h5缓存

本文详细介绍了H5提供的多种存储技术,包括cookie的工作原理及局限性、localStorage与sessionStorage的应用场景、离线缓存的使用方式及优缺点,以及IndexedDB作为持久化数据库的特性。

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h5提供存储的api

浏览器端的存储

服务器端的存储有 cache,磁盘文件(图片),数据库,内存(存储缓存)

1. cookie及其缺点

cookie是http请求的头部必须带着,请求头带有存储信息,子域名的访问会造成主域名的污染,页面浏览速度慢,导致安全隐患

客户端存储的大小(4k)限制,可以将身份验证和购物车存储放在cookie中

2.本地存储localstorage&&sessionstorage

介绍localstorage存储,开发者工具resource中看出,(数组,json,脚本,样式文件)只能转为字符串才可以localstorage存储

图片如何存储呢


获取图片的地址,加载完图片之后创建和图片大小一样大小的canvas

使用drawimage()将图片渲染到canvas中

使用todataurl()取出该地址(字符串形式)放入localstorage中


之后再本地存储中使用localstorage.getItem(key)取出该图片地址,

使用dom方法渲染到页面,图片也可以跨域

使用localstorage需要注意:移动端浏览器等是否支持

 写数据时先setItem之后做已成处理 来判断

避免敏感信息localstorge

 key的唯一性,会覆盖的

子域名不可以共享存储数据,cookie可以实现跨域

超出存储大小使用LRU,FIFO

server端如何获取

3.离线缓存offline application cache


在web离线的情况下继续使用,再通过manifest文件指明要缓存的资源

缺点:1》manifest只能在第二次刷新时才能更新到app cache中被用户获取到

            2》manifest更新到app cache中会拉去所有缓存文件,会有损耗

创建manifest文件


引入manifest文件


检测是否在线  navigator.online

4.关系型数据indexDB(持久化存储数据化结构数据的数据库,为web提供丰富的查询能力)


关键字:事务,索引,游标


<think>好的,用户让我介绍一下H5缓存多组数据。首先,我需要确认用户的需求。H5缓存可能指的是HTML5提供的几种客户端存储技术,用来在浏览器端保存数据,减少对服务器的请求,提升性能和用户体验。用户提到“多组数据”,可能需要了解如何分类或分批次存储不同类型的数据,或者如何高效管理多个缓存项。 接下来,我应该回忆HTML5中的缓存机制。常见的包括Web Storage(localStorage和sessionStorage)、IndexedDB、Web SQL(已废弃)、Cache API(配合Service Workers)等。每种技术有不同的用途和限制,比如Web Storage适合简单键值对,而IndexedDB适合更复杂的数据结构。 用户的问题重点是“多组数据”,可能需要分点介绍不同的存储方式如何存储多组数据。比如,使用localStorage时,如何通过键名区分不同的数据集,或者使用IndexedDB创建多个对象存储来管理不同类型的数据。同时,可能需要注意存储限制和性能问题。 另外,可能需要提到数据管理的策略,比如如何命名键、分组存储,或者使用封装库(如localForage)来简化操作。还要考虑不同浏览器的存储容量限制,通常localStorage是5MB左右,而IndexedDB可以更大,但不同浏览器可能有差异。 需要注意用户可能的实际应用场景,比如缓存用户的不同类型数据(如用户信息、配置、历史记录等),如何避免键名冲突,以及数据过期和清理的问题。是否需要介绍如何实现LRU(最近最少使用)策略来管理缓存空间? 可能还需要提到版本控制和数据结构变更时的处理,特别是使用IndexedDB时,如何通过版本升级来更新数据库模式,避免数据不一致。 最后,确保回答结构清晰,分点说明不同的技术方案,并给出实际例子,帮助用户理解如何具体实现多组数据的缓存。同时,提醒注意事项,如安全性、存储限制、兼容性等。</think>H5缓存多组数据的技术方案及实现步骤如下: 一、H5缓存技术类型 1. Web Storage - localStorage:持久化存储($$5MB$$) - sessionStorage:会话级存储($$5MB$$) 2. IndexedDB - 非关系型数据库($$250MB+$$) - 支持事务操作 - 适合结构化数据存储 3. Cache API - 配合Service Worker使用 - 主要用于网络请求缓存 - 存储容量由浏览器自动管理 二、多组数据存储策略 1. 键值命名规范 - 使用命名空间前缀 例:`user:123:profile`、`product:456:details` 2. 数据结构设计 - 简单数据(Web Storage): ```javascript // 存储多组用户配置 localStorage.setItem('config_theme', 'dark') localStorage.setItem('config_language', 'zh-CN') ``` - 复杂数据(IndexedDB): ```javascript // 创建不同对象仓库 db.createObjectStore('users', { keyPath: 'id' }) db.createObjectStore('products', { keyPath: 'sku' }) ``` 3. 分组管理方案 ```javascript // 使用Map结构组织数据 const cacheGroups = { userData: new Map(), productData: new Map() } // 添加数据 cacheGroups.userData.set('user123', { name: '张三', age: 25 }) ``` 三、实现步骤示例(IndexedDB) 1. 打开数据库 ```javascript const request = indexedDB.open('MyDatabase', 3) ``` 2. 创建对象仓库 ```javascript request.onupgradeneeded = (event) => { const db = event.target.result if (!db.objectStoreNames.contains('users')) { db.createObjectStore('users', { keyPath: 'id' }) } if (!db.objectStoreNames.contains('logs')) { db.createObjectStore('logs', { autoIncrement: true }) } } ``` 3. 数据操作 ```javascript // 存储用户数据 function storeUser(user) { const transaction = db.transaction(['users'], 'readwrite') const store = transaction.objectStore('users') store.put(user) } // 读取日志数据 function getLogs() { return new Promise((resolve) => { const transaction = db.transaction(['logs'], 'readonly') const store = transaction.objectStore('logs') const request = store.getAll() request.onsuccess = () => resolve(request.result) }) } ``` 四、注意事项 1. 容量管理 - 定期清理过期数据 ```javascript // 定时清理7天前日志 function cleanOldLogs() { const cutoff = Date.now() - 7 * 86400000 const range = IDBKeyRange.upperBound(cutoff) // ... } ``` 2. 数据加密 - 敏感数据建议使用CryptoJS加密 $$AES.encrypt(data, 'secret-key').toString()$$ 3. 兼容性处理 ```javascript // 特性检测 if (!window.indexedDB) { console.log('当前浏览器不支持IndexedDB') } ``` 五、性能优化建议 1. 数据分片存储 - 大数据拆分成多个$$100KB$$块 2. 异步操作 - 使用Web Worker处理复杂计算 3. 缓存策略 - 实现LRU(最近最少使用)淘汰算法 ```javascript class LRUCache { constructor(maxSize) { this.cache = new Map() this.maxSize = maxSize } // 实现get/put方法... } ``` 通过合理选择存储方案并配合分组管理策略,可有效实现H5应用中的多组数据缓存需求。建议根据数据类型、访问频率和容量要求选择合适的技术组合,同时注意做好错误处理和兼容性适配。
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