JavaScript 实现 FIFO 与 LRU 缓存算法详解
本文详细介绍如何使用 JavaScript 实现 FIFO 和 LRU 两种常见的缓存淘汰算法。FIFO 通过数组记录顺序,达到上限时移除最早元素;LRU 基于双向链表,将最近访问的节点移至头部,淘汰尾部节点。文章包含核心代码逻辑与关键指针操作说明。
FIFO 缓存算法实现
FIFO
FIFO(First In First Out,先进先出)是最基础的缓存策略之一。其核心机制是设定一个最大容量限制,当缓存中的数据量达到该上限时,系统会依据先进先出的原则淘汰最旧的数据,从而为新加入的键值对腾出空间。
在实现层面,通常使用一个对象来存储实际的键值对,同时配合一个数组来记录数据插入的顺序。当检测到缓存已满时,程序会从数组中取出排在首位的元素作为键,并在对象中删除对应的键值对,随后将新数据加入。
/**
* FIFO队列算法实现缓存
* 需要一个对象和一个数组作为辅助
* 数组记录进入顺序
*/
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()]//先进先出,删除队列第一个元素
}
keys.push(key)
}
map[key] = value//无论存在与否都对map中的key赋值
}
get(key){
return this.map[key]
}
}
module.exports = FifoCache
LRU 缓存算法实现
LRU
LRU(Least Recently Used,最近最少使用)算法基于一个核心假设:最近被访问的数据在未来被再次访问的概率较高。因此,当缓存空间不足时,该算法优先淘汰那些长时间未被访问的数据项。
LRU 的实现通常依赖于双向链表数据结构。在缓存未满时,新插入的键值对会被放置在链表的头部;而在每次获取(get)或更新(set)缓存数据时,该数据会被移动到链表头部。当缓存满时,链表尾部的节点将被淘汰。
双向链表的关键特征在于它拥有头指针和尾指针,且每个节点都包含指向前驱节点(prev)和后继节点(next)的指针,从而支持双向遍历。
在双向链表执行插入操作时,指针的处理顺序至关重要。必须确保在断开旧链接并建立新链接的过程中链表保持连通,最后再将头指针指向新插入的节点。代码实现时需严格遵循这一指针调整顺序,以避免链表断裂或数据丢失。
class LruCache {
constructor(limit) {
this.limit = limit || 10
//head 指针指向表头元素,即为最常用的元素
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`这个属性的缓存对象
if (node === undefined) return
// 如果查找到的缓存对象已经是 tail (最近使用过的)
if (node === this.head) { //判断该节点是不是是第一个节点
// 是的话,皆大欢喜,不用移动元素,直接返回
return returnnode ?
node :
node.value
}
// 不是头结点,铁定要移动元素了
if (node.prev) { //首先要判断该节点是不是有前驱
if (node === this.tail) { //有前驱,若是尾节点的话多一步,让尾指针指向当前节点的前驱
this.tail = node.prev
}
//把当前节点的后继交接给当前节点的前驱去指向。
node.prev.next = node.next
}
if (node.next) { //判断该节点是不是有后继
//有后继的话直接让后继的前驱指向当前节点的前驱
node.next.prev = node.prev
//整个一个过程就是把当前节点拿出来,并且保证链表不断,下面开始移动当前节点了
}
node.prev = undefined //移动到最前面,所以没了前驱
node.next = this.head //注意!!! 这里要先把之前的排头给接到手!!!!让当前节点的后继指向原排头
if (this.head) {
this.head.prev = node //让之前的排头的前驱指向现在的节点
}
this.head = node //完成了交接,才能执行此步!不然就找不到之前的排头啦!
return IfreturnNode ?
node :
node.value
}
set(key, value) {
// 之前的算法可以直接存k-v但是现在要把简单的 k-v 封装成一个满足双链表的节点
//1.查看是否已经有了该节点
let node = this.get(key, true)
if (!node) {
if (this.size === this.limit) { //判断缓存是否达到上限
//达到了,要删最后一个节点了。
if (this.tail) {
this.tail = this.tail.prev
this.tail.prev.next = undefined
//平滑断链之后,销毁当前节点
this.tail.prev = this.tail.next = undefined
this.map[this.tail.key] = undefined
//当前缓存内存释放一个槽位
this.size--
}
node = {
key: key
}
this.map[key] = node
if(this.head){//判断缓存里面是不是有节点
this.head.prev = node
node.next = this.head
}else{
//缓存里没有值,皆大欢喜,直接让head指向新节点就行了
this.head = node
this.tail = node
}
this.size++//减少一个缓存槽位
}
}
//节点存不存在都要给他重新赋值啊
node.value = value
}
}
module.exports = LruCache
具体到获取节点的操作:若目标节点并非当前头部节点(即它不是最近使用的),则需要先执行“平滑断链”,调整其前后节点的指针指向,将其从当前位置移除;随后执行“插入头部”操作,将该节点重新链接到链表最前端。
以上即为 FIFO 与 LRU 缓存算法在 JavaScript 中的核心实现逻辑。希望这些示例能帮助您深入理解缓存机制,欢迎持续关注以获取更多技术内容。
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