Node.js实现LRU缓存操作详解
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更新于2024-08-18
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"本文档提供了一个Node.js中基于LRU(Least Recently Used)算法实现缓存处理的操作示例。LRU算法是一种常见的缓存策略,主要用于处理内存限制情况下的数据存储,通过淘汰最近最少使用的数据来保持缓存的高效性。在Node.js环境下,我们可以创建一个LRU缓存类来实现这一机制。"
LRU算法的核心思想是优先淘汰最长时间未被访问的数据。在内存管理中,当需要存储新数据但内存已满时,LRU算法会选择最近最少使用的页面进行替换。在Node.js中,我们可以创建一个LRU缓存结构,利用哈希表(Hash Map)和双向链表来实现这一功能。
以下是一个简单的LRU缓存类的实现:
```javascript
class CacheLRU {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity || Number.MAX_SAFE_INTEGER; // 默认无限制
this.cache = new Map(); // 使用Map作为哈希表
this.head = null; // 双向链表头节点
this.tail = null; // 双向链表尾节点
}
get(key) {
if (this.cache.has(key)) { // 如果key存在
const node = this.cache.get(key);
this._removeFromList(node); // 移除节点
this._prependToList(node); // 将节点移到链表头部
return node.value;
}
return null;
}
put(key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
this._removeFromList(this.cache.get(key)); // 先移除旧节点
}
const newNode = { key, value, prev: null, next: null };
this.cache.set(key, newNode); // 设置新节点
this._prependToList(newNode); // 添加到链表头部
if (this.capacity > 0 && this.cache.size > this.capacity) { // 如果超出容量
const tailNode = this.tail;
this.cache.delete(tailNode.key); // 删除尾部节点
this._removeFromList(tailNode);
}
}
remove(key) {
if (this.cache.has(key)) {
this._removeFromList(this.cache.get(key));
this.cache.delete(key);
}
}
removeAll() {
this.cache.clear();
this.head = null;
this.tail = null;
}
info() {
return {
size: this.cache.size,
keys: Array.from(this.cache.keys()),
};
}
_prependToList(node) {
if (!this.head) {
this.head = this.tail = node;
} else {
node.next = this.head;
this.head.prev = node;
this.head = node;
}
}
_removeFromList(node) {
if (node.prev) {
node.prev.next = node.next;
} else {
this.head = node.next;
}
if (node.next) {
node.next.prev = node.prev;
} else {
this.tail = node.prev;
}
}
}
```
在这个示例中,`CacheLRU`类使用了`Map`来存储键值对,同时维护了一个双向链表。`get`方法首先检查键是否存在于缓存中,如果存在则将其移到链表头部;`put`方法会先检查键是否存在,如果存在则删除旧节点,然后添加新节点到链表头部。如果超出容量,会删除链表尾部的节点。`remove`方法用于删除指定键的节点,`removeAll`清除所有缓存,`info`返回关于缓存的基本信息。
这个实现允许快速地访问和更新缓存,因为哈希表提供了常数时间的查找和删除操作,而链表则方便了最近访问顺序的维护。通过这种方式,即使在内存有限的情况下,LRU缓存也能有效地提高数据访问的效率。
2021-01-02 上传
2022-01-21 上传
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2023-09-08 上传
2023-09-08 上传
惚如远行客
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