前言
当一个 Javascript 程序需要在浏览器端存储数据时，你有以下几个选择：
Cookie：通常用于 HTTP 请求，并且有 64 kb 的大小限制。
LocalStorage：存储 key-value 格式的键值对，通常有 5MB 的限制。
WebSQL：并不是 HTML5 标准，已被废弃。
FileSystem & FileWriter API：兼容性极差，目前只有 Chrome 浏览器支持。
IndexedDB：是一个 NOSQL 数据库，可以异步操作，支持事务，可存储 JSON 数据并且用索引迭代，兼容性好。
很明显，只有 IndexedDB 适用于做大量的数据存储。但是直接使用 IndexedDB 也会碰到几个问题：
本篇文章将结合笔者的实践经验，就以上问题来进行相关探索。
Log 日志存储场景
有这样一个场景，客户端产生大量的日志并存放若干日志。在发生某些错误时（或者长连接得到服务器的指令时）可拉取本地全部日志内容并发请求上报。
如图所示：
这是一个很好的设计到了 IndexedDB CRUD 场景的操作，在这里，我们只关注 IndexedDB 存储这部分。有关于 IndexedDB 的基础概念，如仓库 IDBObjectStore、索引 IDBIndex、游标 IDBCursor、事务 IDBTransaction，限于篇幅请参照 IndexedDB-MDN。
创建数据库
我们知道 IndexedDB 是事务驱动的，打开一个数据库 db_test，创建 store log，并以 time 为索引。
class Database { constructor(options = {}) { if (typeof indexedDB === 'undefined') { throw new Error('indexedDB is unsupported!') return } this.name = options.name this.db = null this.version = options.version || 1 }
createDB () { return new Promise((resolve, reject) => { // 为了本地调试，数据库先删除后建立 indexedDB.deleteDatabase(this.name); const request = indexedDB.open(this.name); // 当数据库升级时，触发 onupgradeneeded 事件。 // 升级是指该数据库首次被创建，或调用 open() 方法时指定的数据库的版本号高于本地已有的版本。 request.onupgradeneeded = () => { const db = request.result; window.db = db console.log('db onupgradeneeded') // 在这里创建 store this.createStore(db) };
// 打开成功的回调函数 request.onsuccess = () => { resolve(request.result) this.db = request.result }; // 打开失败的回调函数 request.onerror = function(event) { reject(event) } }) }
createStore(db) { if (!db.objectStoreNames.contains('log')) { // 创建表 const objectStore = db.createObjectStore('log', { keyPath: 'id', autoIncrement: true }); // time 为索引 objectStore.createIndex('time', 'time'); } }}
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调用语句如下：
(async function() { const database = new Database({ name: 'db_test' }) await database.createDB() console.log(database) // Database {name: 'db_test', db: IDBDatabase, version: 1} // db: IDBDatabase // name: "db_test" // objectStoreNames: DOMStringList {0: 'log', length: 1} // onabort: null // onclose: null // onerror: null // onversionchange: null // version: 1 // [[Prototype]]: IDBDatabase // name: "db_test" // version: 1 // [[Prototype]]: Object})()
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增删改操作
当日志插入一条数据，我们需要提交一个事务，事务里对 store 进行 add 操作。
const db = window.db;const transaction = db.transaction('log', 'readwrite')const store = transaction.objectStore('log')
const storeRequest = store.add(data);
storeRequest.onsuccess = function(event) { console.log('add onsuccess, affect rows ', event.target.result); resolve(event.target.result)};
storeRequest.onerror = function(event) { reject(event);};
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由于每次的增删改查都需要打开一个 transaction，这样的调用不免显得繁琐，我们需要一些步骤来简化，提供 ES6 promise 形式的 API。
class Database { // ... 省略打开数据库的过程 // constructor(options = {}) {} // createDB() {} // createStore() {} add (data) { return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readwrite') const store = transaction.objectStore('log') const request = store.add(data);
request.onsuccess = event => resolve(event.target.result); request.onerror = event => reject(event); }) } put (data) { return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readwrite') const store = transaction.objectStore('log') const request = store.put(data);
request.onsuccess = event => resolve(event.target.result); request.onerror = event => reject(event); }) } // delete delete (id) { return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readwrite') const store = transaction.objectStore('log') const request = store.delete(id)
request.onsuccess = event => resolve(event.target.result); request.onerror = event => reject(event); }) }}
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调用代码如下：
(async function() { const db = new Database({ name: 'db_test' }) await db.createDB() const row1 = await db.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 1' }) // {id: 1, time: new Date().getTime(), body: 'log 2' }
await db.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 2' })
await db.put({id: 1, time: new Date().getTime(), body: 'log AAAA' })
await db.delete(1)})()
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查询
查询有很多种情况，常见的 ORM 里提供范围查询和索引查询两种方法，范围查询中还可以分页查询。在 IndexedDB 中我们简化为 getByIndex。
查询需要使用到 IDBCursor 游标和 IDBIndex 索引。
class Database { // ... 省略打开数据库的过程 // constructor(options = {}) {} // createDB() {} // createStore() {} // 查询第一个 value 相匹对的值 get (value, indexName) { return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readwrite') const store = transaction.objectStore('log') let request // 有索引则打开索引来查找，无索引则当作主键查找 if (indexName) { let index = store.index(indexName); request = index.get(value) } else { request = store.get(value) }
request.onsuccess = evt => evt.target.result ? resolve(evt.target.result) : resolve(null) request.onerror = evt => reject(evt) }); }
/** * 条件查询，带分页 * * @param {string} keyPath 索引名称 * @param {string} keyRange 索引对象 * @param {number} offset 分页偏移量 * @param {number} limit 分页页码 */ getByIndex (keyPath, keyRange, offset = 0, limit = 100) { return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readonly') const store = transaction.objectStore('log') const index = store.index(keyPath) let request = index.openCursor(keyRange) const result = [] request.onsuccess = function (evt) { let cursor = evt.target.result // 偏移量大于 0，代表需要跳过一些记录 if (offset > 0) { cursor.advance(offset); } if (cursor && limit > 0) { console.log(1) result.push(cursor.value) limit = limit - 1 cursor.continue() } else { cursor = null resolve(result) } } request.onerror = function (evt) { console.err('getLogByIndex onerror', evt) reject(evt.target.error) }
transaction.onerror = function(evt) { reject(evt.target.error) }; }) }}
(async function() { const db = new Database({ name: 'db_test' }) await db.createDB() await db.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 1' }) // {id: 1, time: new Date().getTime(), body: 'log 2' }
await db.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 2' })
const time = new Date().getTime()
await db.put({id: 1, time: time, body: 'log AAAA' })
await db.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 3' })
// 查询最小是这个时间的的记录 const test = await db.getByIndex('time', IDBKeyRange.lowerBound(time)) // multi index query // await db.getByIndex('time, test_id', IDBKeyRange.bound([0, 99],[Date.now(), 2100]);)
console.log(test) // 0: {id: 1, time: 1648453268858, body: 'log AAAA'} // 1: {time: 1648453268877, body: 'log 3', id: 3}})()
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查询当然还有更多可能，比如查询一张表全部的数据，或者是 count 获取这张表的记录数量等，留待读者们自行扩展。
优化
我们需要将 Model 和 Database 拆开来，上文 createDB 的时候做一些改进，类似 ORM 一样提供映射，以及基础的增删改查方法。
class Database { constructor(options = {}) { if (typeof indexedDB === 'undefined') { throw new Error('indexedDB is unsupported!') } this.name = options.name this.db = null this.version = options.version || 1 // this.upgradeFunction = option.upgradeFunction || function () {} this.modelsOptions = options.modelsOptions this.models = {} }
createDB () { return new Promise((resolve, reject) => { indexedDB.deleteDatabase(this.name); const request = indexedDB.open(this.name); // 当数据库升级时，触发 onupgradeneeded 事件。升级是指该数据库首次被创建，或调用 open() 方法时指定的数据库的版本号高于本地已有的版本。 request.onupgradeneeded = () => { const db = request.result;
console.log('db onupgradeneeded')
Object.keys(this.modelsOptions).forEach(key => { this.models[key] = new Model(db, key, this.modelsOptions[key]) }) };
// 打开成功 request.onsuccess = () => { console.log('db open onsuccess') console.log('addLog, deleteLog, clearLog, putLog, getAllLog, getLog') resolve(request.result) this.db = request.result }; // 打开失败 request.onerror = function(event) { console.log('db open onerror', event); reject(event) } }) }}
class Model { constructor(database, tableName, options) { this.db = database this.tableName = tableName
if (!this.db.objectStoreNames.contains(tableName)) { const objectStore = this.db.createObjectStore(tableName, { keyPath: options.keyPath, autoIncrement: options.autoIncrement || false }); options.index && Object.keys(options.index).forEach(key => { objectStore.createIndex(key, options.index[key]); }) } }
add(data) { // ... 省略上文的 add 函数 } delete(id) { // ... 省略 } put(data) { // ... 省略 } getByIndex(keyPath, keyRange) { // ... 省略 } get(indexName, value) { // ... 省略 }}
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调用如下：
(async function() { const db = new Database({ name: 'db_test', modelsOptions: { log: { keyPath: 'id', autoIncrement: true, rows: { id: 'number', time: 'number', body: 'string', }, index: { time: 'time' } } } }) await db.createDB()
await db.models.log.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 1' }) await db.models.log.add({time: new Date().getTime(), body: 'log 2' }) await db.models.log.get(null, 1)
const time = new Date().getTime()
await db.models.log.put({id: 1, time: time, body: 'log AAAA' })
await db.models.log.getByIndex('time', IDBKeyRange.only(time))})()
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当然这只是一个很简陋的模型，它还有一些不足。比如查询时，开发者调用时不需要接触 IDBKeyRange，类似是 sequelize 风格的，映射为 time: { $gt: new Date().getTime() }，用 $gt 来替代 IDBKeyRange.lowerbound。
批量操作
值得一提的，IndexedDB 的操作性能和提交给它的事务多少有着紧密的关系，推荐尽可能使用批量插入。
批量操作，可以采取事件委托来避免产生许多的 request 的 onsuccess、onerror 事件。
class Model { // ... 省略 construct
bulkPut(datas) { if (!(datas && datas.length > 0)) { return Promise.reject(new Error('no data')) } return new Promise((resolve, reject) => { const db = this.db; const transaction = db.transaction('log', 'readwrite') const store = transaction.objectStore('log')
datas.forEach(data => store.put(data))
// Event delegation // IndexedDB events bubble: request → transaction → database. transaction.oncomplete = function() { console.log('add transaction complete'); resolve() }; transaction.onabort = function (evt) { console.error('add transaction onabort', evt); reject(evt.target.error) } }) }}
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性能探索
IndexedDB 的插入耗时与提交给它的事务数量有显著的关联。我们设置一组对照实验：
测试代码如下：
const promises = []for (let index = 0; index < 1000; index++) { promises.push(db.models.log.add({time: new Date().getTime(), body: `log ${index}` }))}console.time('promises')Promise.all(promises).then(() => { console.timeEnd('promises')})// promises: 20837.403076171875 ms
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const arr = []for (let index = 0; index < 1000; index++) { arr.push({time: new Date().getTime(), body: `log ${index}` })}console.time('promises')await db.models.log.bulkPut(arr)console.timeEnd('promises')// promises: 250.491943359375 ms
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减少事务提交非常重要，以至于需要有大量存入的操作时，都推荐日志在内存中尽可能合并下，再批量写入。
值得一提的是，body 在上面的对照实验中只写入了个位数的字符，假设每次写 5000 个字符，批量写入的时间也只是从 250ms 提升到 300ms，提升的并不明显。
让我们再来对比一组情况，我们会提交 1 个事务，插入 1000 条数据，在 0 到 500 万存量数据间进行测试，我们得到以下数据：
for (let i = 0; i < 10000; i++) { let date = new Date() let datas = [] for (let j = 0; j < 1000; j++) { datas.push({ time: new Date().getTime(), body: `log ${j}`}) } await db.models.log.bulkPut(datas) datas = []
if (i === 10 || i === 50 || i === 100 || i === 500 || i === 1000 || i === 2000 || i === 5000) { console.warn(`success for bulkPut ${i}: `, new Date() - date) } else { console.log(`success for bulkPut ${i}: `, new Date() - date) } }
// success for bulkPut 10: 283// success for bulkPut 50: 310// success for bulkPut 100: 302// success for bulkPut 500: 296// success for bulkPut 1000: 290// success for bulkPut 2000: 150// success for bulkPut 5000: 201
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上文数据表明波动并不大，给出结论在 500w 的数据范围内，插入耗时没有明显的提升。当然查询取决的因素更多，其耗时留待读者们自行验证。
多 tab 操作相同数据的情况
对于 IndexedDB 来说，它只负责接收一个又一个的事务进行处理，而不管这些事务是从哪个 tab 页提交来的，就可能会产生多个 tab 页的 JS 程序往数据库里试图操作同一条数据的情况。
拿我们的 db 来举例，若我们修改创建 store 时的索引 time 为：
objectStore.createIndex('time', 'time', { unique: true });
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同时打开 3 个 tab，每个 tab 都是每 20ms 往数据库里写入一份数据，大概率会出现 error，解决这个问题的理想方法是 SharedWorker API， SharedWorker 类似于 WebWorker，不同点在于 SharedWorker 可以在多个上下文之间共享。我们可以在 SharedWorker 中创建数据库，所有浏览器的 tab 都可以向 Worker 请求数据，而不是自己建立数据库连接。
遗憾的是 SharedWorker API 在 Safari 中无法支持，没有 polyfill。作为取代，我们可以使用 BroadcastChannel API，他可以在多 tab 间通信，选举出一个 leader，允许 leader 拥有写入数据库的能力，而其他 tab 只能读不能写。
下面是一个 leader 选举过程的简单代码，参照自 broadcast-channel。
class LeaderElection { constructor(name) { this.channel = new BroadcastChannel(name) // 是否已经存在 leader this.hasLeader = false // 是否自己作为 leader this.isLeader = false
// token 数，用于无 leader 时同时有多个 apply 的情况，来比对 maxTokenNumber 确定最大的作为 leader this.tokenNumber = Math.random() // 最大的 token，用于无 leader 时同时有多个 apply 的情况，来选举一个最大的作为 leader this.maxTokenNumber = 0 this.channel.onmessage = (evt) => { console.log('channel onmessage', evt.data) const action = evt.data.action switch (action) { // 收到申请拒绝，或者是其他人已成为 leader 的宣告，则标记 this.hasLeader = true case 'applyReject': this.hasLeader = true break; case 'leader': // todo， 可能会产生另一个 leader this.hasLeader = true break; // leader 已死亡，则需要重新推举 case 'death': this.hasLeader = false this.maxTokenNumber = 0 // this.awaitLeadership() break; // leader 已死亡，则需要重新推举 case 'apply': if (this.isLeader) { this.postMessage('applyReject') } else if (this.hasLeader) { } else if (evt.data.tokenNumber > this.maxTokenNumber) { // 还没有 leader 时，若自己 tokenNumber 比较小，那么记录 maxTokenNumber， // 将在 applyOnce 的过程中，撤销成为 leader 的申请。 this.maxTokenNumber = evt.data.tokenNumber } break; default: break; } } } awaitLeadership() { return new Promise((resolve) => { const intervalApply = () => { return this.sleep(4000) .then(() => { return this.applyOnce() }) .then(() => resolve()) .catch(() => intervalApply()) } this.applyOnce() .then(() => resolve()) .catch(err => intervalApply()) }) } applyOnce(timeout = 1000) {
return this.postMessage('apply').then(() => this.sleep(timeout)) .then(() => { if (this.isLeader) { return } if (this.hasLeader === true || this.maxTokenNumber > this.tokenNumber) { throw new Error() } return this.postMessage('apply').then(() => this.sleep(timeout)) }) .then(() => { if (this.isLeader) { return } if (this.hasLeader === true || this.maxTokenNumber > this.tokenNumber) { throw new Error() } // 两次尝试后无人阻止，晋升为 leader this.beLeader() }) } beLeader () { this.postMessage('leader') this.isLeader = true this.hasLeader = true clearInterval(this.timeout) window.addEventListener('beforeunload', () => this.die()); window.addEventListener('unload', () => this.die()); } die () { this.isLeader = false this.hasLeader = false this.postMessage('death') } postMessage(action) { return new Promise((resolve) => { this.channel.postMessage({ action, tokenNumber: this.tokenNumber }) resolve() }) } sleep(time) { if (!time) time = 0; return new Promise(res => setTimeout(res, time)); }}
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调用代码如下：
const elector = new LeaderElection('test_channel')window.elector = electorelector.awaitLeadership().then(() => { document.title = 'leader!'})
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效果如 broadcast-channel 这样:
总结
在浏览器中离线存放大量数据，我们目前只能使用 IndexedDB，使用 IndexedDB 会碰到几个问题：
IndexedDB API 基于事务，偏向底层，操作繁琐，需要做个封装。
IndexedDB 性能最大的瓶颈在于事务数量，使用时注意减少事务的提交。
IndexedDB 并不在意事务是从哪个 tab 页提交，浏览器多 tab 页的情况下可能会对同一条数据记录进行多次操作，可以选举一个 leader 才允许写入，规避这个问题。
本仓库使用代码见 github：https://github.com/everlose/indexeddb-test
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