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Bibliothèque PHP du langage de requête de couche d'application

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Bibliothèque PHP du langage de requête de couche d'application

<?php
namespace Sandbox;
use Youshido\GraphQL\Execution\Processor;
use Youshido\GraphQL\Schema\Schema;
use Youshido\GraphQL\Type\Object\ObjectType;
use Youshido\GraphQL\Type\Scalar\StringType;
require_once __DIR__ . '/../../../../../vendor/autoload.php';
$processor = new Processor(new Schema([
    'query' => new ObjectType([
        'name'   => 'RootQueryType',
        'fields' => [
            'currentTime' => [
                'type'    => new StringType(),
                'resolve' => function () {
                    return date('Y-m-d H:ia');
                }
            ]
        ]
    ])
]));
$processor->processPayload('{ currentTime }');
echo json_encode($processor->getResponseData()) . "\n";

1. Lors de la suppression et de la mise à jour du cache, il est nécessaire d'exploiter le plus précisément possible les objets concernés par la mise à jour, plutôt que de tous les détruire.
　 Dans Hibernate, il fournit également une méthode fine pour vider les objets du cache tels que sessionFactory.evict(class, id).
Le fonctionnement de sessionFactory.evice(class) dépend de la fréquence ou non de ces opérations. Si elles sont fréquentes, l'effet de la mise en cache sera considérablement réduit.
　　2. S'il y a trop d'objets en cache, l'algorithme et le traitement d'invalidation doivent être étroitement combinés avec les caractéristiques de l'objet métier, et l'invalidation de l'objet doit être pilotée par des événements.
　3. Pour la mise en cache d’objets commerciaux, il est nécessaire d’analyser en profondeur le cycle de vie et les caractéristiques commerciales des objets.
　　4. Il est nécessaire d’avoir une compréhension suffisante et des mesures de prévention des risques d’incohérence des données.
　　5. Estimez raisonnablement la taille de l'objet de commande et allouez suffisamment de mémoire
　　6. Si vous utilisez uniquement le cache central, vous ne pouvez que réduire la pression sur la base de données. Il y a toujours une pression sur la bande passante du réseau, et la vitesse est bien inférieure à l'effet du cache local. Par conséquent, la stratégie cache local + cache central devrait être utilisée. être combinés, c'est-à-dire pour améliorer la vitesse et éviter les goulots d'étranglement lors de la réplication du cluster.

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