KeystoneJS中findOne查询缓存策略失效问题解析
问题背景
在KeystoneJS项目中,当开发者尝试为列表类型设置缓存提示(cacheHint)时,发现一个有趣的缓存失效现象:直接查询列表(findMany)时缓存策略能正常工作,但当同样的查询作为嵌套查询出现在findOne查询中时,缓存策略却失效了。
现象重现
假设我们有以下两个模型定义:
const COMMON_CACHE_HINT = {
maxAge: 60,
scope: 'PUBLIC',
}
const lists = lists({
User: list({
fields: {
name: text(),
posts: relationship({
ref: 'Post.user',
many: true,
}),
},
graphql: {
cacheHint: COMMON_CACHE_HINT,
},
}),
Post: list({
fields: {
user: relationship({
ref: 'User.posts',
many: false,
}),
category: text(),
title: text(),
body: json(),
},
graphql: {
cacheHint: COMMON_CACHE_HINT,
},
}),
})
当执行以下查询时,缓存策略正常工作:
query {
posts(where: { category: { equals: "Category_1" } }) {
title
body
}
}
但当同样的查询作为嵌套查询出现时:
query {
user(where: { id: "22fc8814-3845-4287-bbbe-34cb65ecebb6" }) {
name
posts(where: { category: { equals: "Category_1" } }) {
title
body
}
}
}
缓存策略失效,响应头中返回"no-cache"。
技术分析
Apollo缓存策略机制
Apollo Server采用"最严格优先"的缓存策略计算原则。这意味着:
- 对于包含多个字段的查询,Apollo会收集所有字段的缓存提示
- 最终应用的缓存策略将是所有字段中最严格的那个
- 如果任一字段没有明确设置缓存提示,默认会采用"no-cache"
KeystoneJS实现问题
在KeystoneJS的源码中,发现了两个关键实现问题:
-
findOne解析器缺少缓存提示应用:在
core/queries/resolvers.ts
中,findMany和count解析器都正确应用了缓存提示,但findOne解析器却没有相应的处理逻辑。 -
GraphQL字段解析器信息未传递:在
core/queries/index.ts
中,findOne字段解析器没有将GraphQL的info对象传递给底层解析函数,导致无法获取缓存相关信息。
解决方案
修改findOne解析器
需要在findOne解析器返回结果前添加缓存提示处理逻辑:
if (list.cacheHint) {
maybeCacheControlFromInfo(info)
?.setCacheHint(list.cacheHint({
result,
operationName: info.operation.name?.value,
meta: false
}))
}
传递解析器信息
需要修改字段解析器,确保将info对象传递给底层findOne函数:
async resolve (_rootVal, args, context, info) {
return queries.findOne(args, list, context, info)
}
技术影响
这个修复将带来以下改进:
-
一致的缓存行为:无论查询是直接执行还是作为嵌套查询执行,都将应用相同的缓存策略。
-
性能提升:正确配置的缓存可以显著减少重复查询的数据库访问,提高系统整体性能。
-
开发者体验改善:缓存配置的行为更加可预测,减少了开发中的困惑。
最佳实践建议
-
统一设置缓存策略:为所有列表类型设置适当的缓存策略,即使是那些不常变更的数据。
-
考虑数据敏感性:对于包含敏感信息的列表,谨慎设置scope为"PUBLIC"。
-
测试缓存行为:在开发过程中,使用工具检查响应头,验证缓存策略是否按预期工作。
-
监控缓存命中率:在生产环境中监控缓存效果,根据实际情况调整maxAge等参数。
总结
KeystoneJS中的这个缓存策略问题展示了GraphQL实现中一个常见的陷阱:嵌套查询的缓存行为可能因为某个环节的缺失而完全失效。通过理解Apollo的缓存策略计算机制和仔细检查解析器实现,我们能够定位并修复这个问题,确保系统缓存行为的一致性和可预测性。
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