Pinia-Colada 项目中的查询失效机制详解
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pinia-colada 引言
在现代前端应用中，数据管理是一个核心课题。Pinia-Colada 作为一个优秀的状态管理解决方案，提供了强大的查询失效机制来确保应用数据的实时性和一致性。本文将深入探讨 Pinia-Colada 中的查询失效机制，帮助开发者更好地管理应用状态。
什么是查询失效
查询失效是指将缓存中的查询标记为"过时"的过程，这会触发系统重新获取最新数据。在 Pinia-Colada 中，查询失效是保持客户端与服务器数据同步的关键机制。
通过缓存存储进行失效
Pinia-Colada 提供了直接通过缓存存储进行查询失效的能力。这种方式非常灵活，允许开发者根据多种条件筛选需要失效的查询。
基本用法
import { useQueryCache } from '@pinia/colada'
const queryCache = useQueryCache()
// 失效特定查询及其子查询
queryCache.invalidateQueries({ key: ['todos'] })
// 仅失效特定查询
queryCache.invalidateQueries({ key: ['todos'], exact: true })
// 重新获取所有活跃查询
queryCache.invalidateQueries()
// 失效所有查询，包括非活跃的
queryCache.invalidateQueries({ active: null })
筛选选项详解
key: 根据查询键进行筛选exact: 是否精确匹配查询键active: 控制是否只失效活跃查询status: 根据查询状态筛选predicate: 自定义筛选函数
默认情况下，invalidateQueries() 只会失效活跃查询（即当前组件正在使用的查询）。通过设置 active: null 可以覆盖这一行为。
通过变更操作进行失效
在数据变更后失效相关查询是最常见的场景。Pinia-Colada 提供了优雅的方式在变更操作中处理查询失效。
基本模式
<script lang="ts" setup>
import { useMutation, useQueryCache } from '@pinia/colada'
import { createTodo } from './api/todos'
const queryCache = useQueryCache()
const { mutate } = useMutation({
mutation: (text: string) => createTodo(text),
onSettled: () => queryCache.invalidateQueries({ key: ['todos'], exact: true }),
})
</script>
异步处理
Pinia-Colada 支持在变更钩子中使用 await，这可以延迟变更操作的完成，直到相关查询重新获取完成：
const { mutate } = useMutation({
mutation: (text: string) => createTodo(text),
onSettled: async () => {
await queryCache.invalidateQueries({ key: ['todos'], exact: true })
},
})
这种模式特别适合需要显示加载状态的场景。
乐观更新与查询失效
乐观更新是一种提升用户体验的技术，它假设变更会成功，立即在UI中反映变化。Pinia-Colada 支持将乐观更新与查询失效结合使用：
const { mutate } = useMutation({
mutation: (text: string) => createTodo(text),
onMutate: (text) => {
const previousTodos = queryCache.getQueryData(['todos'])
queryCache.setQueryData(['todos'], [...(previousTodos || []), { text }])
return { previousTodos }
},
onError: (error, variables, { previousTodos }) => {
queryCache.setQueryData(['todos'], previousTodos)
},
onSettled: () => {
queryCache.invalidateQueries({ key: ['todos'] })
},
})
乐观更新的关键点
onMutate: 在变更执行前更新本地缓存onError: 处理变更失败时的回滚逻辑onSettled: 无论成功与否，最终都会执行查询失效
最佳实践
- 精确失效: 尽量使用
exact: true避免不必要的查询失效 - 错误处理: 乐观更新必须配合完善的错误处理
- 性能考量: 批量失效相关查询，减少网络请求
- 用户体验: 根据场景选择是否等待查询重新获取
总结
Pinia-Colada 的查询失效机制提供了灵活而强大的工具来管理应用状态。通过合理使用缓存存储失效和变更操作失效，开发者可以轻松实现数据同步，而乐观更新模式则能进一步提升用户体验。理解这些机制将帮助您构建更加健壮和响应迅速的前端应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
