Flutter 跨平台优化：网络请求性能与数据缓存优化

在 Flutter 跨平台开发中，网络请求性能和数据缓存是影响用户体验的关键因素。以下分步骤说明优化策略：

一、网络请求性能优化

1. 连接复用与连接池

   • 使用 dio 库（支持 HTTP/2）复用 TCP 连接，减少握手开销。
   • 配置连接池限制并发数，避免资源竞争：

     final dio = Dio();
     dio.options.connectTimeout = Duration(seconds: 10);
     dio.options.receiveTimeout = Duration(seconds: 15);
     dio.options.persistentConnection = true; // 启用长连接
     

2. 请求压缩与数据精简

   • 启用 Gzip 压缩（服务端需支持）：

     dio.options.headers['Accept-Encoding'] = 'gzip';
     

   • 使用 Protobuf 或 FlatBuffers 替代 JSON，减少传输体积。

3. 请求合并与批处理

   • 对高频小请求（如埋点日志）合并发送：

     void batchRequests(List<Request> requests) {
       // 合并逻辑
     }
     

4. 异步并发控制

   • 通过 Future.wait 实现并行请求，但需限制最大并发量：

     final results = await Future.wait(
       requests.map((r) => dio.get(r.url)),
       eagerError: true, // 快速失败
     );
     

二、数据缓存优化

1. 内存缓存（LRU 策略）

   • 使用 flutter_cache_manager 实现 LRU 淘汰算法：

     final cache = DefaultCacheManager();
     await cache.putFile(url, file); // 缓存文件
     final cachedFile = await cache.getSingleFile(url); // 读取缓存
     

   • 缓存数据量公式（淘汰阈值）：
     $$ \text{maxBytes} = 100 \times 1024 \times 1024 $$ // 100MB

2. 磁盘缓存与 SQLite

   • 结构化数据（如 API 响应）用 hive 或 sqflite 存储：

     final box = await Hive.openBox('apiCache');
     box.put('userData', response.data); // 写入
     final data = box.get('userData'); // 读取
     

3. 缓存策略设计

   • 时间戳验证：通过 If-Modified-Since 头减少冗余传输。
   • ETag 机制：服务端返回资源标识，客户端对比本地缓存：

     dio.interceptors.add(InterceptorsWrapper(
       onRequest: (options) {
         if (localETag != null) {
           options.headers['If-None-Match'] = localETag; // 提交 ETag
         }
       },
     ));
     

4. 离线优先策略

   • 使用 connectivity_plus 检测网络状态：

     final status = await Connectivity().checkConnectivity();
     if (status == ConnectivityResult.none) {
       return loadCachedData(); // 离线时加载缓存
     }
     

三、综合最佳实践

1. 性能监控工具

   • 集成 sentry 捕获网络异常。
   • 使用 DevTools 分析请求瀑布图。

2. 缓存分层架构

   graph LR
   A[新请求] --> B{内存缓存？}
   B -- 命中 --> C[返回数据]
   B -- 未命中 --> D{磁盘缓存？}
   D -- 命中 --> E[更新内存缓存]
   D -- 未命中 --> F[发起网络请求]
   

3. 动态调整策略

   • 根据设备性能（如低端机）降低缓存上限。
   • 用户操作频繁时预加载关联数据。

总结：通过复用连接、精简数据、LRU 缓存和离线策略，可显著提升 Flutter 应用的响应速度和稳定性。建议结合具体场景选择工具库（如 dio + flutter_cache_manager），并持续监控关键指标（如请求延迟、缓存命中率）。