详解Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作方法

这篇文章主要介绍了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作,结合具体实例形式分析了LRU算法的原理、功能以及nodejs使用LRU算法实现缓存处理操作的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的，是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了。由于无法预测各页面将来的使用情况，只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似，因此，LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰。

可以用一个特殊的栈来保存当前正在使用的各个页面的页面号。当一个新的进程访问某页面时，便将该页面号压入栈顶，其他的页面号往栈底移，如果内存不够，则将栈底的页面号移除。这样，栈顶始终是最新被访问的页面的编号，而栈底则是最近最久未访问的页面的页面号。

如输入以下序列时：4,7,0,7,1,0,1,2,1,2,6

结果为：

4
4        7
4        7        0
4        0        7
4        0        7        1
4        7        1        0
4        7        0        1
4        7        0        1        2
4        7        0        2        1
4        7        0        1        2
7        0        1        2        6

适用于Node.js的一个LRU缓存，capacity为缓存容量，为0时构造一般缓存。

function CacheLRU(capacity) {
/* 利用Buffer写的一个LRU缓存，capacity为缓存容量，为0时不限容量。
myCache = new CacheLRU(capacity); //构造缓存
myCache.get(key); //读取名为key的缓存值
myCache.put(key, value); //写入名为key的缓存值
myCache.remove(key); //删除名为key的缓存值
myCache.removeAll(); //清空缓存
myCache.info(); //返回myCache缓存信息
LRU原理：对所有缓存数据的key构建hash链表，当对某一数据进行get或put操作时，将其key提到链表前端（最新）。当进行put数据超出容量时，删除链表尾端（最旧）的缓存数据。
hash链表操作可直接定位key，无需历遍整个hash对象，故读写极快。缓存容量不再影响读写速度。
*/
  this.capacity = capacity || Number.MAX_VALUE;
  this.data = {};
  this.hash = {};
  this.linkedList = {
    length: 0,
    head: null,
    end: null
  }
  if (capacity <= 0) this.capacity = Number.MAX_VALUE;
};
CacheLRU.prototype.get = function(key) {
  key = &#39;_&#39; + key;
  var lruEntry = this.hash[key];
  if (!lruEntry) return;
  refresh(this.linkedList, lruEntry);
  return JSON.parse(this.data[key].toString());
};
CacheLRU.prototype.put = function(key, value) {
  key = &#39;_&#39; + key;
  var lruEntry = this.hash[key];
  if (value === undefined) return this;
  if (!lruEntry) {
    this.hash[key] = {key: key};
    this.linkedList.length += 1;
    lruEntry = this.hash[key];
  }
  refresh(this.linkedList, lruEntry);
  this.data[key] = new Buffer(JSON.stringify(value));
  if (this.linkedList.length > this.capacity) this.remove(this.linkedList.end.key.slice(1));
  return this;
};
CacheLRU.prototype.remove = function(key) {
  key = &#39;_&#39; + key;
  var lruEntry = this.hash[key];
  if (!lruEntry) return this;
  if (lruEntry === this.linkedList.head) this.linkedList.head = lruEntry.p;
  if (lruEntry === this.linkedList.end) this.linkedList.end = lruEntry.n;
  link(lruEntry.n, lruEntry.p);
  delete this.hash[key];
  delete this.data[key];
  this.linkedList.length -= 1;
  return this;
};
CacheLRU.prototype.removeAll = function() {
  this.data = {};
  this.hash = {};
  this.linkedList = {
    length: 0,
    head: null,
    end: null
  }
  return this;
};
CacheLRU.prototype.info = function() {
  var size = 0,
    data = this.linkedList.head;
  while (data){
    size += this.data[data.key].length;
    data = data.p;
  }
  return {
    capacity: this.capacity,
    length: this.linkedList.length,
    size: size
  };
};
// 更新链表，把get或put方法操作的key提到链表head，即表示最新
function refresh(linkedList, entry) {
  if (entry != linkedList.head) {
    if (!linkedList.end) {
      linkedList.end = entry;
    } else if (linkedList.end == entry) {
      linkedList.end = entry.n;
    }
    link(entry.n, entry.p);
    link(entry, linkedList.head);
    linkedList.head = entry;
    linkedList.head.n = null;
  }
}
// 对两个链表对象建立链接，形成一条链
function link(nextEntry, prevEntry) {
  if (nextEntry != prevEntry) {
    if (nextEntry) nextEntry.p = prevEntry;
    if (prevEntry) prevEntry.n = nextEntry;
  }
}
module.exports = CacheLRU;
// test:
/*var user = new CacheLRU(5);
user.put(&#39;user1&#39;, {name:&#39;admin&#39;, age: 30});
user.put(&#39;user2&#39;, {name:&#39;user&#39;, age: 31});
user.put(&#39;user3&#39;, {name:&#39;guest&#39;, age: 32});
user.put(&#39;user4&#39;, {name:&#39;guest&#39;, age: 34});
user.put(&#39;user5&#39;, {name:&#39;guest&#39;, age: 35});
console.log(user.get(&#39;user1&#39;));
console.log(user.get(&#39;user2&#39;));
console.log(user.get(&#39;user3&#39;));
user.put(&#39;user6&#39;, {name:&#39;guest&#39;, age: 36});
console.log(user.info());*/

LRU算法也可以用于一些实际的应用中，如你要做一个浏览器，或类似于淘宝客户端的应用的就要用到这个原理。大家都知道浏览器在浏览网页的时候会把下载的图片临时保存在本机的一个文件夹里，下次再访问时就会，直接从本机临时文件夹里读取。但保存图片的临时文件夹是有一定容量限制的，如果你浏览的网页太多，就会一些你最不常使用的图像删除掉，只保留最近最久使用的一些图片。这时就可以用到LRU算法 了，这时上面算法里的这个特殊的栈就不是保存页面的序号了，而是每个图片的序号或大小；所以上面这个栈的元素都用Object类来表示，这样的话这个栈就可以保存的对像了。

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