JS 实现 FIFO 和 LRU 缓存算法代码示例

FIFO 缓存算法实现

FIFO

FIFO（First In First Out，先进先出）是最基础的缓存策略之一。其核心机制是设定一个最大容量限制，当缓存中的数据量达到该上限时，系统会依据先进先出的原则淘汰最旧的数据，从而为新加入的键值对腾出空间。

在实现层面，通常使用一个对象来存储实际的键值对，同时配合一个数组来记录数据插入的顺序。当检测到缓存已满时，程序会从数组中取出排在首位的元素作为键，并在对象中删除对应的键值对，随后将新数据加入。


/**
 * 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 缓存算法实现

LRU

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法基于一个核心假设：最近被访问的数据在未来被再次访问的概率较高。因此，当缓存空间不足时，该算法优先淘汰那些长时间未被访问的数据项。

LRU 的实现通常依赖于双向链表数据结构。在缓存未满时，新插入的键值对会被放置在链表的头部；而在每次获取（get）或更新（set）缓存数据时，该数据会被移动到链表头部。当缓存满时，链表尾部的节点将被淘汰。

双向链表的关键特征在于它拥有头指针和尾指针，且每个节点都包含指向前驱节点（prev）和后继节点（next）的指针，从而支持双向遍历。

在双向链表执行插入操作时，指针的处理顺序至关重要。必须确保在断开旧链接并建立新链接的过程中链表保持连通，最后再将头指针指向新插入的节点。代码实现时需严格遵循这一指针调整顺序，以避免链表断裂或数据丢失。


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

具体到获取节点的操作：若目标节点并非当前头部节点（即它不是最近使用的），则需要先执行“平滑断链”，调整其前后节点的指针指向，将其从当前位置移除；随后执行“插入头部”操作，将该节点重新链接到链表最前端。

以上即为 FIFO 与 LRU 缓存算法在 JavaScript 中的核心实现逻辑。希望这些示例能帮助您深入理解缓存机制，欢迎持续关注以获取更多技术内容。

JavaScript 实现 FIFO 与 LRU 缓存算法详解

FIFO 缓存算法实现

LRU 缓存算法实现

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