资源添加到Web应用程序[/CookieShop]的缓存中，因为在清除过期缓存条目后可用空间仍不足 - 请考虑增加缓存的最大空间。

### 解决 Web 应用程序缓存空间不足的方法当遇到 Web 应用程序（如 Cookieshop）缓存空间不足的问题时，可以通过调整最大存储空间或优化缓存清理机制来解决问题。以下是具体的解决方案： #### 调整缓存的最大存储空间许多现代浏览器提供了对 `localStorage` 和 `sessionStorage` 的支持，这些 API 可用于持久化数据存储。然而，默认情况下，它们的空间限制可能不足以满足复杂的应用需求[^1]。如果需要扩展缓存容量，可以考虑以下方法： - **使用 IndexedDB**：IndexedDB 是一种更强大的客户端数据库技术，能够提供更大的存储能力，并允许结构化的键值存储[^2]。 ```javascript const request = indexedDB.open("CookieshopCache", 1); request.onupgradeneeded = function(event) { const db = event.target.result; if (!db.objectStoreNames.contains("cache")) { db.createObjectStore("cache", { keyPath: "id" }); } }; request.onsuccess = function(event) { console.log("Database opened successfully"); }; ``` - **配置服务端缓存策略**：通过 HTTP 缓存头（如 `Cache-Control`, `Expires`），控制资源在客户端的过期时间，减少频繁请求带来的压力[^3]。 #### 优化缓存清理机制为了防止缓存占用过多空间，定期清理不再使用的条目至关重要。常见的做法包括但不限于以下几个方面： - **实现 LRU 或 LFU 清理算法**：采用最近最少使用 (LRU) 或最低频率使用 (LFU) 方法自动移除不常访问的数据项[^4]。 ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key): if key not in self.cache: return -1 value = self.cache.pop(key) self.cache[key] = value # 移动到队列末尾 return value def put(self, key, value): if key in self.cache: self.cache.pop(key) elif len(self.cache) >= self.capacity: self.cache.popitem(last=False) # 删除最早添加的项目 self.cache[key] = value ``` - **设置合理的 TTL 值**：为每一条缓存记录分配一个生存周期（TTL, Time To Live）。一旦超过指定的时间范围，则主动删除该记录[^5]。 ---

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资源添加到Web应用程序[/CookieShop]的缓存中，因为在清除过期缓存条目后可用空间仍不足 - 请考虑增加缓存的最大空间。

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