在cache-manager v6中实现模式匹配删除键的最佳实践
2025-07-08 01:43:36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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C075
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 单总线CPU设计实训代码:计算机组成原理最佳学习资源 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
462
3.44 K
暂无简介
Dart
713
170
Ascend Extension for PyTorch
Python
268
305
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
190
74
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
283
331
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++
842
419
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
453
130
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
10
1
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
119