基于localStorage+状态哈希标识缓存机制的考擦方向
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在你设计的 “localStorage + 状态哈希标识” 本地缓存机制中，状态哈希标识具体是如何生成的？请详细说明生成逻辑（比如基于哪些数据维度、使用的哈希算法、是否考虑数据顺序 / 格式差异等），以及选择该生成方式的原因，若有实际代码片段可补充说明。
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针对 “高频访问页面与大体量数据读取” 场景，你在决定使用 localStorage 而非 sessionStorage、sessionStorage、IndexedDB 或 Memory Cache（内存缓存）时，做了哪些考量？请从存储容量、生命周期、数据共享范围、读写性能、浏览器兼容性等维度对比分析，说明 localStorage 在此场景下的核心优势与潜在局限。
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该缓存机制实现 “数据未变动情况下跳过接口调用” 的核心判断逻辑是什么？请分步骤描述整个流程（比如首次加载、后续加载时如何判断数据是否变动、哈希标识如何对比、缓存是否失效等），并说明若存在多维度筛选条件（如时间范围、用户权限、筛选参数等），如何确保缓存判断的准确性，避免出现 “缓存命中错误”（比如不同筛选条件下返回相同缓存数据）的问题。
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项目中提到 “页面加载时间平均缩短 40% 以上”，你是如何量化统计这个优化效果的？请说明使用的性能指标（如 FP、FCP、LCP、TTI 等）、数据采集工具（如 Chrome DevTools、Lighthouse、自定义性能埋点等）、数据样本量与采集场景（如不同网络环境、不同设备、不同用户角色等），以及如何排除其他优化措施（如接口优化、资源压缩等）对该数据的干扰，确保 40% 的提升仅来自本地缓存机制。
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当缓存的 “大体量数据” 发生更新时（比如后端数据新增 / 删除 / 修改），你的机制是如何保证本地缓存与后端数据一致性的？请说明可能的更新触发方式（如接口返回更新标识、定时轮询、WebSocket 推送等），以及更新过程中如何避免 “脏数据”（比如更新前读取了旧缓存，更新后又读取了未完成更新的缓存），若存在缓存更新失败的情况（如 localStorage 写入报错、网络中断导致更新指令未接收），有哪些降级策略？
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localStorage 本身存在读写性能瓶颈（尤其是存储大量数据时），在你的缓存机制中，是如何优化 localStorage 的读写效率的？比如是否对数据进行压缩（如使用 lz-string 库）、是否拆分存储（将大体量数据拆分为多个 key）、是否做读写异步处理（避免阻塞主线程）、是否添加读写缓存的 “内存镜像”（先读内存再读 localStorage）等，请结合具体实现说明优化效果（如读写时间缩短百分比、是否解决了页面卡顿问题等）。
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考虑到浏览器隐私设置或安全策略（如无痕模式下 localStorage 可能不可用、部分浏览器禁用 localStorage），你的缓存机制有哪些兼容性处理和降级方案？比如如何检测 localStorage 是否可用，当 localStorage 不可用时是否自动切换到其他缓存方案（如 sessionStorage、IndexedDB），若所有客户端缓存都不可用，是否会回退到 “无缓存” 模式，且不影响页面核心功能（如正常调用接口获取数据），请举例说明实际测试中遇到的兼容性问题及解决方案。
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你的缓存机制是否考虑了 “用户身份隔离”？比如多用户在同一设备登录（如 A 用户登录后缓存数据，A 退出后 B 用户登录），如何确保 B 用户不会读取到 A 用户的缓存数据？请说明身份隔离的实现逻辑（如缓存 key 中是否包含用户唯一标识、用户退出时如何清理缓存、是否存在缓存残留风险等），若项目中涉及权限控制（如不同用户能访问的缓存数据范围不同），如何在缓存机制中嵌入权限校验逻辑？
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在调试该缓存机制时，你遇到过哪些典型问题（如缓存不命中、缓存数据损坏、哈希标识计算错误等），是如何定位和解决的？请举例说明调试工具的使用（如 Chrome DevTools 中如何查看 localStorage 数据、如何打印哈希计算过程日志、如何模拟缓存更新 / 失效场景），以及是否构建了专门的调试工具或日志系统（如在控制台输出缓存命中状态、哈希对比结果、缓存更新记录等），帮助团队快速排查问题。
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若未来项目需要扩展该缓存机制（比如支持跨标签页缓存同步、支持缓存数据的版本管理、支持离线访问缓存数据），你会如何设计扩展方案？请以 “跨标签页缓存同步” 为例，说明实现思路（如使用 localStorage 的 storage 事件监听、跨标签页通信方案等），并分析扩展后可能带来的性能影响（如事件频繁触发导致的页面卡顿），以及如何规避这些风险；同时说明缓存版本管理的必要性（如数据结构变更时如何处理旧版本缓存）及实现逻辑。
