移动端的数据持久化方案

在移动端框架中实现数据持久化，需根据应用场景选择合适的技术方案。以下是结合 Vue3、Vant4、Axios 等技术的实现方法，涵盖本地存储、状态管理、网络同步等核心模块，并引用搜索结果中的关键技术点：

一、本地存储方案

1. 浏览器存储 API

• localStorage/sessionStorage
  适用于简单键值对数据（如用户偏好、Token），存储上限约 5MB。

  // 存储数据
  localStorage.setItem('userToken', 'abc123');
  // 读取数据
  const token = localStorage.getItem('userToken');

  缺点：仅支持字符串，需手动序列化对象（如JSON.stringify）。

• IndexedDB
  适合大量结构化数据（如离线缓存），支持事务和复杂查询。可通过库（如Dexie.js）简化操作。

2. SQLite 数据库

• 移动端原生支持（如 Cordova/Ionic 插件），适合复杂查询场景。

• 示例（Cordova 插件）：

  window.sqlitePlugin.openDatabase({ name: 'app.db' }, (db) => {
    db.executeSql('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)');
  });

3. 文件系统存储

• 适用于非结构化数据（如图片、音频），但需注意跨平台路径差异。

• React Native 示例：

  import { writeFile, readFile } from 'react-native-fs';
  writeFile(`${RNFS.DocumentDirectoryPath}/data.txt`, 'Hello World');

二、状态管理持久化

1. Pinia + pinia-plugin-persistedstate

• 自动将 Vue 状态同步到 localStorage 或 sessionStorage，支持自定义序列化。

  // store/user.ts
  export const useUserStore = defineStore('user', {
    state: () => ({ token: '' }),
    persist: { storage: sessionStorage } // 持久化配置
  });

  优势：避免手动读写存储，支持模块化状态。

2. Vuex 持久化插件

• 使用 vuex-persist 实现类似功能（适用于 Vue2）。

三、网络数据同步

1. Axios 拦截器 + 本地缓存

• 优先返回缓存数据，再异步更新：

  // utils/request.ts
  axios.interceptors.response.use((response) => {
    if (response.config.cacheKey) {
      localStorage.setItem(response.config.cacheKey, JSON.stringify(response.data));
    }
    return response;
  });

• 离线策略：无网络时读取缓存，恢复连接后同步。

2. Service Worker 缓存

• 通过 Workbox 预缓存资源，支持离线访问（PWA 场景）。

四、跨平台数据持久化方案

1. KMM（Kotlin Multiplatform Mobile）

• 共享代码中定义数据模型，平台层实现存储（Android 用 Room，iOS 用 Core Data）。

2. Flutter

• 使用 sqflite 或 hive 包，统一操作本地数据库。

五、设计模式与优化

1. 缓存策略

   • LRU（最近最少使用）：淘汰旧数据，适合高频访问场景。

   • 写回（Write-Back）：先更新内存，异步同步到磁盘，提升性能。

2. 安全考虑

   • 敏感数据（如 Token）使用 Keychain（iOS）或 EncryptedSharedPreferences（Android）加密存储。

3. 性能优化

   • 分页加载大数据集，避免内存溢出。

   • 使用 Web Worker 处理复杂计算，防止 UI 阻塞。

六、推荐技术栈组合

总结

移动端数据持久化的核心是 平衡性能、安全性与开发效率。推荐优先使用 Pinia 持久化插件 管理状态，结合 SQLite/Realm 处理复杂数据，并通过 缓存策略 优化同步逻辑。对于敏感数据，务必采用加密存储。