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的*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。

  1. adapter := adapter.NewRedis(g.Redis())
  2. g.DB().GetCache().SetAdapter(adapter)

更多介绍请参考：

  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
  3. import (
  4.     "github.com/gogf/gf/database/gdb"
  5.     "github.com/gogf/gf/frame/g"
  6.     "time"
  7. )
  9. func main() {
  10.     db := g.DB()
  11.     // 开启调试模式，以便于记录所有执行的SQL
  12.     db.SetDebug(true)
  14.     // 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)
  15.     for i := 0; i < 2; i++ {
  16.         r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
  17.         g.Log().Print(r.Map())
  18.     }
  20.     // 执行更新操作，并清理指定名称的查询缓存
  21.     _, err := db.Table("user").Cache(-1, "vip-user").Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update()
  22.     if err != nil {
  23.         g.Log().Fatal(err)
  24.     }
  26.     // 再次执行查询，启用查询缓存特性
  27.     r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
  28.     g.Log().Print(r.Map())
  29. }

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。

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