TypeORM 查询缓存怎么配？Redis 缓存和缓存一致性实战

数据库查询是后端应用最常见的性能瓶颈。缓存是第一道防线——能从缓存拿的数据就不查数据库。TypeORM 支持查询级缓存和 Redis 缓存，配置简单但有几个细节要注意。

TypeORM 查询缓存

开启缓存后，相同的 SQL 查询结果会被缓存，指定时间内不重复查数据库：

typescript
TypeOrmModule.forRoot({
    type: 'postgres',
    cache: {
        type: 'redis',
        options: {
            host: 'localhost',
            port: 6379,
        },
        duration: 30000,  // 缓存 30 秒
    },
}),

在查询时指定缓存：

typescript
const users = await userRepo.find({
    cache: true,  // 使用全局 duration（30 秒）
});

// 或自定义缓存时间
const users = await userRepo.find({
    cache: 60000,  // 缓存 60 秒
});

// QueryBuilder 也可以
const users = await createQueryBuilder('user')
    .cache(true)
    .getMany();

缓存 key 基于 SQL 语句自动生成——相同 SQL 共享缓存，不同 SQL 各自缓存。

什么时候用缓存

适合缓存的查询：

• 配置数据（很少变）
• 用户信息（变更频率低）
• 热门文章列表（可以接受短暂不一致）

不适合缓存的查询：

• 实时数据（库存、余额）
• 分页偏移大的查询（缓存命中率低）
• 写多读少的数据（缓存频繁失效）

缓存一致性

缓存的经典问题：数据库更新了但缓存还是旧数据。TypeORM 不会自动在数据变更时清除缓存——需要手动处理。

方案一：写入后清除缓存

typescript
async function updateUser(id: number, data: Partial<User>) {
    await userRepo.update(id, data);
    // 清除与 User 相关的所有缓存
    await getConnection().queryResultCache.clear();
}

queryResultCache.clear() 清除所有缓存，比较粗暴但简单。精细清除需要知道具体的缓存 key，TypeORM 没有直接提供按表清除的 API。

方案二：短过期时间 + 接受短暂不一致

typescript
const users = await userRepo.find({
    cache: 5000,  // 5 秒过期，最多延迟 5 秒
});

简单有效，大部分场景够用。5 秒的不一致对用户体验几乎没有影响。

方案三：手动管理缓存（Redis 直接操作）

绕过 TypeORM 的缓存机制，用 ioredis 自己管理：

typescript
import Redis from 'ioredis';
const redis = new Redis();

async function getUser(id: string) {
    const cached = await redis.get(`user:${id}`);
    if (cached) return JSON.parse(cached);

    const user = await userRepo.findOne(id);
    await redis.set(`user:${id}`, JSON.stringify(user), 'EX', 60);
    return user;
}

async function updateUser(id: string, data: Partial<User>) {
    await userRepo.update(id, data);
    await redis.del(`user:${id}`);  // 精确清除
}

自己管理更灵活——可以按 key 精确清除、设置不同过期时间、做缓存预热。但需要更多代码。

缓存命中率监控

Redis 缓存命中率反映了缓存是否有效：

bash
redis-cli info stats | grep keyspace_hits
redis-cli info stats | grep keyspace_misses

命中率低于 50% 说明缓存策略有问题——要么过期时间太短，要么查询太分散没有复用。

TypeORM 缓存的局限

• 缓存粒度是 SQL 级别，不是实体级别。同一个 User 的不同查询（列表查询 vs 详情查询）有各自独立的缓存
• 没有 Cache Aside 模式的内置支持（先查缓存再查数据库）
• 分布式环境下需要用 Redis 共享缓存，内存缓存（默认）会导致各实例缓存不一致

如果缓存需求复杂，建议绕过 TypeORM 缓存，直接用 Redis + 自定义缓存层。