Ash框架中运行时加载与预加载的优先级问题解析
2025-07-08 19:30:41作者:傅爽业Veleda
背景介绍
在Elixir生态系统中,Ash框架作为一个强大的资源定义和管理工具,提供了灵活的数据加载机制。其中prepare build(load: ...)
和Ash.load/2
是两种常见的加载方式,分别用于编译时预定义加载和运行时动态加载。本文将深入分析这两种加载方式的交互行为及其优先级问题。
问题现象
在Ash框架使用过程中,开发者可能会遇到以下场景:
- 在资源定义中使用
prepare
预定义计算字段的加载 - 在运行时通过
Ash.load/2
动态加载相同字段但传入不同参数
# 资源定义
defmodule Post do
preparations do
prepare build(load: [:sum])
end
calculations do
calculate :sum, :integer do
argument :a, :integer, default: 1
argument :b, :integer, default: 2
calculation expr(^arg(:a) + ^arg(:b))
end
end
end
# 运行时调用
post = Ash.load!(post, sum: [a: 3, b: 4])
按照直觉,开发者可能期望运行时传入的参数会覆盖预定义的默认参数,但实际行为可能不符合预期。
技术原理
Ash框架的加载机制遵循以下核心原则:
- 编译时预加载:通过
prepare build(load: ...)
定义的加载会在资源创建时执行 - 运行时加载:
Ash.load/2
提供了按需加载的能力 - 优先级规则:运行时加载应优先于编译时预加载
这种设计确保了开发者可以在运行时灵活覆盖预定义的加载行为,提供了更大的灵活性。
解决方案
框架维护者通过以下方式解决了这个问题:
- 合并策略:使用
Keyword.merge/2
将运行时加载合并到编译时加载中 - 参数覆盖:确保运行时提供的参数能够正确覆盖预定义的默认参数
- 行为一致性:保持
Ash.load/2
与Ash.Query.load
行为的一致性
最佳实践
基于此问题的分析,建议开发者:
- 合理使用预加载:对于计算量小、频繁使用的字段适合使用预加载
- 明确加载意图:在性能敏感场景明确指定需要加载的字段
- 避免全局关系加载:特别要避免在全局prepare中加载大型关系数据
- 参数验证:对于计算字段,确保参数传递符合预期
性能考量
开发者需要注意:
- N+1问题:不当的全局加载可能导致性能问题
- 加载粒度:细粒度的加载控制有助于优化性能
- 计算复杂度:简单计算适合预加载,复杂计算应考虑延迟加载
总结
Ash框架通过合理的加载优先级设计,既保持了使用灵活性,又确保了行为可预测性。开发者理解这一机制后,可以更高效地利用框架特性,构建性能优异的应用。记住框架设计哲学:"提供任何可能性,但不强制任何特定方式",这有助于我们在使用框架时做出更明智的设计决策。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~051CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0305- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
178
262

🎉 (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
867
513

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
183

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
265
305

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
398
371

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0

🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
598
57

基于可以运行在OpenHarmony的git,提供git客户端操作能力
ArkTS
10
3