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数据缓存策略

陈川 【 ECharts 】 35117人已围观 8836字

数据缓存策略的基本概念

数据缓存策略是提升ECharts性能的关键手段之一。合理利用缓存可以减少重复计算、降低网络请求频率，从而显著提高图表渲染效率。在数据量较大或更新频繁的场景下，缓存策略尤为重要。

ECharts中的数据缓存主要涉及三个方面：原始数据缓存、计算中间结果缓存和图形元素缓存。原始数据缓存存储从服务器获取的原始数据集；计算中间结果缓存保存经过聚合、过滤等处理后的数据；图形元素缓存则保留已经渲染的图形对象。

内存缓存实现方式

ECharts内置了基础的内存缓存机制，开发者可以通过配置项启用和调整缓存行为。以下是一个典型的内存缓存配置示例：

option = {
  dataset: {
    source: [...], // 原始数据
    // 启用内存缓存
    memoryCache: {
      enable: true,
      max: 1000 // 最大缓存条目数
    }
  },
  series: [{
    type: 'line',
    // 系列级缓存配置
    progressive: 400,
    progressiveThreshold: 3000
  }]
};

progressive和progressiveThreshold参数控制渐进式渲染的缓存行为。当数据量超过阈值时，ECharts会分批渲染数据并缓存中间结果。

本地存储缓存策略

对于需要持久化的数据，可以使用浏览器的本地存储机制。下面是一个结合localStorage的缓存实现：

function fetchDataWithCache(url, cacheKey, expireTime = 3600) {
  // 尝试从缓存获取
  const cached = localStorage.getItem(cacheKey);
  if (cached) {
    const { data, timestamp } = JSON.parse(cached);
    // 检查是否过期
    if (Date.now() - timestamp < expireTime * 1000) {
      return Promise.resolve(data);
    }
  }
  
  // 无缓存或已过期，发起请求
  return fetch(url)
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
      // 更新缓存
      localStorage.setItem(cacheKey, 
        JSON.stringify({
          data,
          timestamp: Date.now()
        }));
      return data;
    });
}

// 使用示例
fetchDataWithCache('/api/chart-data', 'chartDataCache')
  .then(data => {
    myChart.setOption({
      dataset: { source: data }
    });
  });

数据分片与懒加载

处理超大规模数据集时，可以采用分片缓存策略。以下代码演示了如何实现数据分片加载：

const CHUNK_SIZE = 10000;
let loadedChunks = new Set();

async function loadDataChunk(chunkIndex) {
  if (loadedChunks.has(chunkIndex)) return;
  
  const res = await fetch(`/big-data?offset=${chunkIndex*CHUNK_SIZE}&limit=${CHUNK_SIZE}`);
  const data = await res.json();
  
  // 更新图表数据
  myChart.appendData({
    seriesIndex: 0,
    data: data
  });
  
  loadedChunks.add(chunkIndex);
}

// 监听图表可视区域变化
myChart.on('dataZoom', (params) => {
  const startValue = params.startValue || 0;
  const endValue = params.endValue || Infinity;
  
  // 计算需要加载的分片范围
  const startChunk = Math.floor(startValue / CHUNK_SIZE);
  const endChunk = Math.floor(endValue / CHUNK_SIZE);
  
  // 加载可见区域的分片
  for (let i = startChunk; i <= endChunk; i++) {
    loadDataChunk(i);
  }
});

缓存更新策略

保持缓存数据的新鲜度需要合理的更新机制。以下是几种常见的缓存更新模式：

  1. 定时过期策略：
// 设置定时刷新
setInterval(() => {
  fetchDataWithCache('/api/real-time-data', 'realtimeData', 60)
    .then(data => {
      myChart.setOption({ dataset: { source: data } });
    });
}, 60000); // 每分钟刷新一次
  1. 事件驱动更新：
// WebSocket实时更新
const ws = new WebSocket('wss://api.example.com/realtime');
ws.onmessage = (event) => {
  const newData = JSON.parse(event.data);
  updateChartWithNewData(newData);
  
  // 同时更新本地缓存
  const cached = JSON.parse(localStorage.getItem('realtimeData') || '{}');
  cached.data = mergeData(cached.data, newData);
  localStorage.setItem('realtimeData', JSON.stringify(cached));
};
  1. 差异更新策略：
function smartUpdate(newData) {
  const cachedData = getCachedData();
  const changes = diff(cachedData, newData);
  
  if (changes.length > cachedData.length * 0.3) {
    // 变化超过30%，全量更新
    myChart.setOption({ dataset: { source: newData } });
  } else {
    // 增量更新
    changes.forEach(change => {
      myChart.setOption({
        series: [{
          data: [{
            value: change.value,
            itemId: change.id
          }]
        }]
      });
    });
  }
}

缓存性能优化技巧

  1. 数据压缩存储：
function compressData(data) {
  // 简单的JSON压缩
  return JSON.stringify(data)
    .replace(/"([^"]+)":/g, '$1:')
    .replace(/\s+/g, '');
}

function decompressData(compressed) {
  // 添加引号恢复合法JSON
  const jsonStr = compressed.replace(/([{\[,])(\w+):/g, '$1"$2":');
  return JSON.parse(jsonStr);
}
  1. 索引加速查询：
// 建立内存索引
const dataIndex = new Map();
rawData.forEach((item, index) => {
  dataIndex.set(item.id, index);
});

// 快速查找
function getItemById(id) {
  const index = dataIndex.get(id);
  return index !== undefined ? rawData[index] : null;
}
  1. Web Worker处理缓存：
// 主线程
const worker = new Worker('cache-worker.js');
worker.postMessage({
  action: 'init',
  data: largeDataSet
});

worker.onmessage = (e) => {
  if (e.data.type === 'dataReady') {
    myChart.setOption({
      series: [{
        data: e.data.processedData
      }]
    });
  }
};

// cache-worker.js
self.onmessage = function(e) {
  if (e.data.action === 'init') {
    // 在Worker中处理数据
    const processed = processData(e.data.data);
    
    // 建立内存缓存
    self.cache = processed;
    
    self.postMessage({
      type: 'dataReady',
      processedData: processed
    });
  }
};

特殊场景下的缓存处理

  1. 树形数据缓存：
const treeCache = new Map();

function getTreeData(path) {
  if (treeCache.has(path)) {
    return Promise.resolve(treeCache.get(path));
  }
  
  return fetch(`/tree-data?path=${path}`)
    .then(res => res.json())
    .then(data => {
      treeCache.set(path, data);
      return data;
    });
}

// 使用示例
getTreeData('root/child1').then(data => {
  myChart.setOption({
    series: [{
      type: 'tree',
      data: [data]
    }]
  });
});
  1. 地理数据缓存：
// 缓存GeoJSON数据
const geoCache = {};

function registerMapWithCache(mapName) {
  if (geoCache[mapName]) {
    // 直接从缓存注册
    echarts.registerMap(mapName, geoCache[mapName]);
    return Promise.resolve();
  }
  
  return fetch(`/maps/${mapName}.json`)
    .then(res => res.json())
    .then(geoJson => {
      geoCache[mapName] = geoJson;
      echarts.registerMap(mapName, geoJson);
    });
}

// 使用示例
registerMapWithCache('china').then(() => {
  myChart.setOption({
    series: [{
      type: 'map',
      map: 'china'
    }]
  });
});
  1. 动态表单关联缓存：
// 存储多图表共享数据
const dashboardCache = {
  timeRange: null,
  filters: {},
  datasets: {}
};

// 更新缓存并刷新相关图表
function updateDashboardCache(key, value) {
  dashboardCache[key] = value;
  
  // 更新所有依赖此数据的图表
  Object.keys(dashboardCache.datasets).forEach(chartId => {
    const chart = echarts.getInstanceById(chartId);
    if (chart) {
      chart.setOption({
        dataset: {
          source: filterData(
            dashboardCache.datasets[chartId],
            dashboardCache.filters
          )
        }
      });
    }
  });
}

缓存监控与调试

  1. 缓存命中率统计：
const cacheStats = {
  hits: 0,
  misses: 0,
  size: 0
};

function trackCacheAccess(hit) {
  if (hit) {
    cacheStats.hits++;
  } else {
    cacheStats.misses++;
  }
  
  // 定期上报统计
  if ((cacheStats.hits + cacheStats.misses) % 100 === 0) {
    sendAnalytics('cache_stats', cacheStats);
  }
}

// 修改后的fetchDataWithCache
function fetchDataWithCache(url, cacheKey) {
  const cached = localStorage.getItem(cacheKey);
  if (cached) {
    trackCacheAccess(true);
    return Promise.resolve(JSON.parse(cached).data);
  }
  
  trackCacheAccess(false);
  return fetch(url).then(/* ... */);
}
  1. 缓存内容可视化：
// 开发工具面板显示缓存内容
function renderCacheDebugPanel() {
  const debugContainer = document.createElement('div');
  debugContainer.style.position = 'fixed';
  debugContainer.style.right = '0';
  debugContainer.style.top = '0';
  debugContainer.style.background = 'white';
  debugContainer.style.padding = '10px';
  debugContainer.style.zIndex = '9999';
  
  function updateDebugView() {
    debugContainer.innerHTML = `
      <h3>ECharts Cache Debug</h3>
      <div>Memory Cache: ${Object.keys(memoryCache).length} items</div>
      <div>LocalStorage: ${calcLocalStorageSize()} KB used</div>
      <button onclick="clearAllCaches()">Clear All</button>
    `;
  }
  
  document.body.appendChild(debugContainer);
  setInterval(updateDebugView, 1000);
}

function calcLocalStorageSize() {
  let total = 0;
  for (let key in localStorage) {
    if (localStorage.hasOwnProperty(key)) {
      total += localStorage[key].length * 2; // UTF-16
    }
  }
  return (total / 1024).toFixed(2);
}
  1. 缓存异常处理：
// 增强的缓存获取方法
function safeGetCache(key) {
  try {
    return localStorage.getItem(key);
  } catch (e) {
    if (e.name === 'QuotaExceededError') {
      // 存储空间不足，自动清理最旧缓存
      const keys = Object.keys(localStorage).filter(k => k.startsWith('chart_cache_'));
      if (keys.length > 0) {
        // 按时间排序
        keys.sort((a, b) => {
          const metaA = JSON.parse(localStorage.getItem(a)).meta;
          const metaB = JSON.parse(localStorage.getItem(b)).meta;
          return metaA.timestamp - metaB.timestamp;
        });
        
        // 删除最旧的20%
        const toDelete = keys.slice(0, Math.ceil(keys.length * 0.2));
        toDelete.forEach(k => localStorage.removeItem(k));
        
        // 重试
        return localStorage.getItem(key);
      }
    }
    throw e;
  }
}

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