Oban Pro引擎中Smart.refresh查询选项问题解析
2025-06-22 01:47:24作者:傅爽业Veleda
问题背景
在使用Oban Pro 2.15.0-rc.1版本时,开发人员发现Oban.Pro.Engines.Smart.refresh/2
函数中的生产者查询没有传递[oban: true]
的Repo查询选项。这一选项通常用于在Repo.prepare_query/3
回调中识别Oban相关的查询,以便进行特殊处理,比如在多租户场景下对Oban表采用不同的查询策略。
技术细节分析
正常的Oban查询行为
在标准情况下,Oban的所有查询都会包含oban: true
选项,这使得开发者可以在数据库访问层轻松区分Oban查询和应用程序的其他查询。这种设计模式常见于需要特殊处理某些查询的场景,例如:
- 多租户架构中绕过租户过滤
- 对Oban表应用特殊的连接池配置
- 监控和记录Oban特定的查询指标
问题根源
在Oban Pro 2.15.0-rc.1版本中,Smart.refresh/2
函数内部使用了Ecto.Multi来组织数据库操作。Ecto.Multi的一个特性是它不会自动传递事务级别的选项到各个查询中,这导致了[oban: true]
选项的丢失。
影响范围
这一变更主要影响以下场景的开发人员:
- 在
Repo.prepare_query/3
中依赖opts[:oban]
来判断Oban查询的应用 - 实现了基于表名前缀(
oban_
)进行特殊处理的解决方案 - 需要区分Oban查询和应用程序查询的其他特殊场景
解决方案
Oban团队已经确认这是一个错误,并在主分支中进行了修复。修复后的版本将在2.15.0-rc.2中发布。修复的核心是确保所有Oban查询,包括通过Multi执行的查询,都能正确传递oban: true
选项。
临时解决方案
对于需要立即解决问题的用户,可以采用以下临时方案:
- 在
Repo.prepare_query/3
中不仅检查opts[:oban]
,还检查表名前缀 - 对涉及
oban_producers
表的查询进行特殊处理 - 暂时降级到稳定版本
最佳实践建议
- 在使用Oban RC版本时,密切关注变更日志
- 在实现多租户等需要区分查询类型的场景时,考虑使用多种识别策略
- 对Oban表操作进行充分测试,特别是在升级后
这一问题的修复体现了Oban团队对细节的关注和对向后兼容性的重视,确保了用户在不同版本间的平滑过渡。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
176
260

🎉 (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
858
507

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
182

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
255
299

🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
331
1.08 K

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
397
370

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0

deepin linux kernel
C
21
5