闭包实现内存缓存数据库，通过私有store对象封装数据，暴露set/get/has/delete/clear/size等api；支持ttl过期、前缀分组、批量操作，适用于轻量单实例场景。

用闭包实现一个简单的内存缓存数据库，核心是利用函数作用域“私有化”数据，同时暴露增删查改的接口，避免全局污染，还能自动管理生命周期。

基础结构：闭包封装数据存储

把缓存数据（比如一个对象）定义在外部函数内部，不对外暴露原始引用；所有操作都通过返回的 API 对象进行：

function createCacheDB() {
  const store = {}; // 私有缓存对象，外部无法直接访问

  return {
    set(key, value) {
      store[key] = value;
    },
    get(key) {
      return store[key];
    },
    has(key) {
      return key in store;
    },
    delete(key) {
      return delete store[key];
    },
    clear() {
      Object.keys(store).forEach(key => delete store[key]);
    },
    size() {
      return Object.keys(store).length;
    }
  };
}

// 使用
const db = createCacheDB();
db.set('user:123', { id: 123, name: 'Alice' });
console.log(db.get('user:123')); // { id: 123, name: 'Alice' }

增强功能：支持过期时间（TTL）

加一层时间控制，让缓存自动失效。每次 set 时记录写入时间，get 时检查是否超时：

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下载

function createTTLCacheDB(defaultTTL = 60000) {
  const store = {};
  
  return {
    set(key, value, ttl = defaultTTL) {
      store[key] = {
        value,
        expiresAt: Date.now() + ttl
      };
    },
    get(key) {
      const item = store[key];
      if (!item) return undefined;
      if (Date.now() > item.expiresAt) {
        delete store[key];
        return undefined;
      }
      return item.value;
    },
    has(key) {
      const item = store[key];
      if (!item) return false;
      if (Date.now() > item.expiresAt) {
        delete store[key];
        return false;
      }
      return true;
    },
    delete(key) {
      return delete store[key];
    },
    clear() {
      Object.keys(store).forEach(key => delete store[key]);
    }
  };
}

实用技巧：支持批量操作和键名前缀

实际使用中常需要按业务分组（如 user:、post:），可加 prefix 过滤或批量清理：

• 在 set/get 时自动拼接前缀（如 set('123', data, 'user') → 存为 'user:123'）
• 提供 keys(prefix) 返回匹配的所有键名
• 提供 clearByPrefix(prefix) 清除某类缓存

注意事项与边界处理

闭包缓存适合轻量、短期、单实例场景，要注意：

• 不适用于多线程/多 Worker 环境（每个闭包实例数据隔离）
• 大量数据可能引发内存泄漏，建议配合 maxSize 和 LRU 策略（可引入 Map + 链表或用第三方库如 lru-cache）
• value 是对象或数组时，get 返回的是原引用，修改会影响缓存内容——如需深拷贝，可在 get 内用 structuredClone（现代环境）或 JSON 序列化（简单结构）

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