FIFO
最簡單的一種快取演算法,設定快取上限,當達到了快取上限的時候,按照先進先出的策略進行淘汰,再增加進新的 k-v 。
使用了一個物件作為快取,一個陣列配合著記錄新增進物件時的順序,判斷是否到達上限,若到達上限取陣列中的第一個元素key,對應刪除物件中的鍵值。
/**
* FIFO佇列演算法實現快取
* 需要一個物件和一個陣列作為輔助
* 陣列記錄進入順序
*/
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,刪除佇列第一個元素
}
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)演算法。該演算法的觀點是,最近被訪問的資料那麼它將來訪問的概率就大,快取滿的時候,優先淘汰最無人問津者。
演算法實現思路:基於一個雙連結串列的資料結構,在沒有滿員的情況下,新來的 k-v 放在連結串列的頭部,以後每次獲取快取中的 k-v 時就將該k-v移到最前面,快取滿的時候優先淘汰末尾的。
雙向連結串列的特點,具有頭尾指標,每個節點都有 prev(前驅) 和 next(後繼) 指標分別指向他的前一個和後一個節點。
關鍵點:在雙連結串列的插入過程中要注意順序問題,一定是在保持連結串列不斷的情況下先處理指標,最後才將原頭指標指向新插入的元素,在程式碼的實現中請注意看我在註釋中說明的順序注意點!
class LruCache {
constructor(limit) {
this.limit = limit || 10
//head 指標指向表頭元素,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]
// 如果查詢不到含有`key`這個屬性的快取物件
if (node === undefined) return
// 如果查詢到的快取物件已經是 tail (最近使用過的)
if (node === this.head) { //判斷該節點是不是是第一個節點
// 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) { //首先要判斷該節點是不是有前驅
if (node === this.tail) { //有前驅,若是尾節點的話多一步,讓尾指標指向當前節點的前驅
this.tail = node.prev
}
//把當前節點的後繼交接給當前節點的前驅去指向。
node.prev.next = node.next
}
if (node.next) { //判斷該節點是不是有後繼
//有後繼的話直接讓後繼的前驅指向當前節點的前驅
node.next.prev = node.prev
//整個一個過程就是把當前節點拿出來,並且保證連結串列不斷,下面開始移動當前節點了
}
node.prev = undefined //移動到最前面,所以沒了前驅
node.next = this.head //注意!!! 這裡要先把之前的排頭給接到手!!!!讓當前節點的後繼指向原排頭
if (this.head) {
this.head.prev = node //讓之前的排頭的前驅指向現在的節點
}
this.head = node //完成了交接,才能執行此步!不然就找不到之前的排頭啦!
return IfreturnNode ?
node :
node.value
}
set(key, value) {
// 之前的演算法可以直接存k-v但是現在要把簡單的 k-v 封裝成一個滿足雙連結串列的節點
//1.檢視是否已經有了該節點
let node = this.get(key, true)
if (!node) {
if (this.size === this.limit) { //判斷快取是否達到上限
//達到了,要刪最後一個節點了。
if (this.tail) {
this.tail = this.tail.prev
this.tail.prev.next = undefined
//平滑斷鏈之後,銷燬當前節點
this.tail.prev = this.tail.next = undefined
this.map[this.tail.key] = undefined
//當前快取記憶體釋放一個槽位
this.size--
}
node = {
key: key
}
this.map[key] = node
if(this.head){//判斷快取裡面是不是有節點
this.head.prev = node
node.next = this.head
}else{
//快取裡沒有值,皆大歡喜,直接讓head指向新節點就行了
this.head = node
this.tail = node
}
this.size++//減少一個快取槽位
}
}
//節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的節點不是頭結點(即已經是最近使用的節點了,不需要移動節點位置)要先進行平滑的斷鏈操作,處理好指標指向的關係,拿出需要移動到最前面的節點,進行連結串列的插入操作。