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:

  1. // 查询缓存/清除缓存操作,需要注意的是,事务查询不支持缓存。
  2. // 当duration < 0时表示清除缓存, duration=0时表示不过期, duration > 0时表示过期时间,duration过期时间单位:秒;
  3. // name表示自定义的缓存名称,便于业务层精准定位缓存项(如果业务层需要手动清理时,必须指定缓存名称),
  4. // 例如:查询缓存时设置名称,清理缓存时可以给定清理的缓存名称进行精准清理。
  5. func (m *Model) Cache(duration time.Duration, name ... string) *Model

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,具体请参考:

  1. gcache模块 缓存管理-缓存适配 章节。
  2. Redis适配器: https://github.com/gogf/gcache-adapter 使用方式请参考仓库README介绍。

Redis的缓存是基于查询SQL作为键名,查询结果作为键值。通过Cache链式方法对缓存的写入和清除都非常便捷。

使用示例

数据表结构

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

示例代码

  1. package main
  2. import (
  3. "github.com/gogf/gf/database/gdb"
  4. "github.com/gogf/gf/frame/g"
  5. "time"
  6. )
  7. func main() {
  8. db := g.DB()
  9. // 开启调试模式,以便于记录所有执行的SQL
  10. db.SetDebug(true)
  11. // 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)
  12. for i := 0; i < 2; i++ {
  13. r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
  14. g.Log().Print(r.Map())
  15. }
  16. // 执行更新操作,并清理指定名称的查询缓存
  17. _, err := db.Table("user").Cache(-1, "vip-user").Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update()
  18. if err != nil {
  19. g.Log().Fatal(err)
  20. }
  21. // 再次执行查询,启用查询缓存特性
  22. r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
  23. g.Log().Print(r.Map())
  24. }

执行后输出结果为(测试表数据结构仅供示例参考):

  1. 2019-12-28 12:19:57.228 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
  2. 2019-12-28 12:19:57.228 {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
  3. 2019-12-28 12:19:57.228 {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
  4. 2019-12-28 12:19:57.299 [DEBU] [1 ms] UPDATE `user` SET `name`='smith' WHERE uid=1
  5. 2019-12-28 12:19:57.300 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
  6. 2019-12-28 12:19:57.300 {"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。