hard-storage-ext v1.1.3

当浏览器的LocalStorage溢出时，考虑以下几种解决方案：

一、数据清理策略 1. 基于时间的清理

• 原理
  • 可以为存储在LocalStorage中的数据设置过期时间。定期检查LocalStorage中的数据，删除那些已经过期的数据项。例如，在存储数据时，除了存储实际的数据内容，还存储一个表示过期时间的时间戳。
• 示例代码（使用JavaScript）

// 存储数据时设置过期时间
function setWithExpiry(key, value, ttl) {
    const now = new Date();
    const item = {
        value: value,
        expiry: now.getTime() + ttl
    };
    localStorage.setItem(key, JSON.stringify(item));
}

// 获取数据时检查过期时间
function getWithExpiry(key) {
    const itemStr = localStorage.getItem(key);
    if (!itemStr) {
        return null;
    }
    const item = JSON.parse(itemStr);
    const now = new Date();
    if (now.getTime() > item.expiry) {
        localStorage.removeItem(key);
        return null;
    }
    return item.value;
}

2. 基于使用频率的清理
   • 原理
     • 统计每个数据项的使用频率，当LocalStorage接近容量上限时，优先删除那些使用频率最低的数据项。可以通过在每次使用数据项时更新其使用频率的记录来实现。
   • 示例代码（伪代码概念）

// 假设存在一个对象来记录数据项的使用频率
const usageFrequency = {};

// 每次使用数据项时更新频率
function updateUsageFrequency(key) {
    if (!usageFrequency[key]) {
        usageFrequency[key]=1;
    } else {
        usageFrequency[key]++;
    }
}

// 当需要清理空间时，根据使用频率排序并删除低频项
function cleanByUsage() {
    const keys = Object.keys(localStorage);
    const items = keys.map(key => ({ key, frequency: usageFrequency[key] || 0 }));
    items.sort((a, b) => a.frequency - b.frequency);
    const spaceNeeded = localStorage.length - localStorage.quota;
    for (let i = 0; i < spaceNeeded; i++) {
        localStorage.removeItem(items[i].key);
    }
}

二、数据优化策略 1. 压缩数据

• 原理
  • 在将数据存储到LocalStorage之前，可以对数据进行压缩。例如，如果存储的是文本数据，可以使用一些压缩算法如gzip（在JavaScript中可以通过一些库来实现类似功能）将数据压缩后再存储，这样可以减少数据占用的空间。
• 示例（使用pako库进行gzip压缩，JavaScript）

import pako from 'pako';

function compressAndStore(key, value) {
    const compressed = pako.gzip(JSON.stringify(value));
    localStorage.setItem(key, btoa(String.fromCharCode.apply(null, compressed)));
}

function retrieveAndDecompress(key) {
    const compressedData = atob(localStorage.getItem(key));
    const charData = compressedData.split('').map(c => c.charCodeAt(0));
    const decompressed = pako.inflate(new Uint8Array(charData));
    return JSON.parse(decompressed);
}

2. 数据分片存储
   • 原理
     • 如果要存储大量的数据，可以将数据分割成多个较小的数据块，分别存储在不同的LocalStorage键值对中。这样可以避免单个数据项过大导致的溢出问题。
   • 示例

// 假设要存储一个大数组
const largeArray = [/* 大量数据 */];
const chunkSize = 100;
for (let i = 0; i < largeArray.length; i += chunkSize) {
    const chunk = largeArray.slice(i, i + chunkSize);
    const key = `data_chunk_${i}`;
    localStorage.setItem(key, JSON.stringify(chunk));
}

三、提升容量限制（注意局限性） 1. 使用IndexedDB替代（部分情况）

• 原理
  • IndexedDB是一种更强大的浏览器端数据库存储机制，相比于LocalStorage，它通常具有更大的容量限制（不同浏览器有所不同，但一般比LocalStorage大很多）。如果应用场景允许，可以考虑逐步将数据迁移到IndexedDB中。
• 示例（简单的IndexedDB存储示例，JavaScript）

// 打开数据库
const request = window.indexedDB.open('myDatabase', 1);

request.onupgradeneeded = function(event) {
    const db = event.target.result;
    const objectStore = db.createObjectStore('myStore', { keyPath: 'id' });
};

request.onsuccess = function(event) {
    const db = event.target.result;
    const transaction = db.transaction(['myStore'], 'readwrite');
    const objectStore = transaction.objectStore('myStore');
    const data = { id: 1, value: 'large data' };
    const request = objectStore.put(data);
    request.onsuccess = function() {
        console.log('Data stored successfully in IndexedDB');
    };
};

2. 与服务器端交互（部分数据存储到服务器）
   • 原理
     • 如果数据不是必须完全存储在本地浏览器中，可以将一部分数据存储到服务器端。例如，对于一些历史记录数据，可以定期将较旧的本地数据上传到服务器进行存储，同时从本地LocalStorage中删除这些数据以释放空间。
   • 示例（使用fetch API发送数据到服务器，JavaScript）

async function sendDataToServer(data) {
    const response = await fetch('/api/saveData', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify(data)
    });
    if (response.ok) {
        console.log('Data sent to server successfully');
    } else {
        console.log('Error sending data to server');
    }
}