Flutter 的缓存策略

原文 https://medium.com/@romaingreaume/implementing-a-cache-strategy-in-your-flutter-app-5db3e316e7c9

前言

在移动应用程序中，缓存管理是一件非常重要的事情。

在本文中，我将告诉您如何在我的公司 Beapp 中设置策略缓存。

正文

W 怎么了？

如果你读了这篇文章，我想你知道缓存是什么，但是以防万一..。

缓存基本上是将数据存储在设备的存储器中。

W 为什么使用缓存？

如果用户连接不好或者没有互联网
限制 API 调用，特别是对于不需要经常刷新的数据
存储敏感数据(我们稍后讨论)

一张图片胜过千言万语:

Cache Strategy Scheme

缓存策略计划

如您所见，缓存的主要用途是始终尝试向用户显示数据。

关于敏感数据，出于以下原因，我将用户缓存与网络缓存分离:

网络缓存比用户缓存更短暂。
相反，用户缓存存储敏感数据，如访问令牌、刷新令牌，这些数据必须是安全的，用户不能访问。
更具体地说，刷新令牌的有效期可能很长(长达几个月) ，而经典数据可能在一小时后刷新，这将导致不必要的 API 调用。

因此，将这些策略分离开来是一种很好的做法，即使它们可以被合并。

现在我们了解了什么是缓存，让我们深入研究代码吧！

H 如何建立这些策略？

文件树如下所示:

-- lib

----- core

------- cache

--------- storage

--------- strategy

在子文件夹存储中，我们创建了一个文件 Storage.dart，其中包含一个抽象类 Storage

这个类是一个“契约 contrac”，我们在其中声明操作数据的方法。

abstract class Storage {
  Future<void> write(String key, String value);

  Future<String?> read(String key);

  Future<void> delete(String key);

  Future<int> count({String? prefix});

  Future<void> clear({String? prefix});
}

正如我所说，我们将通过我们的应用程序操纵它们，但为此，我们需要在设备中存储它们的方法。

我们使用 Hive 包，它是一个基于键/值的存储解决方案。

总而言之，Hive 在设备的存储中创建了一个文件夹，您可以在其中存储一个 hiveBox，其中包含 key: value 数据。

我们可以很容易地通过它的名字进入这个盒子。

现在我们可以从 Storage 抽象类中实现这些方法。

class CacheStorage implements Storage {
  static const _hiveBoxName = "cache";

  CacheStorage()  {
    Hive.initFlutter() ;
  }

  @override
  Future<void> clear({String? prefix}) async {
    final box = await Hive.openBox(_hiveBoxName);
    if (prefix == null) {
      await box.clear() ;
    } else {
      for (var key in box.keys) {
        if (key is String && key.startsWith(prefix)) {
          await box.delete(key);
        }
      }
    }
  }

  @override
  Future<void> delete(String key) async {
    final box = await Hive.openBox(_hiveBoxName);
    return box.delete(key);
  }

  @override
  Future<String?> read(String key) async {
    final box = await Hive.openBox(_hiveBoxName);
    return box.get(key);
  }

  @override
  Future<void> write(String key, String value) async {
    final box = await Hive.openBox(_hiveBoxName);
    return box.put(key, value);
  }

  @override
  Future<int> count({String? prefix}) async {
    final box = await Hive.openBox(_hiveBoxName);
    if (prefix == null) {
      return box.length;
    } else {
      var count = 0;
      for (var key in box.keys) {
        if (key is String && key.startsWith(prefix)) {
          count++;
        }
      }
      return count;
    }
  }
}

原则很简单:

我们在创建 CacheStorage 时创建一个 hive 实例。
每次我们操作数据时，我们将打开我们的 Hive 框(使用它的名称)并执行触发的方法(获取、写入、删除...)。
我们可以很容易地通过它的键来访问数据值。

现在我们已经有了操作数据的方法，我们可以设置不同的策略，使用统一的调用语法来适应应用程序中的不同用例。

我们开始创建一个契约缓存_策略。缓存根中的 Dart 。该合同允许我们应用其中一种策略并对其进行配置。

import 'dart:convert';

import 'package:flutter/foundation.dart';

import 'cache_manager.dart';
import 'cache_wrapper.dart';
import 'storage/storage.dart';

abstract class CacheStrategy {
  static const defaultTTLValue = 60 * 60 * 1000;

  Future _storeCacheData<T>(String key, T value, Storage storage) async {
    final cacheWrapper = CacheWrapper<T>(value, DateTime.now() .millisecondsSinceEpoch);
    await storage.write(key, jsonEncode(cacheWrapper.toJsonObject() ));
  }

  _isValid<T>(CacheWrapper<T> cacheWrapper, bool keepExpiredCache, int ttlValue) => keepExpiredCache || DateTime.now() .millisecondsSinceEpoch < cacheWrapper.cachedDate + ttlValue;

  Future<T> invokeAsync<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, Storage storage) async {
    final asyncData = await asyncBloc() ;
    _storeCacheData(key, asyncData, storage);
    return asyncData;
  }

  Future<T?> fetchCacheData<T>(String key, SerializerBloc serializerBloc, Storage storage, {bool keepExpiredCache = false, int ttlValue = defaultTTLValue}) async {
    final value = await storage.read(key);
    if (value != null) {
      final cacheWrapper = CacheWrapper.fromJson(jsonDecode(value));
      if (_isValid(cacheWrapper, keepExpiredCache, ttlValue)) {
        if (kDebugMode) print("Fetch cache data for key $key: ${cacheWrapper.data}");
        return serializerBloc(cacheWrapper.data);
      }
    }
    return null;
  }

  Future<T?> applyStrategy<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, SerializerBloc serializerBloc, int ttlValue, Storage storage);
}

DefaultTTLValue 是存储在缓存中的数据的实时值。换句话说: 在这段时间之后，数据被认为是无效的。 -_storeCacheData() 通过 CacheWrapper 允许存储数据，我们将在后面看到它。 -_isValid() 与 defaultTTLValue 相比，检查缓存获取是否仍然有效
InvkeAsync() 将使用作为参数传递的 syncBloc 方法从远程位置(通常来自 Web 服务)获取数据，并存储和返回检索到的数据。
FetchCacheData() 将通过 key 参数从缓存中获取数据，转换 Cache Wrapper 接收到的 JSON 来检查它是否仍然有效，如果有效，则返回具有相应类型的 Dart 对象中的序列化数据，这要感谢 seralizerBloc。
ApplicyStrategy() 将执行要选择的策略，其中包含所需的所有参数。

通过这些解释，我们可以看到任何战略的实施路径:

我们调用 applicyStrategy() 来指出我们想要应用哪个策略，以及所需的参数。
要检查缓存的数据 fetchCacheData() ，该方法使用_isValid() 检查有效性并返回数据或 null。
为了从 WS 获取数据，我们触发了 invekAsync() ，一旦接收到数据，就将它们与_storeCacheData() 一起放到 cache 中。

class CacheWrapper<T> {
  final T data;
  final int cachedDate;

  CacheWrapper(this.data, this.cachedDate);

  CacheWrapper.fromJson(json)
      : cachedDate = json['cachedDate'],
        data = json['data'];

  Map toJson()  => {'cachedDate': cachedDate, 'data': data};

  @override
  String toString()  => "CacheWrapper{cachedDate=$cachedDate, data=$data}";
}

关于 CacheWrapper，您可以在根缓存文件夹中创建一个文件 cache_wrapper. dart。

正如其名称所示，CacheWrapper 是一个允许包装接收数据的类。它有两个参数，一个是允许包装任何类型数据的通用类型数据，另一个是在数据存储在缓存中的日期和时间自动设置的 cachedDate。

From JSON() 和 toJson() 方法将接收到的数据转换为用于缓存的 JSON 或者在代码中使用它的 Map。

因此，可以将 CacheWrapper 解释为包含缓存数据并允许对这些数据进行编码/解码的“包装器”。

在本文的这个步骤中，我们的结构文件夹如下所示:

-- lib

----- core

------- cache

--------- storage

----------- storage.dart

----------- cache_storage.dart

--------- cache_strategy.dart

现在我们已经看到了我们的策略可以做什么的定义，让我们深入研究它们的实现。

在缓存根目录中的新策略文件夹中，我们将创建所有策略的文件。

每个策略都是单例的，所以应用程序中每个策略只有一个实例。

我们可以使用 get_it 来注入我们的策略，但是这增加了对包的依赖以及我们所知道的第三方的所有缺点，所以我们自己创建了它们。

每个策略都将继承自抽象的 CacheStrategy 类，它们将分别使用 applicyStrategy() 方法实现各自的策略。

AsyncOrCache

这个策略将首先调用端点来检索数据。如果抛出错误(出于各种原因: 错误 401,403,500...) ，我们将检索存储在设备缓存中的最后数据。如果缓存中没有任何内容或无效数据，我们将返回先前引发的错误，以便在状态管理器中处理它(稍后将看到它)。

class AsyncOrCacheStrategy extends CacheStrategy {
  static final AsyncOrCacheStrategy _instance = AsyncOrCacheStrategy._internal() ;

  factory AsyncOrCacheStrategy()  {
    return _instance;
  }

  AsyncOrCacheStrategy._internal() ;

  @override
  Future<T?> applyStrategy<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, SerializerBloc<T> serializerBloc, int ttlValue, Storage storage) async => await invokeAsync(asyncBloc, key, storage).onError(
        (RestException restError, stackTrace) async {
          if (restError.code == 403 || restError.code == 404) {
            storage.clear(prefix: key);
            return Future.error(restError);
          } else {
            return await fetchCacheData(key, serializerBloc, storage, ttlValue: ttlValue) ?? Future.error(restError);
          }
        },
      );
}

CacheOrAsync

最后一个策略和前一个一样，只是反过来而已。首先，我们检查数据是否存储在缓存中，如果结果为 null，则触发 WS 调用。如果抛出错误，我们在状态管理器中处理它。

class CacheOrAsyncStrategy extends CacheStrategy {
  static final CacheOrAsyncStrategy _instance = CacheOrAsyncStrategy._internal() ;

  factory CacheOrAsyncStrategy()  {
    return _instance;
  }

  CacheOrAsyncStrategy._internal() ;

  @override
  Future<T?> applyStrategy<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, SerializerBloc<T> serializerBloc, int ttlValue, Storage storage) async =>
      await fetchCacheData(key, serializerBloc, storage, ttlValue: ttlValue) ?? await invokeAsync(asyncBloc, key, storage);
}

只是同步

此策略调用 Web 服务来获取数据。

class JustAsyncStrategy extends CacheStrategy {
  static final JustAsyncStrategy _instance = JustAsyncStrategy._internal() ;

  factory JustAsyncStrategy()  {
    return _instance;
  }

  JustAsyncStrategy._internal() ;

  @override
  Future<T?> applyStrategy<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, SerializerBloc<T> serializerBloc, int ttlValue, Storage storage) async => await invokeAsync(asyncBloc, key, storage);
}

JustCache

class JustCacheStrategy extends CacheStrategy {
  static final JustCacheStrategy _instance = JustCacheStrategy._internal() ;

  factory JustCacheStrategy()  {
    return _instance;
  }

  JustCacheStrategy._internal() ;
  @override
  Future<T?> applyStrategy<T>(AsyncBloc<T> asyncBloc, String key, SerializerBloc<T> serializerBloc, int ttlValue, Storage storage) async =>
      await fetchCacheData(key, serializerBloc, storage, ttlValue: ttlValue);
}

此策略仅使用存储在设备缓存中的数据。缺点是如果应用程序找不到数据，则返回 null。

对于最后两种策略，它们可以直接由对缓存或网络的直接调用来替代，但是这里我们保留了一种统一的调用方式。

现在我们已经看到了不同的策略，让我们使用它们！

在根缓存文件夹中，我们创建一个 cache_manager.dart 文件。

这个文件将包含构建缓存策略的所有逻辑。它将被直接注入到我们的代码中(稍后我将回到这一点)。

import 'cache_strategy.dart';
import 'storage/cache_storage.dart';

typedef AsyncBloc<T> = Function;
typedef SerializerBloc<T> = Function(dynamic);

class CacheManager {
  final CacheStorage cacheStorage;

  CacheManager(
    this.cacheStorage,
  );

  String? defaultSessionName;

  StrategyBuilder from<T>(String key) => StrategyBuilder<T>(key, cacheStorage).withSession(defaultSessionName);

  Future clear({String? prefix}) async {
    if (defaultSessionName != null && prefix != null) {
      await cacheStorage.clear(prefix: "${defaultSessionName}_$prefix");
    } else if (prefix != null) {
      await cacheStorage.clear(prefix: prefix);
    } else if (defaultSessionName != null) {
      await cacheStorage.clear(prefix: defaultSessionName);
    } else {
      await cacheStorage.clear() ;
    }
  }
}

class StrategyBuilder<T> {
  final String _key;
  final CacheStorage _cacheStorage;

  StrategyBuilder(this._key, this._cacheStorage);

  late AsyncBloc<T> _asyncBloc;
  late SerializerBloc<T> _serializerBloc;
  late CacheStrategy _strategy;
  int _ttlValue = CacheStrategy.defaultTTLValue;
  String? _sessionName;

  StrategyBuilder withAsync(AsyncBloc<T> asyncBloc) {
    _asyncBloc = asyncBloc;
    return this;
  }

  StrategyBuilder withStrategy(CacheStrategy strategyType) {
    _strategy = strategyType;
    return this;
  }

  StrategyBuilder withTtl(int ttlValue) {
    _ttlValue = ttlValue;
    return this;
  }

  StrategyBuilder withSession(String? sessionName) {
    _sessionName = sessionName;
    return this;
  }

  StrategyBuilder withSerializer(SerializerBloc serializerBloc) {
    _serializerBloc = serializerBloc;
    return this;
  }

  String buildSessionKey(String key) => _sessionName != null ? "${_sessionName}_$key" : key;

  Future<T?> execute()  async {
    try {
      return await _strategy.applyStrategy<T?>(_asyncBloc, buildSessionKey(_key), _serializerBloc, _ttlValue, _cacheStorage);
    } catch (exception) {
      rethrow;
    }
  }
}

让我解释一下这个文件:

→ 它分为两个类: CacheManager 和 Strategies yBuilder

→ CacheManager 使用 from() 方法保存入口点。Strategies yBuilder 拥有其他一些方法，这些方法允许我们通过一些参数(如异步函数、序列化器等)来构建缓存会话。.

DefaultSessionName 允许我们将一个全局名称放到将要打开的缓存会话中。例如，如果我们为每个登录的用户创建一个缓存会话，我们可以将用户的 firstName + lastName + id 设置为 defaultSessionName，这样我们就可以使用这个名称轻松地操作整个缓存会话。
From() : 该方法创建一个通用类型 < T > 的 Strategies yBuilder 实例，该实例允许返回任何类型: List、 String、 Object... 一个键参数被传递，它将在 buildSessionKey() 方法中用于 hive 框的名称。AcheStorage 实例也作为参数传递，以便 Strategies yBuilder 可以使用它并将其传递给 CacheStrategy。最后，Strategies yBuilder 的 withSession() 方法用于命名当前缓存会话。
Clear() : 允许以不同方式清除缓存。我们可以使用 Strategy Builder 的 defaultSessionName 或前缀参数清理缓存会话，或者清理创建的所有缓存。

一旦调用 from() 方法，就轮到调用 Strategies yBuilder 方法了:

With Async() : 我们为构建器提供 AsyncBloc < T > 函数，构建器将从远程源(比如 API)获取数据。
WithSerializer() : 我们为构建器提供序列化器/反序列化器，它负责将接收到的 JSON 数据转换为 dart 对象，反之亦然，使用 SerializerBloc < T > 函数。

由于 Dart 中的默认序列化/反序列化没有针对复杂对象进行优化，因此 Flutter 建议使用一个包(json_seralizable)。它将为每个 DTO 自动生成方法，然后将这些方法直接注入 seralizerBloc，用于序列化从缓存接收的数据。

WithTtl() : 为缓存提供生存时间，默认情况下我们将其设置为 1 小时。
WithStrategy() : 接收所选择的策略单例。直接注入一个单例模式允许定制/添加不同的策略，例如，它比枚举更灵活。
Execute() : 后一个方法触发 applicyStrategy() 方法来执行缓存策略。

H 如何使用这种策略？

现在我们已经了解了这个理论，让我们来看看在应用程序中实现缓存策略的实际情况。

我向你保证，这是最简单的部分。

首先，我们需要注入我们创建的 CacheManager。为了做到这一点，我们使用 get_it 包，它将使用依赖注入来创建一个可以在整个代码库中使用的单例模式。

我建议您在应用程序的核心文件夹中创建一个 service_locator. dart 文件。

final getIt = GetIt.instance;

void setupGetIt()  {
  // Cache
  getIt.registerSingleton<CacheManager>(CacheManager(CacheStorage() ));

}

因此，我们使用 CacheManager 来管理策略并保存 CacheStorage 实例用于存储。

这个 setupGetIt() 方法将在 app root starter 中触发，以注入 CacheManager 单实例。

当我们尝试在简洁项目架构 clean architecture 中工作时，我们的故障看起来是这样的:

-- data

----- datasource

----- domain

----- dto

----- repository

我们最感兴趣的是存储库文件夹，因为它在从数据源接收输入 dto 时充当网关，将其转换为来自域的实体。

让我们以一个应用程序为例，它将显示学生要完成的工作。我们需要一个方法来检索分配。

class HomeworkAssignmentRepository {

  final apiProvider = getIt<HomeworkDataSource>() ;
  final _cacheManager = getIt<CacheManager>() ;

  Future<List<HomeworkEntity>?> getHomeworkAssignment(String courseId, String studentId) async {
    final List<HomeworkDto>? result = await _cacheManager
        .from<List<HomeworkDto>>("homework-assignment-$courseId-$studentId")
        .withSerializer((result) => HomeworkDto.fromJson(result))
        .withAsync(()  => apiProvider.fetchHomeworkAssignment(courseId, studentId))
        .withStrategy(AsyncOrCache() )
        .execute() ;

    if (result != null) {
      return List<HomeworkEntity>.from(result.map((dto) => dto.toEntity() ));
    }
    return null;

  }
}

首先，我们将我们的 HomeworkDataSource 和 CacheManager 注入 get_it。

数据源将用于调用端点，管理器用于配置策略。

在将来的 getHomeworkAsmission 中，我们希望得到一个 HomeworkD 的列表，它将在 HomeworkEntity 中被转换。我们看到我们的战略得到了应用，我们解释道:

From() 设置将使用哪个 dto 并给出缓存的密钥。
WithSerializer() 注入将反序列化数据的方法。
WithAsync() 注入带有必要参数的 API 调用。
WithStrategy() 允许定义要选择的策略。
Execute() 将通过将定义的参数发送给 Strategies yBuilder 来触发我们的策略。

现在，有了这个配置，我们的策略将首先触发一个 API 调用来从服务器检索数据。如果调用引发错误，则该策略将尝试从缓存中检索数据，最后，它将向 UI 返回数据(无论是否为新鲜数据)或 null。

结束语

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