IndexedDB是浏览器中实现大容量结构化本地缓存最成熟可靠的方案，具备事务、索引、版本控制和异步能力，适用于缓存日志、文章、聊天记录等；需按规范设计对象仓库、主键、索引，所有操作须在事务中完成，结构变更仅限onupgradeneeded，大数据写入须分批且让出主线程，查询与清理需结合索引和TTL策略。
IndexedDB 是目前浏览器中实现大容量结构化本地缓存最成熟、最可靠的方案。它不是“加大版 localStorage”，而是一套具备事务、索引、版本控制和异步能力的轻量级客户端数据库，天然适合缓存用户行为日志、离线文章、聊天记录、表单草稿、媒体元数据等结构化内容。
明确设计目标：缓存 ≠ 简单存取
本地缓存的核心诉求是：可查、可更新、可清理、不阻塞界面、失败有降级。IndexedDB 能满足全部，但需要按规范组织：
- 用 对象仓库（Object Store） 代替“键值对”，比如建一个
articles仓库存文章标题、发布时间、HTML 内容、阅读状态 - 主键（
keyPath）建议用业务唯一字段（如id），避免依赖自增；若无自然主键，可用autoIncrement: true自动生成 - 为高频查询字段建 索引，例如按
category分类列表、按updatedAt排序展示，避免全量遍历 - 所有读写必须包裹在 事务（transaction） 中，读用
readonly，写用readwrite，避免并发冲突
初始化与版本管理要一次到位
数据库首次打开或版本号变更时触发 onupgradeneeded，这是定义结构的唯一时机：
- 不要在
onsuccess里创建对象仓库——会报错 - 每次升级版本号（如从 1 → 2），才能新增/删改仓库或索引；旧数据自动保留，新结构只对后续操作生效
- 示例：缓存带过期时间的数据，可在 v2 版本中为
cache仓库存加expiresAt字段并建索引，便于定时清理
写入大量缓存数据要批量+分片
一次性 put 几千条记录会卡顿 UI，正确做法是：
- 用 单个 readwrite 事务 批量写入，而不是每条开一个事务
- 把数据切分成 100–500 条/批，每批写完用
setTimeout或requestIdleCallback让出主线程 - 避免直接存原始大 Blob（如整张图片），优先存 URL + 元信息；真需存二进制，IndexedDB 原生支持
Blob和ArrayBuffer
查询与清理要有策略
缓存不是“扔进去就完事”，得能高效取、智能删：
- 查单条：用
objectStore.get(key) - 按条件查：用索引 +
openCursor或index.getAll(IDBKeyRange.bound(...)) - 定期清理：建立
createdAt或accessedAt字段，配合索引做 LRU 或 TTL 清理 - 空间预警：监听
QuotaExceededError，触发降级（如转存内存或提示用户清理）
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