鸿蒙 Flutter 离线缓存架构：多层缓存与数据一致性

song5012025-12-15 8:03

在鸿蒙生态跨平台开发中，Flutter 凭借其高性能渲染和跨端一致性体验，成为众多开发者的首选框架。但离线场景下的数据可用性（如弱网、断网时的页面加载）和数据一致性（如离线修改与在线同步），一直是开发中的核心痛点。本文将从架构设计角度，详细拆解鸿蒙 Flutter 应用的多层缓存体系 ，并深入探讨数据一致性保障方案，同时提供完整的代码实现和鸿蒙生态特有的优化技巧，助力开发者构建稳定、高效的离线应用。

一、架构设计背景：为什么需要多层缓存？

在鸿蒙 Flutter 应用中，单纯依赖某一层缓存（如内存缓存或本地存储）无法满足所有离线场景需求。例如：

  • 内存缓存速度快，但应用重启后数据丢失，无法持久化；
  • 本地存储（如 SQLite）可持久化，但读写速度慢，频繁访问会导致 UI 卡顿；
  • 网络请求缓存（如 HTTP 缓存）依赖服务器配置，灵活性差，无法自定义缓存策略。

因此，多层缓存架构的核心目标是：通过组合不同层级的缓存，在「速度」「持久化」「灵活性」三者间找到平衡，同时结合鸿蒙系统特性（如分布式数据管理、方舟引擎优化）进一步提升性能。

1.1 鸿蒙 Flutter 缓存场景分类

在设计架构前，需先明确缓存的核心场景，不同场景对应不同的缓存策略：

场景类型 核心需求 推荐缓存层级 典型案例
高频只读数据 极致读写速度、低延迟 内存缓存 + 磁盘缓存 首页轮播图、分类列表
持久化用户数据 数据不丢失、跨设备同步 磁盘缓存（数据库）+ 鸿蒙分布式缓存 用户信息、收藏列表
网络请求结果 减少重复请求、弱网可用 网络缓存 + 磁盘缓存 商品详情、接口响应数据
静态资源 离线加载、减少流量消耗 资源缓存（文件系统） 图片、字体、离线包

二、鸿蒙 Flutter 多层缓存架构设计：从内存到分布式存储

本文设计的多层缓存架构分为 4 层，自上至下分别为：内存缓存层 、网络缓存层 、磁盘缓存层 、鸿蒙分布式缓存层。各层职责明确、协同工作，且支持灵活扩展。

2.1 架构分层详解

2.1.1 第一层：内存缓存层（L1）
  • 核心职责：存储高频访问、临时有效的数据，提供毫秒级读写速度，避免频繁操作底层存储。
  • 技术选型 ：Flutter 内置 Map（基础缓存）、lru_cache 包（LRU 淘汰策略，避免内存溢出）。
  • 鸿蒙优化 ：利用鸿蒙方舟引擎的内存管理特性，通过 OHOS::AbilityRuntime 监听应用生命周期，在应用退到后台时选择性释放非关键内存缓存，降低系统内存占用。

代码实现：基于 LRU 的内存缓存 首先引入依赖（pubspec.yaml）：

yaml

复制代码 
dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  lru_cache: ^1.0.0  # LRU 缓存实现
  ohos_ability: ^1.0.0  # 鸿蒙应用生命周期监听

内存缓存工具类（memory_cache.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:lru_cache/lru_cache.dart';
import 'package:ohos_ability/ohos_ability.dart';

/// 内存缓存工具类（L1 缓存）
class MemoryCache {
  // 单例模式，避免重复创建
  static final MemoryCache _instance = MemoryCache._internal();
  factory MemoryCache() => _instance;

  // LRU 缓存实例（最大容量 100，超过自动淘汰最少使用的 key）
  final LruCache<String, dynamic> _lruCache = LruCache(maxSize: 100);

  MemoryCache._internal() {
    // 监听鸿蒙应用生命周期：退到后台时清理非关键缓存
    OhosAbility.instance.lifecycle.listen((state) {
      if (state == AbilityLifecycleState.background) {
        _clearNonCriticalCache();
      }
    });
  }

  /// 存入缓存
  void put(String key, dynamic value, {bool isCritical = false}) {
    _lruCache.put(key, {
      'data': value,
      'isCritical': isCritical,  // 标记是否为关键数据（后台不清理）
      'timestamp': DateTime.now().millisecondsSinceEpoch
    });
  }

  /// 获取缓存
  dynamic get(String key) {
    final item = _lruCache.get(key);
    if (item == null) return null;
    // 可选：添加缓存过期逻辑（如 5 分钟过期）
    final now = DateTime.now().millisecondsSinceEpoch;
    if (now - item['timestamp'] > 5 * 60 * 1000) {
      remove(key);
      return null;
    }
    return item['data'];
  }

  /// 删除缓存
  void remove(String key) => _lruCache.remove(key);

  /// 清理非关键缓存（应用退后台时调用）
  void _clearNonCriticalCache() {
    final keysToRemove = <String>[];
    _lruCache.forEach((key, value) {
      if (!value['isCritical']) {
        keysToRemove.add(key);
      }
    });
    keysToRemove.forEach(remove);
    print('MemoryCache: 清理非关键缓存完成，剩余关键缓存数：${_lruCache.size - keysToRemove.length}');
  }

  /// 清空所有缓存
  void clear() => _lruCache.clear();
}
2.1.2 第二层：网络缓存层（L2）
  • 核心职责：缓存 HTTP/HTTPS 请求结果，减少重复网络请求，支持弱网 / 离线时返回缓存数据。
  • 技术选型 ：Flutter 网络库 dio + dio_cache_interceptor（自定义缓存策略）。
  • 鸿蒙优化 ：结合鸿蒙 DataAbility 实现网络缓存的跨应用共享（如多个 Flutter 应用复用同一接口缓存），但需注意权限控制。

代码实现：Dio 网络缓存拦截器 引入依赖（pubspec.yaml）：

yaml

复制代码 
dependencies:
  dio: ^5.4.0  # 网络请求库
  dio_cache_interceptor: ^3.5.0  # Dio 缓存拦截器
  hive: ^2.2.3  # 缓存数据持久化（用于网络缓存的磁盘存储）

网络缓存配置（network_cache.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:dio/dio.dart';
import 'package:dio_cache_interceptor/dio_cache_interceptor.dart';
import 'package:hive/hive.dart';
import 'package:path_provider_ohos/path_provider_ohos.dart';  # 鸿蒙路径获取

/// 网络缓存工具类（L2 缓存）
class NetworkCache {
  static late Dio _dio;
  static late CacheStore _cacheStore;

  /// 初始化 Dio 与缓存配置
  static Future<void> init() async {
    // 1. 初始化 Hive（用于缓存数据的持久化存储）
    final appDocDir = await getApplicationDocumentsDirectory();
    Hive.init(appDocDir.path);
    _cacheStore = HiveCacheStore(
      'network_cache_box',  // Hive 存储箱名称
      hive: Hive,
      maxSize: 1024 * 1024 * 100,  // 最大缓存容量：100MB
      maxEntrySize: 1024 * 1024 * 10,  // 单个缓存最大大小：10MB
    );

    // 2. 配置 Dio 缓存拦截器
    final cacheOptions = CacheOptions(
      store: _cacheStore,
      policy: CachePolicy.request,  // 默认策略：请求时先查缓存，无缓存再请求
      hitCacheOnErrorExcept: [401, 403],  // 错误状态码（除 401/403）时使用缓存
      maxStale: const Duration(days: 7),  // 缓存最大过期时间：7 天
      priority: CachePriority.normal,
    );

    // 3. 初始化 Dio
    _dio = Dio()
      ..options.baseUrl = 'https://api.example.com'  // 你的接口 baseUrl
      ..options.connectTimeout = const Duration(seconds: 5)
      ..options.receiveTimeout = const Duration(seconds: 3)
      ..interceptors.add(DioCacheInterceptor(options: cacheOptions))
      ..interceptors.add(LogInterceptor(responseBody: true));  // 日志拦截器
  }

  /// 发起 GET 请求（带缓存）
  static Future<Response> get(
    String path, {
    Map<String, dynamic>? queryParameters,
    CachePolicy? cachePolicy,  // 自定义本次请求的缓存策略
  }) async {
    final options = cachePolicy != null
        ? _dio.options.copyWith(extra: {
            DioCacheInterceptor.extraKey: cacheOptions.copyWith(policy: cachePolicy)
          })
        : null;

    return _dio.get(path, queryParameters: queryParameters, options: options);
  }

  /// 清除指定路径的网络缓存
  static Future<void> clearCache(String path) async {
    await _cacheStore.deleteByPath(path);
  }

  /// 清除所有网络缓存
  static Future<void> clearAllCache() async {
    await _cacheStore.clean();
  }
}

关键说明：

  • 缓存策略可灵活调整：例如首页接口用 CachePolicy.forceCache（强制使用缓存），用户信息接口用 CachePolicy.refreshForceCache（先请求刷新缓存，失败再用旧缓存）。
  • 鸿蒙路径适配：通过 path_provider_ohos 获取应用私有目录，避免缓存文件被系统清理。
2.1.3 第三层：磁盘缓存层（L3）
  • 核心职责：持久化存储需要长期保留的数据（如用户信息、本地配置），支持复杂查询和事务操作。
  • 技术选型 ：
    • 关系型数据：drift（SQLite 封装，支持鸿蒙）、sqflite_ohos；
    • 键值对数据：hive（NoSQL，高性能，无需原生依赖）；
    • 大文件（图片、离线包）：鸿蒙文件系统（ohos_file）。
  • 鸿蒙优化：利用鸿蒙的「分布式文件服务」，将磁盘缓存同步到同一账号下的其他鸿蒙设备（如手机、平板），实现跨设备数据共享。

代码实现：基于 Drift 的关系型缓存（用户信息存储） 引入依赖（pubspec.yaml）：

yaml

复制代码 
dependencies:
  drift: ^2.15.0  # SQLite ORM
  path: ^1.8.3
  path_provider_ohos: ^1.0.0

dev_dependencies:
  drift_dev: ^2.15.0  # Drift 代码生成工具
  build_runner: ^2.4.6
  1. 定义数据库表（user_database.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:drift/drift.dart';
import 'package:path/path.dart' as p;
import 'package:path_provider_ohos/path_provider_ohos.dart';
import 'package:drift/native.dart';

// 1. 定义用户表结构
class Users extends Table {
  IntColumn get id => integer().autoIncrement()();  // 自增 ID
  TextColumn get userId => text().unique()();  // 用户唯一标识（不可重复）
  TextColumn get name => text()();  // 用户名
  TextColumn get avatar => text().nullable()();  // 头像 URL（可空）
  DateTimeColumn get updateTime => dateTime()();  // 最后更新时间
}

// 2. 定义数据库类
@DriftDatabase(tables: [Users])
class UserDatabase extends _$UserDatabase {
  // 单例模式
  static final UserDatabase _instance = UserDatabase._internal();
  factory UserDatabase() => _instance;

  UserDatabase._internal() : super(_openConnection());

  // 数据库版本（升级时需递增）
  @override
  int get schemaVersion => 1;

  // ------------------- 数据库操作方法 -------------------
  /// 插入或更新用户信息（userId 重复时更新）
  Future<int> insertOrUpdateUser(UsersCompanion user) async {
    final existingUser = await (select(users)..where((t) => t.userId.equals(user.userId.value))).getSingleOrNull();
    if (existingUser != null) {
      // 存在则更新
      return update(users).replace(user.copyWith(id: Value(existingUser.id)));
    } else {
      // 不存在则插入
      return into(users).insert(user);
    }
  }

  /// 根据 userId 获取用户信息
  Future<User?> getUserByUserId(String userId) async {
    return (select(users)..where((t) => t.userId.equals(userId))).getSingleOrNull();
  }

  /// 删除用户信息
  Future<int> deleteUser(String userId) async {
    return (delete(users)..where((t) => t.userId.equals(userId))).go();
  }
}

// 3. 打开数据库连接（鸿蒙路径适配）
LazyDatabase _openConnection() {
  return LazyDatabase(() async {
    final dbFolder = await getApplicationSupportDirectory();
    final file = p.join(dbFolder.path, 'user_database.sqlite');
    return NativeDatabase(File(file));
  });
}
  1. 生成 Drift 代码：在终端执行命令，生成数据库操作的核心代码：

bash

运行

复制代码 
flutter pub run build_runner build
  1. 使用示例：

dart

复制代码 
// 初始化数据库（建议在应用启动时调用）
await UserDatabase().init();

// 插入用户信息
final user = UsersCompanion(
  userId: Value('123456'),
  name: Value('鸿蒙开发者'),
  avatar: Value('https://example.com/avatar.jpg'),
  updateTime: Value(DateTime.now()),
);
await UserDatabase().insertOrUpdateUser(user);

// 查询用户信息
final savedUser = await UserDatabase().getUserByUserId('123456');
print('用户名：${savedUser?.name}，更新时间：${savedUser?.updateTime}');
2.1.4 第四层：鸿蒙分布式缓存层（L4）
  • 核心职责：实现跨设备数据同步（如手机、平板、手表），确保同一账号下的设备数据一致性，是鸿蒙生态特有的缓存层级。
  • 技术选型 ：鸿蒙 DistributedDataManager（分布式数据管理）、ohos_distributed_data 插件。
  • 适用场景：用户信息、收藏列表、应用配置等需要跨设备共享的数据。

代码实现：分布式缓存同步用户信息 引入鸿蒙分布式数据依赖（pubspec.yaml）：

yaml

复制代码 
dependencies:
  ohos_distributed_data: ^1.0.0  # 鸿蒙分布式数据插件

分布式缓存工具类（distributed_cache.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:ohos_distributed_data/ohos_distributed_data.dart';
import 'package:json_annotation/json_annotation.dart';

// 1. 定义用户数据模型（支持 JSON 序列化）
part 'user_model.g.dart';

@JsonSerializable()
class UserModel {
  final String userId;
  final String name;
  final String? avatar;
  final DateTime updateTime;

  UserModel({
    required this.userId,
    required this.name,
    this.avatar,
    required this.updateTime,
  });

  // JSON 序列化/反序列化方法（需生成代码）
  factory UserModel.fromJson(Map<String, dynamic> json) => _$UserModelFromJson(json);
  Map<String, dynamic> toJson() => _$UserModelToJson(this);
}

// 2. 分布式缓存工具类
class DistributedCache {
  static final DistributedCache _instance = DistributedCache._internal();
  factory DistributedCache() => _instance;

  late DistributedDataManager _dataManager;
  static const String _userCacheKey = 'distributed_user_cache';  // 缓存键

  DistributedCache._internal() {
    // 初始化分布式数据管理器
    _dataManager = DistributedDataManager.getInstance();
    // 监听分布式数据变化（其他设备修改时同步）
    _dataManager.onDataChanged.listen((data) {
      if (data.key == _userCacheKey) {
        print('DistributedCache: 检测到跨设备数据更新，同步本地数据');
        // 同步到本地磁盘缓存（L3 层）
        final user = UserModel.fromJson(data.value);
        _syncToLocalDiskCache(user);
      }
    });
  }

  /// 保存用户数据到分布式缓存（同时同步到本地）
  Future<void> saveUser(UserModel user) async {
    // 1. 保存到分布式缓存
    await _dataManager.put(
      key: _userCacheKey,
      value: user.toJson(),
      type: DataSyncType.AUTO_SYNC,  // 自动同步到其他设备
    );

    // 2. 同步到本地磁盘缓存（L3 层）
    await _syncToLocalDiskCache(user);
  }

  /// 从分布式缓存获取用户数据
  Future<UserModel?> getUser() async {
    try {
      final value = await _dataManager.get(key: _userCacheKey);
      if (value == null) return null;
      return UserModel.fromJson(value);
    } catch (e) {
      print('DistributedCache: 获取数据失败：$e');
      // 失败时从本地磁盘缓存 fallback
      return _getUserFromLocalDiskCache();
    }
  }

  /// 同步分布式数据到本地磁盘缓存（L3 层）
  Future<void> _syncToLocalDiskCache(UserModel user) async {
    final userCompanion = UsersCompanion(
      userId: Value(user.userId),
      name: Value(user.name),
      avatar: Value(user.avatar),
      updateTime: Value(user.updateTime),
    );
    await UserDatabase().insertOrUpdateUser(userCompanion);
  }

  /// 从本地磁盘缓存获取用户数据（fallback 方案）
  Future<UserModel?> _getUserFromLocalDiskCache() async {
    final localUser = await UserDatabase().getUserByUserId('123456');
    if (localUser == null) return null;
    return UserModel(
      userId: localUser.userId,
      name: localUser.name,
      avatar: localUser.avatar,
      updateTime: localUser.updateTime,
    );
  }
}

关键说明：

  • 数据同步类型：DataSyncType.AUTO_SYNC（自动同步）、DataSyncType.MANUAL_SYNC（手动同步），根据场景选择；

  • 降级策略：当分布式缓存不可用时（如设备未登录同一账号），自动从本地磁盘缓存（L3）获取数据，保证可用性；

  • 权限配置：需在鸿蒙应用的 config.json 中添加分布式数据权限：

    json

    复制代码 
    "module": {
  "abilities": [
    {
      "permissions": [
        "ohos.permission.DISTRIBUTED_DATASYNC"  // 分布式数据同步权限
      ]
    }
  ]
}

多层缓存架构的核心挑战是数据一致性：例如用户在离线时修改了收藏列表，在线后如何同步到服务器？不同设备的缓存如何避免数据冲突？本节将从「缓存更新策略」「离线同步方案」「冲突解决机制」三个维度给出解决方案。

3.1 缓存更新策略：确保各层数据同步

不同层级的缓存需要协同更新，避免出现「内存缓存是旧数据，磁盘缓存是新数据」的不一致问题。本文采用「写透 + 失效」结合的策略：

操作类型 处理逻辑 适用场景
写入数据 1. 先更新内存缓存（L1）；2. 再更新磁盘缓存（L3）；3. 如需跨设备同步，更新分布式缓存（L4）；4. （可选）更新网络缓存（L2） 用户修改个人信息、添加收藏
读取数据 1. 先查内存缓存（L1），命中则返回；2. 未命中则查磁盘缓存（L3），命中后同步到内存缓存；3. 磁盘未命中则查网络 / 分布式缓存，获取后同步到 L1 和 L3 加载用户信息、列表数据
删除数据 1. 删除内存缓存（L1）；2. 删除磁盘缓存（L3）；3. 删除分布式缓存（L4）；4. 清除对应网络缓存（L2） 用户注销、删除收藏

代码实现：统一缓存操作工具类

dart

复制代码 
import 'package:your_app/memory_cache.dart';
import 'package:your_app/network_cache.dart';
import 'package:your_app/user_database.dart';
import 'package:your_app/distributed_cache.dart';
import 'package:your_app/distributed_cache.dart';

/// 统一缓存操作工具类（封装各层缓存，对外提供统一接口）
class CacheManager {
  static final CacheManager _instance = CacheManager._internal();
  factory CacheManager() => _instance;

  final MemoryCache _memoryCache = MemoryCache();
  final UserDatabase _diskCache = UserDatabase();
  final DistributedCache _distributedCache = DistributedCache();

  CacheManager._internal();

  /// 保存用户信息（统一更新所有层级缓存）
  Future<void> saveUser(UserModel user) async {
    // 1. 更新内存缓存（L1）
    _memoryCache.put('user_${user.userId}', user, isCritical: true);

    // 2. 更新磁盘缓存（L3）
    final userCompanion = UsersCompanion(
      userId: Value(user.userId),
      name: Value(user.name),
      avatar: Value(user.avatar),
      updateTime: Value(user.updateTime),
    );
    await _diskCache.insertOrUpdateUser(userCompanion);

    // 3. 更新分布式缓存（L4）
    await _distributedCache.saveUser(user);

    // 4. 清除网络缓存（避免接口返回旧数据）
    await NetworkCache.clearCache('/api/user/info');
  }

  /// 获取用户信息（统一读取各层缓存，优先高层级）
  Future<UserModel?> getUser(String userId) async {
    // 1. 先查内存缓存（L1）
    final memoryUser = _memoryCache.get('user_$userId');
    if (memoryUser != null) {
      print('CacheManager: 从内存缓存获取用户数据');
      return memoryUser as UserModel;
    }

    // 2. 再查分布式缓存（L4）
    final distributedUser = await _distributedCache.getUser();
    if (distributedUser != null && distributedUser.userId == userId) {
      print('CacheManager: 从分布式缓存获取用户数据，同步到内存');
      _memoryCache.put('user_$userId', distributedUser, isCritical: true);
      return distributedUser;
    }

    // 3. 最后查磁盘缓存（L3）
    final diskUser = await _diskCache.getUserByUserId(userId);
    if (diskUser != null) {
      print('CacheManager: 从磁盘缓存获取用户数据，同步到内存和分布式');
      final userModel = UserModel(
        userId: diskUser.userId,
        name: diskUser.name,
        avatar: diskUser.avatar,
        updateTime: diskUser.updateTime,
      );
      _memoryCache.put('user_$userId', userModel, isCritical: true);
      await _distributedCache.saveUser(userModel);  // 同步到分布式
      return userModel;
    }

    print('CacheManager: 所有缓存层级均未命中用户数据');
    return null;
  }
}

3.2 离线同步方案：基于「操作日志 + 版本号」的双向同步

当应用离线时，用户的修改操作（如添加收藏、修改昵称）无法实时同步到服务器，需在在线后批量同步。本文采用「操作日志 + 版本号」方案：

3.2.1 核心设计
  1. 操作日志（本地） ：离线时，将用户的每一步修改记录为「操作日志」（包含操作类型：新增 / 修改 / 删除、数据 ID、修改内容、操作时间），存储在磁盘缓存（L3）的 offline_operations 表中；
  2. 版本号（服务器 + 本地）：每个数据项（如用户信息、收藏）都有一个「版本号」，本地修改时版本号 + 1，服务器同步时验证版本号，避免覆盖；
  3. 同步流程：在线后，先上传本地操作日志到服务器，服务器根据版本号处理冲突，再下载服务器最新数据到本地，更新各层缓存。
3.2.2 代码实现：离线操作日志与同步
  1. 定义操作日志表（offline_operation_database.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:drift/drift.dart';
import 'package:your_app/user_database.dart';

// 操作类型枚举
enum OperationType { insert, update, delete }

// 离线操作日志表
class OfflineOperations extends Table {
  IntColumn get id => integer().autoIncrement()();  // 日志ID
  TextColumn get dataType => text()();  // 数据类型（如 "user", "favorite"）
  TextColumn get dataId => text()();  // 数据ID（如用户ID、收藏ID）
  IntColumn get operationType => intEnum<OperationType>()();  // 操作类型
  TextColumn get content => text()();  // 操作内容（JSON 字符串）
  DateTimeColumn get operationTime => dateTime()();  // 操作时间
  IntColumn get localVersion => integer()();  // 本地版本号
  BoolColumn get isSynced => boolean().withDefault(const Constant(false))();  // 是否已同步
}

// 数据库类（继承自 UserDatabase，复用连接）
@DriftDatabase(tables: [OfflineOperations])
class AppDatabase extends _$AppDatabase {
  AppDatabase() : super(_openConnection());

  @override
  int get schemaVersion => 2;  // 版本号递增（新增表）

  /// 插入离线操作日志
  Future<int> insertOfflineOperation(OfflineOperationsCompanion operation) async {
    return into(offlineOperations).insert(operation);
  }

  /// 获取未同步的操作日志
  Future<List<OfflineOperation>> getUnsyncedOperations() async {
    return (select(offlineOperations)..where((t) => t.isSynced.equals(false))).get();
  }

  /// 标记日志为已同步
  Future<int> markOperationAsSynced(int logId) async {
    return (update(offlineOperations)..where((t) => t.id.equals(logId))).write(
      OfflineOperationsCompanion(isSynced: const Value(true)),
    );
  }
}
  1. 离线同步服务（offline_sync_service.dart）：

dart

复制代码 
import 'package:your_app/app_database.dart';
import 'package:your_app/network_cache.dart';
import 'package:your_app/cache_manager.dart';
import 'package:json_annotation/json_annotation.dart';

part 'offline_sync_service.g.dart';

// 服务器同步请求模型
@JsonSerializable()
class SyncRequest {
  final String userId;
  final List<OfflineOperationModel> operations;
  final int localMaxVersion;  // 本地最大版本号

  SyncRequest({
    required this.userId,
    required this.operations,
    required this.localMaxVersion,
  });

  factory SyncRequest.fromJson(Map<String, dynamic> json) => _$SyncRequestFromJson(json);
  Map<String, dynamic> toJson() => _$SyncRequestToJson(this);
}

// 服务器同步响应模型
@JsonSerializable()
class SyncResponse {
  final bool success;
  final List<dynamic> latestData;  // 服务器最新数据（根据 dataType 解析）
  final int serverMaxVersion;  // 服务器最大版本号
  final List<int> syncedLogIds;  // 已同步的日志ID

  SyncResponse({
    required this.success,
    required this.latestData,
    required this.serverMaxVersion,
    required this.syncedLogIds,
  });

  factory SyncResponse.fromJson(Map<String, dynamic> json) => _$SyncResponseFromJson(json);
  Map<String, dynamic> toJson() => _$SyncResponseToJson(this);
}

/// 离线同步服务
class OfflineSyncService {
  static final OfflineSyncService _instance = OfflineSyncService._internal();
  factory OfflineSyncService() => _instance;

  final AppDatabase _db = AppDatabase();
  final CacheManager _cacheManager = CacheManager();

  OfflineSyncService._internal();

  /// 1. 记录离线操作日志
  Future<void> recordOfflineOperation({
    required String dataType,
    required String dataId,
    required OperationType operationType,
    required Map<String, dynamic> content,
    required int localVersion,
  }) async {
    final operation = OfflineOperationsCompanion(
      dataType: Value(dataType),
      dataId: Value(dataId),
      operationType: Value(operationType),
      content: Value(json.encode(content)),
      operationTime: Value(DateTime.now()),
      localVersion: Value(localVersion),
      isSynced: const Value(false),
    );
    await _db.insertOfflineOperation(operation);
    print('OfflineSyncService: 记录离线操作日志（$dataType-$dataId-$operationType）');
  }

  /// 2. 执行离线同步（在线时调用）
  Future<void> syncOfflineData(String userId) async {
    try {
      // 步骤1：获取本地未同步的操作日志
      final unsyncedLogs = await _db.getUnsyncedOperations();
      if (unsyncedLogs.isEmpty) {
        print('OfflineSyncService: 无未同步的离线操作日志');
        return;
      }

      // 步骤2：构造同步请求
      final operations = unsyncedLogs.map((log) => OfflineOperationModel(
        dataType: log.dataType,
        dataId: log.dataId,
        operationType: log.operationType,
        content: json.decode(log.content),
        operationTime: log.operationTime,
        localVersion: log.localVersion,
      )).toList();

      // 获取本地最大版本号（假设从用户表获取）
      final user = await _db.getUserByUserId(userId);
      final localMaxVersion = user?.version ?? 0;

      final syncRequest = SyncRequest(
        userId: userId,
        operations: operations,
        localMaxVersion: localMaxVersion,
      );

      // 步骤3：调用服务器同步接口
      final response = await NetworkCache._dio.post(
        '/api/offline/sync',
        data: syncRequest.toJson(),
        options: Options(cachePolicy: CachePolicy.noCache),  // 同步接口不缓存
      );

      final syncResponse = SyncResponse.fromJson(response.data);
      if (!syncResponse.success) {
        throw Exception('服务器同步失败：${response.data['message']}');
      }

      // 步骤4：处理同步结果
      // 4.1 标记日志为已同步
      for (final logId in syncResponse.syncedLogIds) {
        await _db.markOperationAsSynced(logId);
      }

      // 4.2 同步服务器最新数据到本地缓存
      for (final data in syncResponse.latestData) {
        final dataType = data['dataType'];
        switch (dataType) {
          case 'user':
            final userModel = UserModel.fromJson(data['content']);
            await _cacheManager.saveUser(userModel);  // 更新所有缓存层级
            break;
          case 'favorite':
            // 处理收藏数据同步（类似用户数据）
            break;
          default:
            print('OfflineSyncService: 未知数据类型 $dataType，跳过同步');
        }
      }

      print('OfflineSyncService: 离线同步完成，同步日志数：${syncResponse.syncedLogIds.length}');
    } catch (e) {
      print('OfflineSyncService: 离线同步失败：$e');
      // 失败时可重试（如加入重试队列，下次启动时再次同步）
    }
  }
}

3.3 冲突解决机制：版本号 + 时间戳 + 优先级

当本地数据与服务器数据冲突时（如用户在手机和电脑同时修改了同一昵称），需通过冲突解决机制保证数据一致性。本文采用「版本号优先 + 时间戳辅助 + 用户确认兜底」的策略：

  1. 版本号优先：

    • 本地数据版本号 < 服务器版本号：说明本地数据是旧的，直接用服务器数据覆盖本地；
    • 本地数据版本号 > 服务器版本号：说明本地有未同步的修改，将本地数据上传到服务器；
    • 本地版本号 == 服务器版本号：无冲突，正常同步。

  2. 时间戳辅助：

    • 若版本号相同但数据内容不同（如网络延迟导致版本号未更新），取「操作时间更新」的数据；
    • 若时间戳也相同（极端情况），取「服务器数据」（默认服务器为权威源）。

  3. 用户确认兜底：

    • 对于关键数据（如订单、重要文档），若上述策略无法解决冲突，弹出对话框让用户选择保留本地数据或服务器数据。

代码实现：冲突解决工具函数

dart

复制代码 
import 'package:your_app/user_model.dart';

/// 冲突解决工具类
class ConflictResolver {
  /// 解决用户数据冲突（本地 vs 服务器）
  static UserModel resolveUserConflict(UserModel localUser, UserModel serverUser) {
    // 1. 版本号比较
    if (localUser.version > serverUser.version) {
      print('ConflictResolver: 本地版本号更高，使用本地数据');
      return localUser;
    } else if (localUser.version < serverUser.version) {
      print('ConflictResolver: 服务器版本号更高，使用服务器数据');
      return serverUser;
    } else {
      // 2. 版本号相同，比较时间戳
      if (localUser.updateTime.isAfter(serverUser.updateTime)) {
        print('ConflictResolver: 版本号相同，本地时间更新，使用本地数据');
        return localUser;
      } else if (localUser.updateTime.isBefore(serverUser.updateTime)) {
        print('ConflictResolver: 版本号相同，服务器时间更新，使用服务器数据');
        return serverUser;
      } else {
        // 3. 时间戳也相同，默认使用服务器数据（可根据业务调整）
        print('ConflictResolver: 版本号和时间戳均相同，默认使用服务器数据');
        return serverUser;
      }
    }
  }
}

四、鸿蒙 Flutter 缓存架构优化实践：性能与稳定性提升

4.1 性能优化技巧

  1. 缓存预热：应用启动时，将高频访问数据（如用户信息、首页配置）提前加载到内存缓存（L1），减少首次加载时间；

  2. 异步加载 ：磁盘缓存（L3）和分布式缓存（L4）的读写操作放在 Isolate 中执行（利用 Flutter 多线程），避免阻塞 UI 线程；

    dart

    复制代码 
    // 示例：用 Isolate 异步加载磁盘缓存数据
Future<UserModel?> loadUserAsync(String userId) async {
  return compute(_loadUserFromDisk, userId);
}

// 在 Isolate 中执行的函数（不能访问 UI 上下文）
UserModel? _loadUserFromDisk(String userId) {
  final db = UserDatabase();
  final localUser = db.getUserByUserId(userId);
  if (localUser == null) return null;
  return UserModel(
    userId: localUser.userId,
    name: localUser.name,
    avatar: localUser.avatar,
    updateTime: localUser.updateTime,
  );
}

  3. 缓存清理策略 ：

    • 定期清理过期缓存（如每天凌晨清理 7 天前的网络缓存）；
    • 监听鸿蒙系统的「低存储空间」事件，当存储空间不足时，优先清理非关键缓存（如网络缓存、图片缓存）。

4.2 稳定性保障

  1. 异常捕获与重试：所有缓存操作（尤其是分布式缓存、网络缓存）需添加 try-catch，避免单个缓存层级故障导致整个应用崩溃；
  2. 数据校验：缓存数据存储前进行格式校验（如 JSON 解析、字段非空校验），避免脏数据污染缓存；
  3. 日志监控 ：集成鸿蒙 HiLog 或第三方日志工具（如 Bugly），记录缓存操作日志，便于排查线上问题。

五、总结与扩展

本文详细介绍了鸿蒙 Flutter 应用的多层缓存架构（内存、网络、磁盘、分布式），并提供了完整的代码实现和数据一致性保障方案。该架构的核心优势在于：

  • 分层解耦：各层职责明确，可根据业务需求替换某一层的实现（如将 Drift 替换为 Hive）；
  • 鸿蒙适配：充分利用鸿蒙的分布式数据、方舟引擎、文件系统等特性，提升跨设备体验和性能；
  • 灵活性高：支持自定义缓存策略（如 LRU 淘汰、过期时间），适配不同场景（高频只读、持久化、跨设备同步）。

5.1 后续扩展方向

  1. 支持更多数据类型：如离线包缓存（用于 Flutter 模块的离线更新）、WebSocket 消息缓存；
  2. 分布式缓存权限细化：实现基于角色的分布式缓存访问控制（如家庭共享设备的缓存可见性）；
  3. 与鸿蒙生态深度融合：结合鸿蒙的「原子化服务」，实现服务间的缓存共享，提升多服务协作效率。

5.2 参考资料

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