Jak správně implementovat invalidaci cache v GraphQL?

Invalidace cache v GraphQL může být dost tricky. Základ je mít na paměti, že mutace by měly vždy způsobit invalidaci cache, protože mění data. Když uděláš mutaci, můžeš použít callback nebo middleware, který ti po dokončení mutace vyprázdní nebo aktualizuje cache pro dané dotazy. To je celkem běžná praxe.

Pokud používáš nějakou knihovnu jako Apollo Client, tak tam máš možnost použít refetchQueries, což ti umožní po mutaci znovu načíst konkrétní dotazy a tím zajistit, že máš aktuální data.

K tomu můžeš mít i nějakou logiku pro automatickou obnovu, třeba nastavit intervaly, kdy se data znovu načítají, ale to může být zbytečné a spíš se to hodí pro data, co se často mění.

Co se týče víc úrovňových cache nebo různých datových zdrojů, snaž se mít konzistentní strategii. Můžeš třeba používat centralizovaný store, kde si uložíš všechny klíče a pak hned po mutaci invaliduješ ty relevantní. Taky je dobrý mít nějaký systém verzování dat, aby ses vyhnul problémům s neaktuálními informacemi.

Hodně záleží na tom, co konkrétně děláš a jaký máš set-up. Experimentuj s různými přístupy a zjisti, co funguje nejlíp pro tvůj případ. Na závěr - testuj to po implementaci důkladně, abys měl jistotu, že všechno funguje jak má.

Když jde o invalidaci cache v GraphQL, tak to může být celkem oříšek. Obecně se doporučuje invalidovat cache při mutacích, protože tam se data mění. Můžeš to udělat třeba tak, že po úspěšné mutaci zavoláš funkci, která vyčistí relevantní cache. Záleží na tom, jakou knihovnu používáš na cache, ale většina z nich by měla mít nějaké API pro invalidaci.

Pokud máš víc úrovní cache nebo různý zdroje dat, tak je dobrý mít nějakou centrální logiku pro invalidaci. Třeba když se změní data v databázi, tak bys měl invalidovat odpovídající cache záznamy. Dejte pozor, aby ses nedostal do situace, kdy budeš mít zastaralá data, to je fakt nevhodné.

Někteří lidi používají TTL (time-to-live) pro automatické obnovení dat, což může být fajn, ale musíš si dávat pozor na výkon. Možná bys mohl začít s jednoduchým přístupem a pak vylepšovat podle toho, jak to bude fungovat. Zkus třeba Apollo Client, má docela solidní podporu pro cache a invalidaci. Takže to shrnuto: mysli na invalidaci při mutacích, centralizuj logiku a experimentuj s TTL pro automatizaci. Držím palce!

Implementace invalidace cache v GraphQL může být fakt oříšek, ale je to důležitý krok, aby ses vyhnul zastaralým datům. Když děláš mutace, měl bys určitě cache invalidovat, aby se zajistilo, že po změně budou data aktuální. Základní technika je použít apollo client, který ti umožní spravovat cache docela efektivně. Můžeš třeba po úspěšné mutaci použít refetchQueries, což ti pomůže načíst aktuální data z API.

Taky je dobrý dávat pozor na fragmenty a normalizaci dat – to ti může ušetřit spoustu práce s cachováním a invalidací. Pokud používáš více úrovní cache nebo různé datové zdroje, můžeš si udělat custom logiku pro invalidaci specifických částí cache podle toho, co se mění. Tohle může být složitější, ale zase to dává smysl.

Pokud jde o automatickou obnovu, tak to záleží na tvé aplikaci. Někdy je lepší to dělat ručně a mít nad tím kontrolu, ale můžeš taky nastavit nějaké intervaly pro refresh, pokud víš, že data se často mění. Vždycky se držíš nejlepší praxe a testuj, co funguje nejlíp pro tvůj konkrétní případ. Já třeba používám Redis na serveru pro caching a kombinuju to s Apollo clientem na frontendu. Je to hodně o zkoušení a experimentování.