在vite-plugin-pwa中实现动态图片的离线缓存策略
2025-06-22 13:15:12作者:晏闻田Solitary
背景介绍
在现代Web应用中,动态加载的图片资源离线可用性是一个常见需求。特别是在电商类应用中,用户可能需要在离线状态下查看产品图片。vite-plugin-pwa作为Vite生态中的PWA插件,提供了强大的离线缓存能力,但针对动态图片的缓存需要特别注意一些技术细节。
核心问题分析
当应用需要缓存来自不同服务器的动态图片时,会遇到几个关键挑战:
- 跨域资源缓存限制
- 图片缓存策略的选择
- 缓存大小管理
- 首次加载时的缓存机制
解决方案实现
基本缓存配置
通过配置workbox的runtimeCaching可以实现动态图片的缓存。一个典型的配置示例如下:
runtimeCaching: [
{
urlPattern: ({ url }) => url.pathname.match(/^\/storage\//),
handler: 'NetworkFirst',
options: {
cacheName: 'dynamic-images-cache',
expiration: {
maxEntries: 50,
maxAgeSeconds: 60 * 60 * 24 * 7 // 7天
},
matchOptions: {
ignoreVary: true,
ignoreSearch: true
},
cacheableResponse: {
statuses: [0, 200]
}
}
}
]
关键配置解析
- urlPattern:使用正则表达式匹配需要缓存的图片路径
- handler:NetworkFirst策略优先从网络获取,失败时使用缓存
- cacheableResponse:必须包含0状态码以支持跨域资源
- expiration:限制缓存条目数和有效期,防止占用过多存储空间
跨域资源处理要点
对于来自不同域的资源,需要额外注意:
- 图片服务器必须配置正确的CORS头
- 前端img标签需要添加crossorigin属性
- Nginx等服务器需要配置Access-Control-Allow-Origin等响应头
高级优化建议
- 预缓存策略:对于已知会使用的图片,可以在Service Worker安装阶段进行预缓存
- 缓存清理机制:定期清理过期缓存,避免存储空间问题
- 缓存分层:根据图片使用频率采用不同的缓存策略
- 占位图方案:缓存失败时显示默认占位图,提升用户体验
实现注意事项
- 首次加载时图片不会被立即缓存,需要二次访问才能生效
- 大图片缓存需要考虑存储配额限制
- 在开发阶段应禁用缓存以便调试
- 生产环境需要测试不同网络条件下的缓存行为
通过合理配置vite-plugin-pwa的缓存策略,开发者可以轻松实现动态图片的离线可用性,为用户提供更稳定的使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492