透過可配置的資料持久性增強 LRU 緩存

在本指南建立記憶體快取的基礎上，我們將進一步介紹可設定的資料持久性。透過利用適配器和策略模式，我們將設計一個可擴展的系統，將儲存機制與快取邏輯分離，從而允許根據需要無縫整合資料庫或服務。

願景：像 ORM 一樣解耦

目標是使快取可擴展而不改變其核心邏輯。受 ORM 系統的啟發，我們的方法涉及共享 API 抽象。這使得儲存（例如 localStorage、IndexedDB 甚至遠端資料庫）能夠以最少的程式碼更改互換工作。

儲存適配器基類

這是為任何持久性系統定義 API 的抽象類別：

任何儲存解決方案都必須擴充此基類，以確保互動的一致性。例如，這是 IndexedDB 的實作：

範例：IndexedDB 適配器

此適配器實作 StorageAdapter 介面以將快取資料保存在 IndexedDB 儲存中。

將適配器整合到快取中

快取接受可選的 StorageAdapter。如果提供，它會初始化資料庫連接，將資料載入到記憶體中，並使快取和儲存保持同步。

為什麼選擇適配器和策略模式？

使用適配器模式：

• 將快取與特定儲存機制解耦。
確保新儲存後端的
• 可擴充性。

結合策略模式：

啟用持久層的運行時選擇。
透過模擬不同的適配器來簡化測試。

關鍵設計實踐

• 抽象 API： 使快取邏輯與儲存詳細資訊無關。
• 單例快取： 確保共享狀態一致性。
• 非同步初始化：避免在設定過程中阻塞操作。
• 延遲載入：僅在提供儲存適配器時載入持久性資料。

下一步

這種設計很穩健，但仍有增強的空間：

• 最佳化同步邏輯以獲得更好的效能。
• 使用 Redis 或 SQLite 等其他轉接器進行實驗。

嘗試一下！ ？

如果您想測試實際緩存，可以使用 npm 套件：adev-lru。您也可以在 GitHub 上探索完整的原始程式碼：adev-lru 儲存庫。我歡迎任何建議、建設性回饋或貢獻，使其變得更好！ ？

編碼愉快！ ？

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