在cache-manager v6中实现模式匹配删除键的最佳实践
2025-07-08 22:15:09作者:舒璇辛Bertina
缓存键管理的重要性
在现代应用开发中,缓存管理是提升系统性能的关键环节。cache-manager作为Node.js生态中广受欢迎的缓存抽象层,其v6版本带来了诸多改进,同时也改变了部分API的使用方式。
版本迭代带来的变化
在cache-manager v5版本中,开发者可以直接获取匹配特定模式的所有缓存键,然后批量删除这些键。然而在v6版本中,这一功能不再作为核心API提供,这给需要批量操作缓存键的开发者带来了挑战。
解决方案:利用Keyv的迭代器
虽然cache-manager v6不再直接提供模式匹配功能,但我们可以通过其底层依赖的Keyv存储引擎来实现类似功能。Keyv提供了强大的迭代器(iterator)功能,允许开发者遍历所有缓存键。
实现步骤
- 首先创建基于Keyv的缓存实例
- 使用Keyv的iterator()方法遍历所有键
- 在遍历过程中筛选出符合特定模式的键
- 批量删除这些键
代码示例
import {createCache} from 'cache-manager';
import {createKeyv} from '@keyv/redis';
// 初始化缓存实例
const keyv = createKeyv('redis://user:pass@localhost:6379');
const cache = createCache({stores: [keyv]});
// 设置一些测试数据
await cache.set('user:123', {name: 'Alice'});
await cache.set('product:456', {name: 'Laptop'});
await cache.set('session:789', {token: 'abc123'});
// 定义要匹配的模式
const pattern = /^user:/;
// 收集匹配的键
const keysToDelete = [];
for await (const [key] of keyv.iterator()) {
if (pattern.test(key)) {
keysToDelete.push(key);
}
}
// 批量删除匹配的键
await Promise.all(keysToDelete.map(key => cache.del(key)));
性能优化建议
- 分批处理:当匹配的键数量很大时,考虑分批删除以避免内存压力
- 使用Lua脚本:在Redis环境下,可以编写Lua脚本直接在服务端完成匹配和删除
- 缓存键设计:采用合理的命名约定,便于后续的批量操作
替代方案比较
- 原生Redis命令:可以直接使用Redis的SCAN和DEL命令组合
- 中间件方案:考虑使用专门的缓存管理中间件来处理复杂操作
- 定时清理:对于定期需要清理的缓存,可以设置定时任务
总结
虽然cache-manager v6不再直接提供模式匹配删除功能,但通过合理利用底层Keyv的迭代器能力,我们仍然可以实现高效的批量键操作。开发者应根据实际应用场景选择最适合的方案,同时注意缓存键的设计规范,为后续维护和扩展留下便利。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867