JavaScript實(shí)現(xiàn)LRU緩存的三種方式詳解

更新時(shí)間：2022年06月28日 08:21:48 作者：諸葛小愚

LRU全稱為L(zhǎng)east?Recently?Used，即最近使用的。針對(duì)的是在有限的內(nèi)存空間內(nèi)，只緩存最近使用的數(shù)據(jù)（即get和set的數(shù)據(jù)）。本文介紹了JavaScript實(shí)現(xiàn)LRU緩存的三種方式，需要的可以參考一下

LRU全稱為L(zhǎng)east Recently Used，即最近使用的。針對(duì)的是在有限的內(nèi)存空間內(nèi)，只緩存最近使用的數(shù)據(jù)（即get和set的數(shù)據(jù)），超過(guò)有限內(nèi)存空間的數(shù)據(jù)將會(huì)被刪除。這個(gè)在面試題中也是常會(huì)被問(wèn)到的內(nèi)容，接下來(lái)就看看怎么來(lái)實(shí)現(xiàn)。

分析

從定義來(lái)看，LRU至少有兩個(gè)特性：通過(guò)鍵值對(duì)讀寫(xiě)、有序。實(shí)現(xiàn)鍵值對(duì)讀寫(xiě)，一般我們會(huì)使用哈希表來(lái)表示，注意哈希表是一個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)，實(shí)際上我們需要使用object、map等來(lái)實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)有序，即最近使用的數(shù)據(jù)放在前面，已經(jīng)過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)放在后面或被刪除，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)是可排序的，我們可以想到數(shù)組、鏈表、map之類的數(shù)據(jù)格式。因此，我們有三種方式可以實(shí)現(xiàn)LRU緩存：

Map
Object + Array
LinkedList

使用Map實(shí)現(xiàn)LRU緩存

Map對(duì)象保存的是鍵值對(duì)，并且可以記住鍵的原始插入順序。

const map = new Map();
map.set(2, 2);
map.set(1, 2);
console.log(map); // Map(2) {2 => 2, 1 => 2}，按照原始的插入順序
const obj = new Object();
obj[2] = 2;
obj[1] = 1
console.log(obj); // {1: 1, 2: 2}，不會(huì)按照原始的插入順序

那么我們就可以根據(jù)Map的特性實(shí)現(xiàn)LRU，下面是原理圖：

實(shí)現(xiàn)代碼：

class LRUCache {
    data = new Map(); // 數(shù)據(jù)map
    constructor(length) {
    if (length < 1) throw new Error('長(zhǎng)度不能小于1')
        this.length = length
    }

    set(key, value) {
        const data = this.data;
        // 如果存在該對(duì)象,則直接刪除
        if (data.has(key)) {
            data.delete(key);
        }
        // 將數(shù)據(jù)對(duì)象添加到map中
        data.set(key, value);
        if (data.size > this.length) {
            // 如果map長(zhǎng)度超過(guò)最大值,則取出map中的第一個(gè)元素,然后刪除
            const delKey = data.keys().next().value
            data.delete(delKey);
        }
    }
    get(key) {
        const data = this.data;
        // 數(shù)據(jù)map中沒(méi)有key對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),則返回null
        if (!data.has(key)) return null;
        const value = data.get(key);
        // 返回?cái)?shù)據(jù)前,先刪除原數(shù)據(jù),然后在添加,就可以保持在最新
        data.delete(key);
        data.set(key, value);
        return value;
    }
}

測(cè)試一下：

const lruCache = new LRUCache(2);
lruCache.set('1', 1); // Map(1) {1 => 1}
lruCache.set('2',2); // Map(2) {1 => 1, 2 => 2}
console.log(lruCache.get('1')); // Map(2) {2 => 2, 1 => 1}
lruCache.set('3',3); // Map(2) {1 => 1, 3 => 3}
console.log(lruCache.get('2')); // null
lruCache.set('4',4); // Map(2) {3 => 3, 4 => 4}
console.log(lruCache.get('1')); // null
console.log(lruCache.get('3')); // Map(2) {4 => 4, 3 => 3}
console.log(lruCache.get('4')); // Map(2) {3 => 3, 4 => 4}

運(yùn)行結(jié)果：

使用Map基本上就可以實(shí)現(xiàn)LRU緩存，并且其兼容性還可以，除了IE兼容性差點(diǎn)：

如果不使用Map，那么還可以使用什么方式實(shí)現(xiàn)LRU緩存呢？

使用Object + Array實(shí)現(xiàn)LRU緩存

剛剛我們也分析了，LRU需要滿足兩點(diǎn)：鍵值對(duì)和可排序，這兩點(diǎn)可以分別對(duì)應(yīng)到Object和Array，那么我們是不是就可以以此為思路實(shí)現(xiàn)呢？答案是可以的，實(shí)現(xiàn)代碼：

class LRUCacheObjArr {
    length = 0; // 定義列表最大長(zhǎng)度
    dataObj = {}; // 使用對(duì)象暫存數(shù)據(jù),在可保證get時(shí)間復(fù)雜度為O(1)
    dataArr = []; // 使用數(shù)組解決有序的問(wèn)題
    constructor(length) {
        if (length < 1) throw new Error('參數(shù)非法')
        this.length = length;
    }
    get(key) {
        if (!this.dataObj[key] || !this.dataArr.length) return null;
        // 需要將訪問(wèn)到的值,重新放在數(shù)組的最末尾,表示最新的數(shù)據(jù)
        const index = this.dataArr.findIndex(item => item.key === key);
        // 先刪除原數(shù)據(jù),然后push到數(shù)組末尾
        this.dataArr.splice(index, 1);
        this.dataArr.push(this.dataObj[key]);
        // 返回值,對(duì)象是無(wú)序的,我們只需要保證里面的數(shù)據(jù)是最新的即可
        return this.dataObj[key].value;
    }
    set(key, value) {
        // 定義對(duì)象數(shù)據(jù)
        const obj = {key, value};
        const index = this.dataArr.findIndex(item => item.key === key);
        // 判斷是否為新增還是修改
        if (index !== -1) {
            // 如果已存在數(shù)據(jù),則先刪除,然后push到末尾
            this.dataArr.splice(index, 1);
            this.dataArr.push(obj);
        } else {
            // 如果不存在數(shù)據(jù),則數(shù)組直接push
            this.dataArr.push(obj);
        }
        // 對(duì)象新增或者修改同一個(gè)對(duì)象
        this.dataObj[key] = obj;
        // 判斷新增數(shù)據(jù)后,是否超過(guò)最大長(zhǎng)度
        if (this.dataArr.length > this.length) {
            // 數(shù)組是有序的,超長(zhǎng)后直接從頭部刪除,并且獲取刪除的數(shù)據(jù)
            const tmp = this.dataArr.shift();
            // 數(shù)據(jù)對(duì)象里面也應(yīng)該刪除當(dāng)前刪除的對(duì)象,避免被再次取到
            delete this.dataObj[tmp.key];
        }
    }
}

我們使用同樣的測(cè)試案例測(cè)試一下：

const lruCache = new LRUCacheObjArr(2);
lruCache.set('1', 1); // dataArr(1) [obj1], dataObj(1) {'1': obj1}
lruCache.set('2',2); // dataArr(2) [obj1,  obj2], dataObj(2) {'1': obj1, '2': obj2}
console.log(lruCache.get('1')); // dataArr(2) [obj2,  obj1], dataObj(2) {'1': obj1, '2': obj2}
lruCache.set('3',3); // dataArr(2) [obj1,  obj3], dataObj(2) {'1': obj1, '3': obj3}
console.log(lruCache.get('2')); // null
lruCache.set('4',4); // dataArr(2) [obj3,  obj4], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4}
console.log(lruCache.get('1')); // null
console.log(lruCache.get('3')); // dataArr(2) [obj4,  obj3], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4}
console.log(lruCache.get('4')); // dataArr(2) [obj3,  obj4], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4}

運(yùn)行結(jié)果：

使用對(duì)象+數(shù)組的方式，雖然可以實(shí)現(xiàn)效果，但是由于會(huì)頻繁操作數(shù)組，因此會(huì)犧牲一些性能，而且實(shí)現(xiàn)起來(lái)也沒(méi)有Map方便。除了使用數(shù)組+對(duì)象，其實(shí)我們還可以使用雙向鏈表的方式實(shí)現(xiàn)LRU。

使用雙向鏈表實(shí)現(xiàn)LRU

雙向鏈表，顧名思義就是兩個(gè)方向的鏈表，這有別于單向鏈表。直接看圖可能更直觀一點(diǎn)：

雙向鏈表在移動(dòng)元素時(shí)，會(huì)比單向鏈表復(fù)雜一點(diǎn),，例如我們想把B和C節(jié)點(diǎn)交換一下位置，其過(guò)程如下：

這對(duì)應(yīng)到LRU有什么意義呢？雙向鏈表是有序的，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都知道其上一個(gè)或者下一個(gè)節(jié)點(diǎn)；其存值的方式也是使用鍵值對(duì)的方式，因此完全可以實(shí)現(xiàn)LRU。

實(shí)現(xiàn)代碼：

  class LRUCacheLinked {
      data = {}; // 鏈表數(shù)據(jù)
      dataLength = 0; // 鏈表長(zhǎng)度,使用變量保存,可以更快訪問(wèn)
      listHead = null; // 鏈表頭部
      listTail = null; // 鏈表尾部
      length = 0; // 鏈表最大長(zhǎng)度
      // 構(gòu)造函數(shù)
      constructor(length) {
        if (length < 1) throw new Error('參數(shù)不合法')
        this.length = length;
      }
      set(key, value) {
        const curNode = this.data[key];
        if (curNode == null) {
          // 新增數(shù)據(jù)
          const nodeNew = {key, value};
          // 移動(dòng)到末尾
          this.moveToTail(nodeNew);
          // 將新增的節(jié)點(diǎn)保存到數(shù)據(jù)對(duì)象中,其pre或next將在moveToTail中設(shè)置
          this.data[key] = nodeNew;
          // 鏈表長(zhǎng)度遞增
          this.dataLength++;
          // 初始化鏈表頭部
          if (this.dataLength === 1) this.listHead = nodeNew;
        } else {
          // 修改現(xiàn)有數(shù)據(jù)
          curNode.value = value;
          // 移動(dòng)到末尾
          this.moveToTail(curNode);
        }
        // 添加完數(shù)據(jù)后可能會(huì)導(dǎo)致超出長(zhǎng)度,因此嘗試著刪除數(shù)據(jù)
        this.tryClean();
      }

      get(key) {
        // 根據(jù)key值取出對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)
        const curNode = this.data[key];
        if (curNode == null) return null;
        if (this.listTail === curNode) {
          // 如果被訪問(wèn)的元素處于鏈表末尾，則直接返回值，且不用修改鏈表
          return curNode.value;
        }
        // 如果是中間元素或者頭部元素，則在獲取前需要將其移動(dòng)到鏈表尾部,表示最新
        this.moveToTail(curNode);
        return curNode.value;
      }
      // 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到鏈表尾部
      moveToTail(curNode) {
        // 獲取鏈表尾部
        const tail = this.listTail;
        // 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)就是鏈表尾部,則不做處理,直接返回
        if (tail === curNode) return;
        // 1. preNode和nextNode斷絕與curNode之間的關(guān)系
        const preNode = curNode.pre;
        const nextNode = curNode.next;
        if (preNode) {
          if (nextNode) {
            // 當(dāng)前元素的上一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向其下一個(gè)
            preNode.next = nextNode;
          } else {
            // 斷開(kāi)當(dāng)前元素與上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系
            delete preNode.next;
          }
        }
        if (nextNode) {
          if (preNode) {
            // 當(dāng)前元素的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向其上一個(gè)
            nextNode.pre = preNode;
          } else {
            // 斷開(kāi)當(dāng)前元素與下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系
            delete nextNode.pre;
          }
          // 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是鏈表頭部,則需要重新賦值
          if (this.listHead === curNode) this.listHead = nextNode;
        }

        // 2. curNode斷絕與preNode和nextNode之間的關(guān)系
        delete curNode.pre
        delete curNode.next

        // 3. 在list末尾,重新建立curNode的新關(guān)系
        if (tail) {
          tail.next = curNode;
          curNode.pre = tail;
        }
        // 重新賦值鏈表尾部,保持最新
        this.listTail = curNode;
      }
      tryClean() {
        while(this.dataLength > this.length) {
          const head = this.listHead;
          if (head == null) throw new Error('鏈表缺少頭部');
          const headNext = head.next;
          if (headNext == null) throw new Error('鏈表頭部缺失下一個(gè)節(jié)點(diǎn)');
          // 1. 斷絕head和headNext之間的關(guān)系
          delete head.next;
          delete headNext.pre;
          // 2. 重新賦值listHead
          this.listHead = headNext;
          // 3. 清理data
          delete this.data[head.key];
          // 4. 重新計(jì)數(shù)
          this.dataLength = this.dataLength - 1;
        }
      }
    }

這么一看，雙向鏈表是這三種方式中最復(fù)雜的一個(gè)。我們使用同樣的案例測(cè)試一下：

const lruCache = new LRUCacheLinked(2);
lruCache.set('1', 1);
lruCache.set('2',2);
console.log(lruCache.get('1'));
lruCache.set('3',3);
console.log(lruCache.get('2'));
lruCache.set('4',4);
console.log(lruCache.get('1'));
console.log(lruCache.get('3'));
console.log(lruCache.get('4'));

實(shí)現(xiàn)結(jié)果：