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• 查询缓存
• 相关方法：
• 缓存对象
• 缓存适配（Redis缓存）
• 使用示例
• 数据表结构
• 示例代码
• 小技巧
• 运行结果分析
• 总结

后续几篇文章再接再厉，仍然为大家介绍GoFrame框架缓存相关的知识点，以及自己项目使用中的一些总结思考，GoFrame框架下文简称gf。

今天重点为大家介绍：GoFrame 如何优雅的缓存查询结果

查询缓存

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。

相关方法：

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)

缓存对象

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，也就是说同时也支持*gcache.Cache的所有特性。

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，因此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。

*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
    db.SetDebug(true)

    // 执行2次查询并将查询结果缓存1小时，并可执行缓存名称(可选)
    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，并清理指定名称的查询缓存
    _, 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）：

2025-06-15 21:44:12.228 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
2025-06-15 21:44:12.228 {"name":"王中阳","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1}
2025-06-15 21:44:12.228 {"name":"王中阳","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1}
2025-06-15 21:44:12.299 [DEBU] [1 ms] UPDATE `user` SET `name`='海贼王' WHERE uid=1
2025-06-15 21:44:12.300 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
2025-06-15 21:44:12.300 {"name":"海贼王","site":"https://juejin.cn/user/2189882892232029","uid":1}

小技巧

为了方便展示缓存效果，这里开启了数据debug特性，当有任何的SQL操作时将会输出到终端。

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。
• 注意这里为该查询的缓存设置了一个自定义的名称test-user，以便于后续清空更新缓存。如果缓存不需要清理，那么可以不用设置缓存名称。
• 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。

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，可以轻松实现从单进程内存缓存切换为分布式的Redis缓存。