本地存储——从 Cookie 到 Web Storage、IndexedDB

随着移动网络的发展与演化,我们手机上现在除了有原生 App,还能跑“WebApp”——它即开即用,用完即走。一个优秀的 WebApp 甚至可以拥有和原生 App 媲美的功能和体验。

我认为,WebApp 就是我们前端性能优化的产物,是我们前端工程师对体验不懈追求的结果,是 Web 网页在性能上向 Native 应用的一次“宣战”。

WebApp 优异的性能表现,要归功于浏览器存储技术的广泛应用——这其中除了我们上节提到的缓存,本地存储技术也功不可没。


Cookie 的本职工作并非本地存储,而是“维持状态”。

在 Web 开发的早期,人们亟需解决的一个问题就是状态管理的问题:HTTP 协议是一个无状态协议,服务器接收客户端的请求,返回一个响应,故事到此就结束了,服务器并没有记录下关于客户端的任何信息。那么下次请求的时候,如何让服务器知道“我是我”呢?

在这样的背景下,Cookie 应运而生。

Cookie 说白了就是一个存储在浏览器里的一个小小的文本文件,它附着在 HTTP 请求上,在浏览器和服务器之间“飞来飞去”。它可以携带用户信息,当服务器检查 Cookie 的时候,便可以获取到客户端的状态。

关于 Cookie 的详细内容,我们可以在 Chrome 的 Application 面板中查看到:

大家知道,Cookie 是有体积上限的,它最大只能有 4KB。当 Cookie 超过 4KB 时,它将面临被裁切的命运。这样看来,Cookie 只能用来存取少量的信息,Cookie 是紧跟域名的。我们通过响应头里的 Set-Cookie 指定要存储的 Cookie 值。默认情况下,domain 被设置为设置 Cookie 页面的主机名,我们也可以手动设置 domain 的值:

Set-Cookie: name=xiuyan; domain=xiuyan.me

同一个域名下的所有请求,都会携带 Cookie。大家试想,如果我们此刻仅仅是请求一张图片或者一个 CSS 文件,我们也要携带一个 Cookie 跑来跑去(关键是 Cookie 里存储的信息我现在并不需要),这是一件多么劳民伤财的事情。Cookie 虽然小,请求却可以有很多,随着请求的叠加,这样的不必要的 Cookie 带来的开销将是无法想象的。

随着前端应用复杂度的提高,Cookie 也渐渐演化为了一个“存储多面手”——它不仅仅被用于维持状态,还被塞入了一些乱七八糟的其它信息,被迫承担起了本地存储的“重任”。在没有更好的本地存储解决方案的年代里,Cookie 小小的身体里承载了 4KB 内存所不能承受的压力。

为了弥补 Cookie 的局限性,让“专业的人做专业的事情”,Web Storage 出现了。
Web Storage 是 HTML5 专门为浏览器存储而提供的数据存储机制。它又分为 Local Storage 与 Session Storage。这两组概念非常相近,我们不妨先理解它们之间的区别,再对它们的共性进行研究。

Local Storage 与 Session Storage 的区别
两者的区别在于生命周期与作用域的不同。

生命周期:Local Storage 是持久化的本地存储,存储在其中的数据是永远不会过期的,使其消失的唯一办法是手动删除;而 Session Storage 是临时性的本地存储,它是会话级别的存储,当会话结束(页面被关闭)时,存储内容也随之被释放。

作用域:Local Storage、Session Storage 和 Cookie 都遵循同源策略。但 Session Storage 特别的一点在于,即便是相同域名下的两个页面,只要它们不在同一个浏览器窗口中打开,那么它们的 Session Storage 内容便无法共享。

Web Storage 的特性
存储容量大: Web Storage 根据浏览器的不同,存储容量可以达到 5-10M 之间。

仅位于浏览器端,不与服务端发生通信。

Web Storage 核心 API 使用示例
Web Storage 保存的数据内容和 Cookie 一样,是文本内容,以键值对的形式存在。Local Storage 与 Session Storage 在 API 方面无异,
Local Storage 在存储方面没有什么特别的限制,理论上 Cookie 无法胜任的、可以用简单的键值对来存取的数据存储任务,都可以交给 Local Storage 来做。

这里给大家举个例子,考虑到 Local Storage 的特点之一是持久,有时我们更倾向于用它来存储一些内容稳定的资源。比如图片内容丰富的电商网站会用它来存储 Base64 格式的图片字符串.
Session Storage 更适合用来存储生命周期和它同步的会话级别的信息。这些信息只适用于当前会话,当你开启新的会话时,它也需要相应的更新或释放。比如微博的 Session Storage 就主要是存储你本次会话的浏览足迹.
asturl 对应的就是你上一次访问的 URL 地址,这个地址是即时的。当你切换 URL 时,它随之更新,当你关闭页面时,留着它也确实没有什么意义了,干脆释放吧。这样的数据用 Session Storage 来处理再合适不过。

这样看来,Web Storage 确实也够强大了。那么 Web Storage 是否能 hold 住所有的存储场景呢?

答案是否定的。大家也看到了,Web Storage 是一个从定义到使用都非常简单的东西。它使用键值对的形式进行存储,这种模式有点类似于对象,却甚至连对象都不是——它只能存储字符串,要想得到对象,我们还需要先对字符串进行一轮解析。

说到底,Web Storage 是对 Cookie 的拓展,它只能用于存储少量的简单数据。当遇到大规模的、结构复杂的数据时,Web Storage 也爱莫能助了。这时候我们就要清楚我们的终极大 boss——IndexedDB!
ndexedDB 是一个运行在浏览器上的非关系型数据库。既然是数据库了,那就不是 5M、10M 这样小打小闹级别了。理论上来说,IndexedDB 是没有存储上限的(一般来说不会小于 250M)。它不仅可以存储字符串,还可以存储二进制数据。

IndexedDB 从推出之日起,其优质教程就层出不绝,我们今天不再着重讲解它的详细操作。接下来,我们遵循 MDN 推荐的操作模式,通过一个基本的 IndexedDB 使用流程,旨在对 IndexedDB 形成一个感性的认知:
1、打开/创建一个 IndexedDB 数据库(当该数据库不存在时,open 方法会直接创建一个名为 xiaoceDB 新数据库)。

// 后面的回调中,我们可以通过event.target.result拿到数据库实例
  let db
  // 参数1位数据库名,参数2为版本号
  const request = window.indexedDB.open("xiaoceDB", 1)
  // 使用IndexedDB失败时的监听函数
  request.onerror = function(event) {
     console.log('无法使用IndexedDB')
   }
  // 成功
  request.onsuccess  = function(event){
    // 此处就可以获取到db实例
    db = event.target.result
    console.log("你打开了IndexedDB")
  }

2、创建一个 object store(object store 对标到数据库中的“表”单位)。

// onupgradeneeded事件会在初始化数据库/版本发生更新时被调用,我们在它的监听函数中创建object store
request.onupgradeneeded = function(event){
  let objectStore
  // 如果同名表未被创建过,则新建test表
  if (!db.objectStoreNames.contains('test')) {
    objectStore = db.createObjectStore('test', { keyPath: 'id' })
  }
}  

3、构建一个事务来执行一些数据库操作,像增加或提取数据等。

 // 创建事务,指定表格名称和读写权限
  const transaction = db.transaction(["test"],"readwrite")
  // 拿到Object Store对象
  const objectStore = transaction.objectStore("test")
  // 向表格写入数据
  objectStore.add({id: 1, name: 'xiuyan'})

4、通过监听正确类型的事件以等待操作完成。

// 操作成功时的监听函数
  transaction.oncomplete = function(event) {
    console.log("操作成功")
  }
  // 操作失败时的监听函数
  transaction.onerror = function(event) {
    console.log("这里有一个Error")
  }

IndexedDB 的应用场景

通过上面的示例大家可以看出,在 IndexedDB 中,我们可以创建多个数据库,一个数据库中创建多张表,一张表中存储多条数据——这足以 hold 住复杂的结构性数据。IndexedDB 可以看做是 LocalStorage 的一个升级,当数据的复杂度和规模上升到了 LocalStorage 无法解决的程度,我们毫无疑问可以请出 IndexedDB 来帮忙。

posted @ 2022-09-14 13:42  自在一方  阅读(70)  评论(0编辑  收藏  举报