FIFO
最简单的一种缓存算法,设置缓存上限,当达到了缓存上限的时候,按照先进先出的策略进行淘汰,再增加进新的 k-v 。
使用了一个对象作为缓存,一个数组配合着记录添加进对象时的顺序,判断是否到达上限,若到达上限取数组中的第一个元素key,对应删除对象中的键值。
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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()] } keys.push(key) } map[key] = value } get(key){ return this.map[key] } }
module.exports = FifoCache
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LRU
LRU(Least recently used,最近最少使用)算法。该算法的观点是,最近被访问的数据那么它将来访问的概率就大,缓存满的时候,优先淘汰最无人问津者。
算法实现思路:基于一个双链表的数据结构,在没有满员的情况下,新来的 k-v 放在链表的头部,以后每次获取缓存中的 k-v 时就将该k-v移到最前面,缓存满的时候优先淘汰末尾的。
双向链表的特点,具有头尾指针,每个节点都有 prev(前驱) 和 next(后继) 指针分别指向他的前一个和后一个节点。
关键点:在双链表的插入过程中要注意顺序问题,一定是在保持链表不断的情况下先处理指针,最后才将原头指针指向新插入的元素,在代码的实现中请注意看我在注释中说明的顺序注意点!
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| class LruCache { constructor(limit) { this.limit = limit || 10 this.head = this.tail = undefined this.map = {} this.size = 0 } get(key, IfreturnNode) { let node = this.map[key] if (node === undefined) return if (node === this.head) { return returnnode ? node : node.value } if (node.prev) { if (node === this.tail) { this.tail = node.prev } node.prev.next = node.next } if (node.next) { node.next.prev = node.prev } node.prev = undefined node.next = this.head if (this.head) { this.head.prev = node } this.head = node return IfreturnNode ? node : node.value } set(key, value) { let node = this.get(key, true) if (!node) { if (this.size === this.limit) { if (this.tail) { this.tail = this.tail.prev this.tail.prev.next = undefined this.tail.prev = this.tail.next = undefined this.map[this.tail.key] = undefined this.size-- } node = { key: key } this.map[key] = node if(this.head){ this.head.prev = node node.next = this.head }else{ this.head = node this.tail = node } this.size++ } } node.value = value } }
module.exports = LruCache
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具体的思路就是如果所要get的节点不是头结点(即已经是最近使用的节点了,不需要移动节点位置)要先进行平滑的断链操作,处理好指针指向的关系,拿出需要移动到最前面的节点,进行链表的插入操作。
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