JS 實現(xiàn)緩存算法（FIFO/LRU）

awokezhou 發(fā)布于2019-08-22 15:31 / 2607人閱讀

摘要：最簡單的一種緩存算法，設置緩存上限，當達到了緩存上限的時候，按照先進先出的策略進行淘汰，再增加進新的。隊列算法實現(xiàn)緩存需要一個對象和一個數(shù)組作為輔助數(shù)組記錄進入順序先進先出，刪除隊列第一個元素無論存在與否都對中的賦值，最近最少使用算法。

FIFO

最簡單的一種緩存算法，設置緩存上限，當達到了緩存上限的時候，按照先進先出的策略進行淘汰，再增加進新的 k-v 。

使用了一個對象作為緩存，一個數(shù)組配合著記錄添加進對象時的順序，判斷是否到達上限，若到達上限取數(shù)組中的第一個元素key，對應刪除對象中的鍵值。

/**
 * FIFO隊列算法實現(xiàn)緩存
 * 需要一個對象和一個數(shù)組作為輔助
 * 數(shù)組記錄進入順序
 */
class FifoCache{
    constructor(limit){
        this.limit = limit || 10
        this.map = {}
        this.keys = []
    }
    set(key,value){
        let map = this.map
        let keys = this.keys
        if (!Object.prototype.hasOwnProperty.call(map,key)) {
            if (keys.length === this.limit) {
                delete map[keys.shift()]//先進先出，刪除隊列第一個元素
            }
            keys.push(key)
        }
        map[key] = value//無論存在與否都對map中的key賦值
    }
    get(key){
        return this.map[key]
    }
}

module.exports = FifoCache

LRU

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法。該算法的觀點是，最近被訪問的數(shù)據那么它將來訪問的概率就大，緩存滿的時候，優(yōu)先淘汰最無人問津者。

算法實現(xiàn)思路：基于一個雙鏈表的數(shù)據結構，在沒有滿員的情況下，新來的 k-v 放在鏈表的頭部，以后每次獲取緩存中的 k-v 時就將該k-v移到最前面，緩存滿的時候優(yōu)先淘汰末尾的。

雙向鏈表的特點，具有頭尾指針，每個節(jié)點都有 prev(前驅) 和 next(后繼) 指針分別指向他的前一個和后一個節(jié)點。

關鍵點：在雙鏈表的插入過程中要注意順序問題，一定是在保持鏈表不斷的情況下先處理指針，最后才將原頭指針指向新插入的元素，在代碼的實現(xiàn)中請注意看我在注釋中說明的順序注意點！

class LruCache {
    constructor(limit) {
        this.limit = limit || 10
        //head 指針指向表頭元素，即為最常用的元素
        this.head = this.tail = undefined
        this.map = {}
        this.size = 0
    }
    get(key, IfreturnNode) {
        let node = this.map[key]
        // 如果查找不到含有`key`這個屬性的緩存對象
        if (node === undefined) return
        // 如果查找到的緩存對象已經是 tail (最近使用過的)
        if (node === this.head) { //判斷該節(jié)點是不是是第一個節(jié)點
            // 是的話，皆大歡喜，不用移動元素，直接返回
            return returnnode ?
                node :
                node.value
        }
        // 不是頭結點，鐵定要移動元素了
        if (node.prev) { //首先要判斷該節(jié)點是不是有前驅
            if (node === this.tail) { //有前驅，若是尾節(jié)點的話多一步，讓尾指針指向當前節(jié)點的前驅
                this.tail = node.prev
            }
            //把當前節(jié)點的后繼交接給當前節(jié)點的前驅去指向。
            node.prev.next = node.next
        }
        if (node.next) { //判斷該節(jié)點是不是有后繼
            //有后繼的話直接讓后繼的前驅指向當前節(jié)點的前驅
            node.next.prev = node.prev
            //整個一個過程就是把當前節(jié)點拿出來，并且保證鏈表不斷，下面開始移動當前節(jié)點了
        }
        node.prev = undefined //移動到最前面，所以沒了前驅
        node.next = this.head //注意！！！ 這里要先把之前的排頭給接到手！！！！讓當前節(jié)點的后繼指向原排頭
        if (this.head) {
            this.head.prev = node //讓之前的排頭的前驅指向現(xiàn)在的節(jié)點
        }
        this.head = node //完成了交接，才能執(zhí)行此步！不然就找不到之前的排頭啦！
        return IfreturnNode ?
            node :
            node.value
    }
    set(key, value) {
        // 之前的算法可以直接存k-v但是現(xiàn)在要把簡單的 k-v 封裝成一個滿足雙鏈表的節(jié)點
        //1.查看是否已經有了該節(jié)點
        let node = this.get(key, true)
        if (!node) {
            if (this.size === this.limit) { //判斷緩存是否達到上限
                //達到了，要刪最后一個節(jié)點了。
                if (this.tail) {
                    this.tail = this.tail.prev
                    this.tail.prev.next = undefined
                    //平滑斷鏈之后，銷毀當前節(jié)點
                    this.tail.prev = this.tail.next = undefined
                    this.map[this.tail.key] = undefined
                    //當前緩存內存釋放一個槽位
                    this.size--
                }
                node = {
                    key: key
                }
                this.map[key] = node
                if(this.head){//判斷緩存里面是不是有節(jié)點
                    this.head.prev = node
                    node.next = this.head
                }else{
                    //緩存里沒有值，皆大歡喜，直接讓head指向新節(jié)點就行了
                    this.head = node
                    this.tail = node
                }
                this.size++//減少一個緩存槽位
            }
        }
        //節(jié)點存不存在都要給他重新賦值啊
        node.value = value
    }
}

module.exports = LruCache

具體的思路就是如果所要get的節(jié)點不是頭結點（即已經是最近使用的節(jié)點了，不需要移動節(jié)點位置）要先進行平滑的斷鏈操作，處理好指針指向的關系，拿出需要移動到最前面的節(jié)點，進行鏈表的插入操作。

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maxmin 2019-06-24 18:02 評論0 收藏0
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