Orval项目中SWR生成器GET与Mutation键不一致问题解析
2025-06-17 15:03:44作者:鲍丁臣Ursa
问题背景
在使用Orval工具生成基于SWR的API客户端时,开发者发现了一个关键的不一致性问题:GET请求和Mutation(如POST)操作生成的缓存键格式不同。GET请求的键会被自动包装在数组中(如['/api/xxx']),而Mutation操作的键则直接使用字符串形式(如'/api/xxx')。这种不一致性可能导致开发者在实现缓存策略时遇到困惑。
技术细节分析
SWR缓存键机制
SWR(Stale-While-Revalidate)是一个流行的React数据获取库,它使用缓存键(key)来唯一标识和存储数据。键可以是字符串或数组,当使用数组时,SWR会将数组的所有元素作为依赖项,这在处理带参数的请求时特别有用。
Orval生成逻辑差异
通过分析生成的代码可以看到:
-
GET请求:
- 生成键函数:
getGetAllTasksKey()返回['/tasks'] - 使用
useSwr钩子,键被自动包装为数组
- 生成键函数:
-
Mutation请求:
- 生成键函数:
getCreateTaskMutationKey()返回'/tasks' - 使用
useSWRMutation钩子,键保持为字符串
- 生成键函数:
这种差异源于两种操作在SWR中的不同处理方式。GET请求需要考虑查询参数等变量因素,因此使用数组形式更灵活;而Mutation通常不需要复杂的缓存策略,字符串键已足够。
影响与解决方案
潜在影响
- 缓存策略一致性:开发者可能需要为不同类型的请求实现不同的缓存处理逻辑
- 代码可维护性:不一致的键格式增加了代码理解和维护的复杂度
- 类型安全:TypeScript类型推断可能需要额外处理来适应不同的键格式
最佳实践建议
- 统一键格式:可以考虑在项目层面对所有键进行标准化处理,要么全部使用数组,要么全部使用字符串
- 自定义生成器:通过Orval的配置选项覆盖默认的键生成逻辑
- 封装钩子:创建高阶组件或自定义钩子来封装不一致性,提供统一的接口
技术实现建议
对于需要统一键格式的项目,可以在Orval配置中添加自定义模板:
// orval.config.js
module.exports = {
// ...其他配置
hooks: {
afterAllFilesWrite: 'prettier --write',
// 自定义键生成逻辑
transformKey: (key) => {
if (key.startsWith('get')) {
return `() => ['${key.replace('get', '').toLowerCase()}']`;
}
return `() => ['${key.replace('get', '').toLowerCase()}']`;
}
}
};
总结
Orval生成的SWR客户端在GET和Mutation操作中使用不同的键格式,这是由两种操作在SWR中的不同角色决定的。理解这一差异有助于开发者更好地利用SWR的缓存机制。对于需要一致性的项目,可以通过配置或封装来解决这一问题。随着Orval的更新,这一问题可能会在框架层面得到更好的处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.56 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
157
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
224
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
95
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
443