应用场景
gdb支持对查询结果的缓存处理，常用于多读少写的查询缓存场景，并支持手动的缓存清理。
需要注意的是，查询缓存仅支持链式操作，且在事务操作下不可用。
方法介绍
func (m *Model) Cache(duration time.Duration, name ... string) *Model
重要提醒：事务查询是不支持缓存的。
当duration < 0时表示清除缓存， duration=0时表示不过期, duration > 0时表示过期时间，duration过期时间单位：秒；
name表示自定义的缓存名称，便于业务层精准定位缓存项(如果业务层需要手动清理时，必须指定缓存名称)
重要概念
ORM对象默认情况下提供了缓存管理对象，该缓存对象类型为*gcache.Cache，也就意味着支持*gcache.Cache的所有特性。
我们可以通过GetCache() *gcache.Cache 接口方法获得该缓存对象，并通过返回的对象实现自定义的各种缓存操作，例如：g.DB().GetCache().Keys()。
缓存适配（Redis缓存）
默认情况下ORM的*gcache.Cache缓存对象提供的是单进程内存缓存，虽然性能非常高效，但是只能在单进程内使用。
如果服务采用多节点部署，多节点之间的缓存可能会产生数据不一致的情况，所有大多数场景下我们都是通过Redis服务器来实现对数据库查询数据的缓存。
优雅的切换
*gcache.Cache对象采用了适配器设计模式，可以轻松实现从单进程内存缓存切换为分布式的Redis缓存。
示例代码如下，是不是非常优雅：
adapter := adapter.NewRedis(g.Redis()) g.DB().GetCache().SetAdapter(adapter)
Redis的缓存是基于查询SQL作为键名，查询结果作为键值。
通过Cache链式方法对缓存的写入和清除都非常便捷。
使用示例
数据表结构
CREATE TABLE `user` ( `uid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称', `site` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '网站', PRIMARY KEY (`uid`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
示例代码
package main import ( "github.com/gogf/gf/database/gdb" "github.com/gogf/gf/frame/g" "time" ) func main() { db := g.DB() // 开启调试模式，以便于记录所有执行的SQL（也可以在配置文件中设置） db.SetDebug(true) // 执行2次查询并将查询结果缓存1小时 // 设置了缓存名称：test-user，用于下面验证更新删除缓存的操作 for i := 0; i < 2; i++ { r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "test-user").Where("uid", 1).One() g.Log().Print(r.Map()) } // 执行更新操作，并清理指定名称（test-user）的缓存 _, err := db.Table("user").Cache(-1, "test-user").Data(gdb.Map{"name": "海贼王"}).Where("uid", 1).Update() if err != nil { g.Log().Fatal(err) } // 再次执行查询，启用查询缓存特性 r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "test-user").Where("uid", 1).One() g.Log().Print(r.Map()) }
执行后输出结果为（测试表数据结构仅供示例参考）：
2022-06-15 21:44:12.228 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1 2022-06-15 21:44:12.228 {"name":"王中阳","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1} 2022-06-15 21:44:12.228 {"name":"王中阳","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1} 2022-06-15 21:44:12.299 [DEBU] [1 ms] UPDATE `user` SET `name`='海贼王' WHERE uid=1 2022-06-15 21:44:12.300 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1 2022-06-15 21:44:12.300 {"name":"海贼王","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1}
运行结果分析
- 执行两次
One方法数据查询，第一次走了SQL查询，第二次直接使用到了缓存，SQL没有提交到数据库执行，因此这里只打印了一条查询SQL，并且两次查询的结果也是一致的。 - 注意：我们为了后续清空更新缓存，才为查询的缓存设置了一个自定义的名称
test-user。如果缓存不需要清理，是可以不用设置缓存名称的。 - 当执行
Update更新操作时，同时根据名称清空指定的缓存。 - 随后再执行
One方法数据查询，这时重新缓存新的数据。
小技巧
为了方便展示缓存效果，我们开启了数据debug特性，当有任何的SQL操作时将会输出到终端。
当然我们也可以在配置文件中进行设置，达到全局开启debug特性的效果:
在config.toml中设置:
[database] link = "mysql:root:xxxxxxxx@tcp(xxxxxxxx:3306)/xxxxxxx" debug = true
总结
GoFrame的gdb对查询结果的缓存处理是不是非常的优雅。
尤其是*gcache.Cache对象采用了适配器设计模式，可以轻松实现从单应用的内存缓存，切换为分布式的Redis缓存。
小伙伴们还有哪些优雅的实践欢迎评论指教。
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