解决node-cache-manager中Cacheable存储BigInt类型数据的问题
2025-07-08 13:42:29作者:农烁颖Land
在Node.js应用中,缓存管理是一个非常重要的性能优化手段。node-cache-manager作为一个流行的缓存抽象层,提供了统一的API来操作多种缓存存储。然而,在使用其Cacheable功能时,开发者可能会遇到无法直接存储包含BigInt类型数据对象的问题。
问题背景
Cacheable默认会对所有存储的数据进行序列化处理,这在大多数情况下是有益的,可以确保数据在不同存储后端之间的一致性。但当我们需要使用内存缓存(如KeyvCacheableMemory)时,这种强制序列化反而成为了不必要的性能开销,特别是当数据中包含BigInt等特殊类型时。
问题分析
Cacheable的primary存储默认通过Keyv进行包装,而Keyv会对数据进行序列化/反序列化处理。这种设计对于需要持久化的存储后端(如Redis、MongoDB等)是必要的,但对于纯内存缓存来说,这种额外的序列化处理:
- 增加了不必要的CPU开销
- 可能导致特殊数据类型(如BigInt、Date等)的信息丢失
- 降低了内存缓存的性能优势
解决方案
最新版本的Keyv(v5.2.1及以上)提供了绕过序列化的能力,我们可以通过以下方式实现:
import Keyv from 'keyv';
import {KeyvCacheableMemory, Cacheable} from 'cacheable';
// 创建内存存储实例
const primary = new Keyv({ store: new KeyvCacheableMemory });
// 关键步骤:禁用序列化
primary.serialize = undefined;
primary.deserialize = undefined;
// 创建Cacheable实例
const cache = new Cacheable({ primary });
这种方法直接操作Keyv实例,将其序列化方法设为undefined,从而绕过默认的序列化流程。这特别适合以下场景:
- 纯内存缓存应用
- 需要存储包含BigInt、Date等特殊类型的对象
- 对性能有极高要求的应用场景
注意事项
- 此方案仅适用于内存缓存,如果使用需要持久化的存储后端,仍需确保数据可序列化
- 禁用序列化后,存储的数据将直接保存在内存中,需要注意内存使用情况
- 如果需要在不同存储后端之间共享数据,仍需考虑序列化兼容性问题
总结
通过禁用Keyv的序列化功能,我们可以高效地在node-cache-manager的内存缓存中存储包含BigInt等特殊类型的对象。这种优化既保留了Cacheable提供的统一API和功能特性,又避免了不必要的性能开销,是内存缓存场景下的理想解决方案。
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。C048
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TSX0126
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
438
3.33 K
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++
817
385
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
285
暂无简介
Dart
701
163
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
273
328
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
280
126
🎉 (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
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871