面试题：Flutter中SharedPreferences数据缓存的优化策略

数据批量处理

策略阐述：避免频繁地读写SharedPreferences，而是将多个数据修改操作集中起来，一次性提交。因为每次读写SharedPreferences都涉及I/O操作，频繁操作会严重影响性能。
代码实现：

// 获取SharedPreferences实例
SharedPreferences sharedPreferences = getSharedPreferences("myPrefs", Context.MODE_PRIVATE);
// 获取Editor
SharedPreferences.Editor editor = sharedPreferences.edit();
// 批量添加数据
editor.putString("key1", "value1");
editor.putInt("key2", 2);
// 提交修改
editor.apply();

在Android中，apply()方法是异步提交，适用于批量处理且对结果不要求即时生效的场景。如果需要确保修改立即生效，可以使用commit()方法，但它是同步操作，可能会阻塞主线程，所以批量处理时尽量用apply()。

缓存数据结构设计

策略阐述：合理设计缓存数据结构，减少冗余数据，避免复杂的数据嵌套。例如，如果数据具有层级关系，可以考虑使用JSON格式来组织数据，然后整体存储，这样相比于逐个存储每个层级的子数据，能减少SharedPreferences中键值对的数量，提高读写效率。
代码实现：

// 假设数据结构为一个包含用户信息的类
class User {
    String name;
    int age;
    List<String> hobbies;

    public User(String name, int age, List<String> hobbies) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.hobbies = hobbies;
    }
}

// 将User对象转换为JSON字符串
Gson gson = new Gson();
User user = new User("John", 30, Arrays.asList("reading", "swimming"));
String userJson = gson.toJson(user);

// 存储JSON字符串到SharedPreferences
SharedPreferences sharedPreferences = getSharedPreferences("myPrefs", Context.MODE_PRIVATE);
SharedPreferences.Editor editor = sharedPreferences.edit();
editor.putString("user_info", userJson);
editor.apply();

// 读取数据并转换回User对象
String storedUserJson = sharedPreferences.getString("user_info", null);
if (storedUserJson != null) {
    User retrievedUser = gson.fromJson(storedUserJson, User.class);
}

这里使用了Google的Gson库来处理JSON数据的序列化和反序列化。

数据分块存储

策略阐述：将大量数据按一定规则分成多个小块进行存储，避免单个SharedPreferences文件过大。例如，按照数据的类别或者时间范围进行分块。这样在读取部分数据时，不需要加载整个大文件，提高了读取特定数据的效率。
代码实现：

// 假设按时间范围分块存储数据，以每天的数据为例
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy - MM - dd");
String today = dateFormat.format(new Date());

// 获取不同日期对应的SharedPreferences实例
SharedPreferences sharedPreferences = getSharedPreferences("data_" + today, Context.MODE_PRIVATE);
SharedPreferences.Editor editor = sharedPreferences.edit();
editor.putString("daily_data_key", "daily_data_value");
editor.apply();

这里通过日期来区分不同的数据块，每个日期对应一个独立的SharedPreferences文件。

定期清理缓存

策略阐述：对于不再使用或者过期的数据，定期进行清理，防止缓存持续膨胀，从而影响性能。例如，可以设置一个有效期，当数据存储时间超过有效期时，在下次使用缓存时进行清理。
代码实现：

// 获取SharedPreferences实例
SharedPreferences sharedPreferences = getSharedPreferences("myPrefs", Context.MODE_PRIVATE);
long lastUpdateTime = sharedPreferences.getLong("last_update_time", 0);
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 假设有效期为一天（86400000毫秒）
if (currentTime - lastUpdateTime > 86400000) {
    SharedPreferences.Editor editor = sharedPreferences.edit();
    editor.clear();
    editor.putLong("last_update_time", currentTime);
    editor.apply();
}

这里在每次使用缓存时检查数据是否过期，如果过期则清除所有数据并更新最后更新时间。

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面试题：Flutter中SharedPreferences数据缓存的优化策略

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缓存数据结构设计

数据分块存储

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