如何操作JS使用缓存算法

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。

/**
 * 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（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！

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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