} {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
2022-02-08 17:36:19.817 [DEBU] {c0424c75f1c5d116d0df0f7197379412} {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
2022-02-08 17:36:19.817 [DEBU] {c0424c75f1c5d116d0df0f7197379412} [ 0 ms] [default] [rows:1 ] UPDATE `user` SET `name`='smith' WHERE `uid`=1
2022-02-08 17:36:19.818 [DEBU] {c0424c75f1c5d116d0df0f7197379412} [ 1 ms] [default] [rows:1 ] SELECT * FROM `user` WHERE `uid`=1 LIMIT 1
2022-02-08 17:36:19.818 [DEBU] {c0424c75f1c5d116d0df0f7197379412} {"name":"smith","site":"https://goframe.org","uid":1}

可以看到:

  1. 为了方便展示缓存效果,这里开启了数据 debug 特性,当有任何的SQL操作时将会输出到终端。
  2. 执行两次 One 方法数据查询,第一次走了SQL查询,第二次直接使用到了缓存,SQL没有提交到数据库执行,因此这里只打印了一条查询SQL,并且两次查询的结果也是一致的。
  3. 注意这里为该查询的缓存设置了一个自定义的名称 vip-user,以便于后续清空更新缓存。如果缓存不需要清理,那么可以不用设置缓存名称。
  4. 当执行 Update 更新操作时,同时根据名称清空指定的缓存。
  5. 随后再执行 One 方法数据查询,这时重新缓存新的数据。