Wie werden Caching, Invalidierung und dynamische Endpunktanpassungen mit RTK Query in einer komplexen Mehrbenutzerumgebu ⇐ JavaScript

[Guest]

Ich erstelle eine Kontaktverwaltungs-App mit Redux Toolkit RTK Query und habe die folgenden Anforderungen:

• Jeder Benutzer verfügt über einen einzigartigen Satz von Kontakten, die von einer API abgerufen werden.
• Kontakte müssen dynamisch aktualisiert werden, wenn:
  • Der Benutzer führt eine CRUD-Operation an den Kontakten durch.
  • Ein bestimmtes Ereignis tritt ein, etwa der Wechsel zum Konto eines anderen Benutzers.
• Die App unterstützt Echtzeit Updates über WebSockets für bestimmte Endpunkte (z. B. wenn ein Kontakt von einem anderen Benutzer aktualisiert wird).

Hier ist das Setup, das ich derzeit habe:

• Ich verwende createApi mit Endpunkte zum Abrufen, Hinzufügen, Aktualisieren und Löschen von Kontakten.
• Ich habe ein Tag-System eingerichtet, um die Cache-Ungültigmachung für kontaktbezogene Endpunkte zu verwalten.
• Echtzeitaktualisierungen werden mithilfe eines WebSocket-Listeners implementiert, der einen invalidateTags-Aufruf auslöst.

Code: Select all

const contactApi = createApi({
reducerPath: "contactApi",
baseQuery: fetchBaseQuery({ baseUrl: "/api" }),
tagTypes: ["Contacts"],
endpoints: (builder) => ({
getContacts: builder.query({
query: (userId) => `/contacts?user=${userId}`,
providesTags: (result, error, userId) =>
result ? [{ type: "Contacts", id: userId }] : [],
}),
addContact: builder.mutation({
query: (newContact) => ({
url: "/contacts",
method: "POST",
body: newContact,
}),
invalidatesTags: [{ type: "Contacts" }],
}),
// Other endpoints for updating/deleting contacts...
}),
});

Probleme, mit denen ich konfrontiert bin:

• Cache-Ungültigmachung Herausforderungen:
  • Beim Wechsel zwischen Benutzern wird der Cache häufig veraltet oder überschrieben. Was ist der beste Weg, dies in einer Mehrbenutzer-App dynamisch zu handhaben?
  • Soll ich mich ausschließlich auf invalidateTags verlassen, oder gibt es einen besseren Ansatz zur Verwaltung der Cache-Konsistenz?
• Dynamische Endpunktlogik:
  • Da Kontakte benutzerspezifisch sind, sollte ich für jeden Benutzer separate Abfrageschlüssel einrichten oder dynamisch innerhalb der Abfrage verarbeiten?
  • Wie kann ich die Endpunktlogik effizient anpassen, wenn sich der aktuelle Benutzer ändert?
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• WebSocket-Integration für Cache-Updates:
  • Was ist die empfohlene Vorgehensweise? Echtzeitaktualisierungen über WebSocket unter Beibehaltung des Caches von RTK Query?
  • Sollte Ich verwende „cacheEntryRemoved“ zum Bereinigen veralteter Listener, oder gibt es andere Best Practices?

Ziele:

• API-Aufrufe und Caching mit minimalen redundanten Anforderungen effizient verwalten.
• Behalten Sie genaue und aktuelle Daten für den aktuell angemeldeten Benutzer bei Benutzer.
• Echtzeitaktualisierungen integrieren, ohne das RTK-Abfrage-Cache-System zu beschädigen.

Irgendwelche Ratschläge oder Codebeispiele Wenn Sie diese Probleme angehen, wären wir Ihnen sehr dankbar!