Ash项目中的Simple数据层字段加载问题解析
2025-07-08 21:02:09作者:俞予舒Fleming
问题背景
在Elixir生态系统中,Ash框架是一个强大的资源定义和管理工具。近期框架的一个变更导致Ash.DataLayer.Simple模块在处理字段加载时出现了问题。这个变更原本是为了更早地将未加载字段标记为NotLoaded状态,但却意外影响了简单数据层的正常工作。
问题现象
当开发者尝试创建一个资源实例并同时加载计算字段时,系统会抛出错误,提示无法将NotLoaded转换为字符串。这个问题特别影响了嵌入式资源,因为它们默认使用简单数据层。
技术细节分析
问题的核心在于Ash.DataLayer.Simple模块的设计特性。作为"简单"数据层,它没有持久化存储后端,无法像完整数据库那样执行字段查询。当框架过早地将字段标记为NotLoaded时,简单数据层无法获取这些字段的值,导致后续操作失败。
具体到代码层面,当执行以下操作序列时:
- 创建变更集
- 选择特定字段
- 加载计算字段
- 执行创建操作
计算字段依赖的底层字段可能已经被标记为NotLoaded,而简单数据层无法处理这种情况。
解决方案
开发团队通过引入新的数据层能力标志来解决这个问题。这个标志允许框架识别哪些数据层能够处理延迟加载的字段,哪些不能。对于简单数据层,框架会确保在操作执行前所有必要字段都已加载,避免出现NotLoaded状态。
影响范围
这个问题不仅影响了简单数据层的直接使用,还影响了以下场景:
- 嵌入式资源
- 需要同时创建和加载计算字段的操作
- 字段选择与加载组合使用的场景
最佳实践建议
对于使用Ash框架的开发者,特别是那些使用简单数据层或嵌入式资源的开发者,建议:
- 在创建操作中明确加载所有需要的字段
- 避免在创建操作中同时加载计算字段,除非确保所有依赖字段可用
- 对于复杂场景,考虑使用完整的数据层而非简单数据层
总结
这个问题展示了框架设计中的一个典型挑战:优化性能的变更可能意外影响特定组件的功能。Ash团队通过引入细粒度的能力标志系统,既保持了性能优化,又确保了简单数据层的兼容性。这种解决方案体现了Elixir社区对向后兼容性和渐进式改进的重视。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218