React Native Async Storage 在 iOS Widget 中的使用技巧
背景介绍
React Native Async Storage 是 React Native 生态中常用的本地数据存储解决方案,它提供了一个简单的异步键值存储系统。然而,当开发者需要在 iOS Widget 扩展中访问这些存储的数据时,会遇到一些特殊的挑战。
核心问题
iOS Widget 作为主应用的扩展,运行在独立的进程中,无法直接访问主应用的内存空间。这意味着 Widget 无法直接调用 React Native 的 Async Storage API 来获取数据。开发者需要找到一种间接的方式来读取这些存储的数据。
解决方案
文件系统访问方案
通过分析 Async Storage 的实现机制,我们可以发现它最终将数据以 JSON 格式存储在应用的沙盒目录中。具体路径为:
Library/Application Support/[Bundle ID]/RCTAsyncLocalStorage_V1/manifest.json
基于这一发现,我们可以通过以下步骤在 Widget 中获取存储的数据:
- 定位应用沙盒目录
- 遍历查找 manifest.json 文件
- 读取并解析 JSON 内容
- 提取所需的数据
实现代码示例
func getRNAppToken() -> String? {
let applicationDir = NSHomeDirectory().appending("/Containers/Data/Application")
let fileManager = FileManager()
let dirEnum = fileManager.enumerator(atPath: applicationDir)
var manifestPath: String? = nil
while let file = dirEnum?.nextObject() as? String {
if file.contains("/Library/Application Support/com.your.bundle.identifier/RCTAsyncLocalStorage_V1/manifest.json") {
manifestPath = applicationDir.appending("/\(file)")
break
}
}
if let path = manifestPath, fileManager.fileExists(atPath: path) {
do {
let url = URL(fileURLWithPath: path)
let stringFromFile = try String(contentsOf: url, encoding: .utf8)
let data = stringFromFile.data(using: .utf8, allowLossyConversion: false)
let json = try? JSONSerialization.jsonObject(with: data!, options: .mutableContainers) as? [String: Any]
return json?["token"] as? String
} catch {
return nil
}
}
return nil
}
注意事项
-
Bundle ID 替换:代码中的
com.your.bundle.identifier需要替换为实际的应用 Bundle ID。 -
沙盒限制:此方案仅适用于模拟器环境,因为在实际设备上,Widget 无法访问主应用的沙盒目录。
-
生产环境方案:对于实际设备,推荐使用 App Groups 共享数据:
- 配置 App Group 能力
- 修改 Async Storage 的存储路径到共享容器
- Widget 从共享容器读取数据
-
性能考虑:频繁读取文件可能影响性能,建议缓存读取结果。
-
数据安全:敏感数据应考虑加密存储。
替代方案比较
-
App Groups 共享:
- 优点:支持真实设备,更可靠
- 缺点:需要额外配置,修改存储路径
-
网络同步:
- 优点:不受本地存储限制
- 缺点:需要网络连接,增加复杂度
-
UserDefaults 共享:
- 优点:简单易用
- 缺点:不适合大量数据存储
最佳实践建议
-
对于开发调试阶段,可以使用文件系统访问方案快速验证功能。
-
对于生产环境,强烈建议采用 App Groups 共享方案,确保在所有设备上都能正常工作。
-
考虑将共享数据的逻辑封装成原生模块,提供统一的接口给 JavaScript 和 Widget 使用。
-
定期清理不再需要的数据,避免存储空间浪费。
总结
在 iOS Widget 中访问 React Native Async Storage 的数据需要特殊的处理方式。虽然文件系统访问方案在模拟器环境中有效,但在实际应用中,App Groups 共享是更可靠的选择。开发者应根据具体需求和应用场景选择合适的实现方案,同时注意数据安全和性能优化。
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