Apollo Kotlin SQL缓存性能问题分析与优化

问题背景

在Apollo Kotlin 4.0.0-beta.4版本中，开发者在使用SQL缓存(SqlNormalizedCacheFactory)时遇到了严重的性能问题。当处理约200KB大小的GraphQL响应数据时，缓存写入操作耗时长达14秒，而移除SQL缓存后性能提升至3秒。

技术细节分析

该问题出现在以下典型使用场景中：

1. 客户端配置同时使用了内存缓存和SQL缓存
2. 采用CacheOnly策略进行数据观察(watch)
3. 网络请求使用NetworkOnly策略
4. 开发者手动处理响应数据后写入缓存

关键配置代码如下：

ApolloClient.Builder().apply {
    normalizedCache(
        MemoryCacheFactory(10 * 1024 * 1024)
            .chain(SqlNormalizedCacheFactory("$userId-apollo.db"))
    )
    writeToCacheAsynchronously(true)
}

问题根源

经过深入分析，发现性能瓶颈源于缓存写入机制的设计缺陷。当内存缓存与SQL缓存链式使用时，系统会为每个数据插入操作单独创建事务(transaction)，而不是采用批量事务处理。这种设计导致在处理大量数据时产生严重的性能开销。

解决方案

Apollo Kotlin团队迅速响应并修复了这一问题。修复方案的核心是优化事务处理机制，改为使用单一事务批量处理所有缓存写入操作，而不是为每个插入创建独立事务。这一优化显著提升了缓存写入性能。

版本更新

该修复已包含在3.8.4版本中发布。对于使用Apollo Kotlin的开发者，建议升级到该版本或更高版本来解决SQL缓存性能问题。

最佳实践建议

1. 对于处理大型响应的应用，建议使用最新版本的Apollo Kotlin客户端
2. 合理配置缓存策略，考虑响应数据大小和性能需求
3. 在需要手动处理缓存数据时，确保使用doNotStore避免重复写入
4. 监控缓存操作性能，及时发现潜在问题

通过这次优化，Apollo Kotlin进一步提升了在复杂场景下的性能表现，为开发者提供了更高效的数据缓存解决方案。