数据字典技术方案实战

前言

在后台与中台系统开发领域，数据字典是极为常见且至关重要的概念，相信大多数从事相关开发工作的朋友都对其耳熟能详。几乎每一个成熟的项目，都会专门设置一个字典模块，用于精心维护各类字典数据。这些字典数据在系统中扮演着举足轻重的角色，为下拉框、转义值、单选按钮等组件提供了不可或缺的基础数据支撑。

我自工作以来参与过很多个项目，既有从零开始搭建的，也有接手他人项目的。在实践过程中，我发现不同项目对字典的实现方式各不相同，且各有侧重。例如，对于项目中的字典基本不会发生变化的，项目通常会采用首次全部加载到本地缓存的方式。这种方式能显著节省网络请求次数，提升系统响应速度。然而，对于项目中的字典经常变动的，项目则会采用按需加载的方式，即哪里需要使用字典值，就在哪里进行加载。但这种方式也存在弊端，当某个页面需要使用十多个字典值时，首次进入页面会一次性发出十多个请求来获取这些字典值，影响用户体验。

常见字典方案剖析

在当下，数据字典的实现方案丰富多样，各有优劣。下面将详细介绍几种常见的方案，并分析其特点。我将详细介绍几种常见的方案，并深入剖析其特点。这几种方案皆是我通过实践精心总结而来，其中方案四的思路是由我不爱吃鱼啦提供。

方案一：首次全部加载到本地进行缓存

方案描述

系统启动或用户首次访问时，将所有字典数据一次性加载到本地缓存中。后续使用过程中，直接从缓存中获取所需字典数据，无需再次向服务器发起请求。

优点

• 访问速度快：后续访问时直接从本地缓存读取数据，无需等待网络请求，响应速度极快。
• 减少网络请求：一次性加载后，后续使用无需频繁发起网络请求，降低了网络开销。
• 网络依赖小：即使在网络不稳定的情况下，也能正常使用已缓存的字典数据，保证了系统的稳定性。

缺点

• 首次加载时间长：若字典数据量较大，首次加载时可能需要较长时间，影响用户体验。
• 占用存储空间：将所有字典数据存储在本地，会占用较多的本地存储空间，尤其是当字典数据量庞大时。
• 缓存更新复杂：若字典数据频繁更新，需要设计复杂的缓存同步和更新机制，否则容易出现数据不一致的问题。

方案二：按需加载不缓存

方案描述

当用户触发特定操作，需要使用字典数据时，才从后端实时加载所需数据，且不进行本地缓存。每次使用字典数据时，都重新从服务器获取最新数据。

优点

• 节省存储空间：不进行本地缓存，节省了本地存储空间，尤其适用于存储资源有限的设备。
• 数据实时性高：每次获取的数据都是最新的，不存在缓存数据与后端不一致的问题，保证了数据的准确性。

缺点

• 网络请求频繁：每次使用都需要发起网络请求，在网络状况不佳时，会导致加载时间变长，影响用户体验。
• 增加服务器负担：频繁的网络请求会增加服务器的负担，尤其是在高并发场景下，可能影响服务器的性能。

方案三：首次按需加载并缓存

方案描述

用户首次访问某个字典数据时，从后端加载该数据并缓存到本地。后续再次访问该字典数据时，直接从缓存中读取，无需再次向服务器发起请求。

优点

• 减少网络请求：结合了前两种方案的部分优点，既在一定程度上减少了网络请求次数，又不会一次性加载过多数据。
• 节省存储空间：相较于首次全部加载到本地缓存的方式，不会一次性占用大量本地存储空间，节省了部分存储资源。

缺点

• 缓存管理复杂：需要记录哪些数据已缓存，以便后续判断是否需要从缓存中读取或重新加载，增加了缓存管理的复杂度。
• 缓存占用问题：对于不常使用的字典数据，缓存可能会占用不必要的存储空间，造成资源浪费。
• 缓存更新难题：同样面临缓存更新的问题，需要设计合理的缓存更新策略，以保证数据的准确性和一致性。

方案四：按需加载 + 版本校验更新缓存

方案描述

用户按需发起字典数据请求，首次访问某个字典数据时，从后端加载并缓存到本地。在后端响应头中携带该字典数据的版本信息，后续每次请求该字典数据时，前端对比本地缓存的版本信息和响应头中的版本信息。若版本信息不一致，则清除本地缓存中对应的字典数据，并重新从后端加载最新数据；若版本信息一致，则直接使用本地缓存的数据。

优点

• 数据实时性有保障：通过版本校验机制，能够及时获取到字典数据的更新，确保前端使用的数据与后端保持一致，避免了因缓存数据未及时更新而导致的业务问题。
• 减少不必要的网络请求：在字典数据未更新时，直接使用本地缓存，无需发起网络请求，节省了网络带宽和服务器资源。
• 平衡存储与性能：既不会像首次全部加载那样占用大量本地存储空间，又能在一定程度上减少网络请求，在存储和性能之间取得了较好的平衡。

缺点

• 版本管理复杂：后端需要维护字典数据的版本信息，并且要确保版本号的准确性和唯一性，这增加了后端开发的复杂度和维护成本。
• 额外开销：每次请求都需要进行版本信息对比操作，虽然开销较小，但在高并发场景下，可能会对系统性能产生一定影响。
• 首次加载体验：首次加载字典数据时，依然需要从后端获取数据，若数据量较大或网络状况不佳，可能会影响用户体验。

方案选型建议

建议根据项目特性选择方案，没有最好的技术方案，只有最适合项目的技术方案：

• 字典稳定且量小：方案一全量缓存
• 字典频繁更新：方案四版本校验缓存
• 存储敏感场景：方案三按需缓存
• 实时性要求极高：方案二无缓存方案

ps：如果大家有更好的方案，也可以在评论区提出，让我们大家一起学习成长

代码实现（方案四）

下述代码的实现基于vue3+pinia，该代码实现了统一管理全局字典数据，支持按需加载、缓存复用、版本控制、动态更新、批量处理字典数据等功能。

pinia store的实现

import { defineStore } from 'pinia'
import { ref } from 'vue'
import { getDictDetails, type Details } from '@/api/system/dict'

export const useDictStore = defineStore('dict', () => {
    // 存储字典数据，键为字典名称，值为字典详情数组
    const dictData = ref<Record<string, Details[]>>({})
    // 存储字典版本信息，键为字典名称，值为版本号
    const dictVersions = ref<string>('')

    /**
     * 更新字典版本信息
     * @param version 新的字典版本号
     */
    const updateDictVersion = (version: string) => {
        dictVersions.value = version
    }

    /**
     * 获取字典版本
     * @returns 字典版本号
     */
    const getDictVersion = () => {
        return dictVersions.value || ''
    }

    /**
     * 加载字典数据
     * @param dictNames 字典名称数组
     * @returns 加载的字典数据对象
     */
    const getDicts = async (dictNames: string[]) => {
        try {
            if (!Array.isArray(dictNames)) {
                return {};
            }
            // 过滤并去重有效字典名称
            const uniqueNames = [...new Set(dictNames.filter(name => 
                typeof name === 'string' && name.trim()
            ))];
            
            if (uniqueNames.length === 0) {
                return {};
            }

            const result: Record<string, Details[]> = {};
            const unloadedDicts: string[] = [];

            // 分离已加载和未加载的字典
            dictNames.forEach(name => {
                if (dictData.value[name]) {
                    result[name] = dictData.value[name];
                } else {
                    unloadedDicts.push(name);
                }
            });

            // 如果有未加载的字典，从接口请求获取
            if (unloadedDicts.length > 0) {
                const { data } = await getDictDetails(unloadedDicts);

                // 合并新加载的数据到结果
                Object.assign(result, data);

                // 更新全局字典缓存
                Object.assign(dictData.value, data);
            }

            return result;
        } catch (error) {
            console.error('加载字典数据失败:', error);
            return {};
        }
    };

    /**
     * 根据字典名称获取字典数据
     * @param name 字典名称
     * @returns 字典详情数组
     */
    const getDict = (name: string) => {
        return dictData.value[name] || []
    }

    /**
     * 根据字典名称和值获取字典标签
     * @param name 字典名称
     * @param value 字典值
     * @returns 字典标签
     */
    const getDictLabel = (name: string, value: string) => {
        const dict = getDict(name)
        const item = dict.find(item => item.value === value)
        return item?.label || ''
    }

    /**
     * 根据字典名称和标签获取字典值
     * @param name 字典名称
     * @param label 字典标签
     * @returns 字典值
     */
    const getDictValue = (name: string, label: string) => {
        const dict = getDict(name)
        const item = dict.find(item => item.label === label)
        return item?.value || ''
    }

    /**
     * 清除指定字典数据
     * @param names 字典名称
     */
    const clearDicts = (names: string[]) => {
        names.forEach(name => {
            clearDict(name)
        })
    }


    /**
     * 清除指定字典数据
     * @param name 字典名称
     */
    const clearDict = (name: string) => {
        delete dictData.value[name]
    }

    /**
     * 清除所有字典数据
     */
    const clearAllDict = () => {
        dictData.value = {}
    }

    return {
        dictData,
        updateDictVersion,
        getDictVersion,
        getDict,
        getDicts,
        getDictLabel,
        getDictValue,
        clearDict,
        clearDicts,
        clearAllDict
    }
})

useDict 实现

为组件提供字典数据的统一访问入口，封装了字典数据的初始化加载、详情查询、标签/值转换等高频操作，简化组件层对字典数据的调用逻辑。

import { type Details } from '@/api/system/dict'
import { useDictStore } from '@/store/dict'

// 根据字典值的name获取字典详情
export const useDict = (params: string[] = []) => {

  const dict = ref<Record<string, Details[]>>()
  const dictStore = useDictStore()

  const getDicts = async () => {
    dict.value = await dictStore.getDicts(params)
  }

  // 初始化字典数据
  getDicts()

  // 根据字典名称获取字典数据
  const getDict = (name: string) => {
    return dictStore.getDict(name)
  }

  // 根据字典值获取字典label
  const getDictLabel = (name: string, value: string) => {
    return dictStore.getDictLabel(name, value)
  }

  return {
    dict,
    getDict,
    getDictLabel
  }
}

响应拦截

主要用于获取字典的版本信息，通过对比版本信息，从而确定是否清除本地的字典缓存数据，并更新本地缓存的版本信息

// 响应拦截器
service.interceptors.response.use(
  // AxiosResponse
  (response: AxiosResponse) => {
    const dictVersion = response.headers['x-dictionary-version']
    if (dictVersion) {
      const dictStore = useDictStore()
      // 对比版本是否有更新
      if (dictStore.getDictVersion() !== dictVersion) {
        dictStore.clearAllDict()
        dictStore.updateDictVersion(dictVersion || '')
      }
    }
    // ...项目中的业务逻辑
  }
)

项目中的具体使用

下述的怎么使用封装的字典管理的简单demo

<script setup lang="ts">
import { useDict } from '@/hooks/useDict'
// 获取dict
const { dict, getDictLabel } =  useDict(['status', 'sex'])
console.log(dict.status, dict.sex)
</script>

结语

本文介绍了四种主流的数据字典实现方案，从全量加载到按需加载，从无缓存到版本校验缓存，每种方案都展现了其独特的优势与缺点。通过对比分析，我们不难发现，没有一种方案能够适用于所有场景，而是需要根据项目的具体特性进行灵活选择。对于字典稳定且量小的项目，全量缓存方案能够带来极致的响应速度；对于字典频繁更新的场景，版本校验缓存方案则能在保障数据实时性的同时，实现存储空间与网络请求的平衡优化。未来，随着技术的不断进步与应用场景的不断拓展，数据字典的实现方案也将持续演进。

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