Magento 2.4.7升级后GraphQL缓存失效问题分析
问题背景
在Magento 2.4.7版本中,部分用户在升级后遇到了GraphQL缓存失效的问题。具体表现为每次请求都会重新生成GraphQL配置数据,而不是从缓存中读取,这导致系统性能显著下降,特别是在Hyva React Checkout等场景下,每次操作可能需要长达10秒的响应时间。
问题现象
通过调试代码发现,Magento_Framework_GraphQlSchemaStitching_Config_Data
缓存在每次请求时都显示为"MISS"状态,而不是预期的首次"MISS"后后续请求应为"HIT"状态。这意味着系统无法有效利用已缓存的GraphQL配置数据,导致每次都需要重新解析和生成配置。
技术分析
经过深入调查,发现问题与Redis缓存配置中的use_lua
参数密切相关:
-
Redis Lua脚本问题:当
use_lua
设置为1(这是2.4.7版本的默认值)时,缓存读取操作可能无法正常工作。这是因为Redis的Lua脚本实现在某些特定条件下可能无法正确处理大型缓存数据。 -
缓存序列化问题:GraphQL配置数据通常较大且结构复杂,当使用Lua脚本处理时,可能由于数据大小或特殊字符序列导致缓存读取失败。
-
升级兼容性问题:从2.4.6-p4升级到2.4.7后,新的默认配置可能不兼容某些特定环境下的Redis实现。
解决方案
针对此问题,Magento官方团队已经提供了修复方案:
-
临时解决方案:在Redis配置中将
use_lua
参数显式设置为0,可以立即解决问题。这可以通过修改app/etc/env.php文件中的缓存配置实现。 -
官方修复:Magento内部团队已经提交了永久性修复(commit a52ff98f736aadc9b9fc079ebfcf5a194f51f380),该修复已包含在后续版本中。
最佳实践
对于使用Magento 2.4.7版本的用户,建议:
- 在升级后检查Redis缓存配置,特别是
use_lua
参数 - 监控GraphQL请求的响应时间,及时发现潜在的性能问题
- 保持系统更新,确保应用最新的安全补丁和性能修复
总结
Magento 2.4.7中的GraphQL缓存问题是一个典型的升级兼容性问题,它展示了缓存配置变更可能对系统性能产生的重大影响。通过理解问题的根本原因和解决方案,开发人员可以更好地维护和优化他们的Magento商店性能。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









