JS实现缓存算法（FIFO / LRU）的示例

FIFO

最简单的一种缓存算法，设置缓存的上限. 达到高速缓存的上限时，将根据先进先出策略将其消除，然后将其添加到新的k-v中.

将对象用作缓存缓存算法，并使用数组根据记录添加到对象的顺序确定是否达到上限. 如果达到上限，则采用数组中第一个元素的键，该键对应于已删除对象中的键值.

/**
 * 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

LRU（最近最少使用）算法. 该算法的观点是，最近访问的数据将来有更高的访问可能性. 当缓存已满时，最不需要的东西将被首先消除.

实现该算法的算法: 基于双向链表的数据结构，当没有完整人员时，将新的kv放在链表的开头，并且每次将kv移到最前面获得缓存中的kv，当缓冲区已满时，最后一个被消除.

双向链表的特性，带有头和尾指针，每个节点分别具有指向其上一个节点和下一个节点的prev（前导）和next（后继）指针.

要点: 在插入双向链表时要注意顺序问题. 必须首先处理指针，同时保持链接列表不变，最后将原始指针指向新插入的元素. 请注意代码的实现请看我在注释中注明的顺序！

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

具体想法是缓存算法，如果要获取的节点不是头节点（也就是说，它已经是最近使用的节点，则不需要移动节点位置），则必须首先执行平滑的链链接操作，处理指针指向的关系，并提出Need（需要）移动到最前面的节点以插入链表.

以上是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，并希望每个人都支持此脚本.

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