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Nodejs基于LRU算法實(shí)現(xiàn)的緩存處理操作示例

 更新時(shí)間:2017年03月17日 14:35:55   作者:都市煙火  
這篇文章主要介紹了Nodejs基于LRU算法實(shí)現(xiàn)的緩存處理操作,結(jié)合具體實(shí)例形式分析了LRU算法的原理、功能以及nodejs使用LRU算法實(shí)現(xiàn)緩存處理操作的相關(guān)實(shí)現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Nodejs基于LRU算法實(shí)現(xiàn)的緩存處理操作。分享給大家供大家參考,具體如下:

LRU是Least Recently Used的縮寫,即最近最少使用頁面置換算法,是為虛擬頁式存儲管理服務(wù)的,是根據(jù)頁面調(diào)入內(nèi)存后的使用情況進(jìn)行決策了。由于無法預(yù)測各頁面將來的使用情況,只能利用“最近的過去”作為“最近的將來”的近似,因此,LRU算法就是將最近最久未使用的頁面予以淘汰。

可以用一個(gè)特殊的棧來保存當(dāng)前正在使用的各個(gè)頁面的頁面號。當(dāng)一個(gè)新的進(jìn)程訪問某頁面時(shí),便將該頁面號壓入棧頂,其他的頁面號往棧底移,如果內(nèi)存不夠,則將棧底的頁面號移除。這樣,棧頂始終是最新被訪問的頁面的編號,而棧底則是最近最久未訪問的頁面的頁面號。

如輸入以下序列時(shí):4,7,0,7,1,0,1,2,1,2,6

結(jié)果為:

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

適用于Node.js的一個(gè)LRU緩存,capacity為緩存容量,為0時(shí)構(gòu)造一般緩存。

function CacheLRU(capacity) {
/* 利用Buffer寫的一個(gè)LRU緩存,capacity為緩存容量,為0時(shí)不限容量。
myCache = new CacheLRU(capacity); //構(gòu)造緩存
myCache.get(key); //讀取名為key的緩存值
myCache.put(key, value); //寫入名為key的緩存值
myCache.remove(key); //刪除名為key的緩存值
myCache.removeAll(); //清空緩存
myCache.info(); //返回myCache緩存信息
LRU原理:對所有緩存數(shù)據(jù)的key構(gòu)建hash鏈表,當(dāng)對某一數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)et或put操作時(shí),將其key提到鏈表前端(最新)。當(dāng)進(jìn)行put數(shù)據(jù)超出容量時(shí),刪除鏈表尾端(最舊)的緩存數(shù)據(jù)。
hash鏈表操作可直接定位key,無需歷遍整個(gè)hash對象,故讀寫極快。緩存容量不再影響讀寫速度。
*/
  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 = '_' + 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 = '_' + 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 = '_' + 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
  };
};
// 更新鏈表,把get或put方法操作的key提到鏈表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;
  }
}
// 對兩個(gè)鏈表對象建立鏈接,形成一條鏈
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('user1', {name:'admin', age: 30});
user.put('user2', {name:'user', age: 31});
user.put('user3', {name:'guest', age: 32});
user.put('user4', {name:'guest', age: 34});
user.put('user5', {name:'guest', age: 35});
console.log(user.get('user1'));
console.log(user.get('user2'));
console.log(user.get('user3'));
user.put('user6', {name:'guest', age: 36});
console.log(user.info());*/

LRU算法也可以用于一些實(shí)際的應(yīng)用中,如你要做一個(gè)瀏覽器,或類似于淘寶客戶端的應(yīng)用的就要用到這個(gè)原理。大家都知道瀏覽器在瀏覽網(wǎng)頁的時(shí)候會把下載的圖片臨時(shí)保存在本機(jī)的一個(gè)文件夾里,下次再訪問時(shí)就會,直接從本機(jī)臨時(shí)文件夾里讀取。但保存圖片的臨時(shí)文件夾是有一定容量限制的,如果你瀏覽的網(wǎng)頁太多,就會一些你最不常使用的圖像刪除掉,只保留最近最久使用的一些圖片。這時(shí)就可以用到LRU算法 了,這時(shí)上面算法里的這個(gè)特殊的棧就不是保存頁面的序號了,而是每個(gè)圖片的序號或大??;所以上面這個(gè)棧的元素都用Object類來表示,這樣的話這個(gè)棧就可以保存的對像了。

希望本文所述對大家nodejs程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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