npm 包 memorize-middleware 使用教程

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简介

memorize-middleware 是一个基于 Node.js 的中间件,它可以将某个请求处理结果缓存到内存中,避免重复计算,从而提高应用的响应速度和性能。

安装和使用

首先,需要安装 memorize-middleware:

--- ------- ------------------- ------

使用时,可以像其他中间件一样,将它加入到 Express 应用中:

----- ------- - -------------------
----- -------- - -------------------------------
----- --- - ----------

-------------------- ----------- ----- ---- -- -
  -- ---------
---

注意,在上面的例子中,我们将 memorize-middleware 作为中间件函数传入,并没有立即调用它。这是因为 memorize-middleware 支持多种参数配置,可以通过传入不同的参数来自定义缓存的行为。

下面是 memorize-middleware 可以支持的参数列表:

options.cacheKey

用于指定缓存的键名。

  • 如果不指定 cacheKey,将会使用完整的请求 URL 作为键名。
  • 如果指定 cacheKey 为一个函数,函数的返回值将作为键名。

例如:

----- -------- - ----- -- -
  ------ -------------------------------------------
--

-------------------- ---------- -------- --- ----- ---- -- -
  -- ---------
---

在上面的例子中,我们通过 cacheKey 函数来自定义了缓存的键名,这里的键名会包含请求方法和查询参数中的 page 值。

options.maxAge

用于指定缓存的过期时间(以秒为单位)。

注意,这里的指的是从第一次缓存更新开始算起,过期时间到达之后,下一次请求会强制清空所有的缓存并重新计算结果。

例如:

-------------------- ---------- ------- ---- --- ----- ---- -- -
  -- ---------
---

在上面的例子中,我们将缓存过期时间设置为 1 小时。

options.condition

用于指定是否应该缓存某个请求的处理结果。

condition 可以是一个函数,当其返回 true 时,才会将结果缓存。

例如:

----- --------- - ----- ---- -- -
  ------ -------------- --- ----
--

-------------------- ---------- --------- --- ----- ---- -- -
  -- ---------
---

在上面的例子中,我们要求只有当响应的状态码为 200 时,才会进行缓存。

示例代码

最后,我们来看一个完整的示例,演示 memorize-middleware 的使用方法:

----- ------- - -------------------
----- -------- - -------------------------------
----- --- - ----------

-------------------- ---------- ------- ---- --- ----- ---- -- -
  ---------------- ---------
  ------------- -- -
    ---------- -------- ------ ---
  -- ------
---

---------------- -- -- -
  ------------------- -- ------- -- ------------------------
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在上面的代码中,我们使用 memorize-middleware 将 /api/data 接口的响应结果进行了缓存,并设置了缓存过期时间为 1 小时。

注意,我们在返回数据之前加了一个 setTimeout,模拟了处理请求的耗时操作,以便演示缓存的效果。

最后,运行上面的代码,打开浏览器访问 http://localhost:3000/api/data,可以看到控制台中只会输出一次 not cached,因为只有第一次请求会触发处理请求的回调函数,并将结果缓存到内存中。之后的请求将会直接从缓存中获取结果,避免了重复计算。

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