JS 實現快取演算法(FIFO/LRU)

RayLeo發表於2019-02-16

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。

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