Node.js实现LRU缓存操作详解

"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。