本文所指TwoQueues緩存模型,是說數據在內存中的緩存模型。node
不管何種語言,均可能須要把一部分數據放在內存中,避免重複運算、讀取。最多見的場景就是JQuery選擇器,有些Dom元素的選取是很是耗時的,咱們但願能把這些數據緩存起來,沒必要每次調用都去從新遍歷Dom樹。算法
存就存吧,但總得有個量吧!總不能把全部的歷史數據都放在內存中,畢竟目前內存的容量仍是至關可憐的,就算內存夠大,理論上每一個線程分配的內存也是有限制的。api
那麼問題來了,如何才能高效的把真正有用的數據緩存起來呢?這就涉及到淘汰算法,須要把垃圾數據淘汰掉,才能保住有用的數據。緩存
比較經常使用的思路有如下幾種:app
FIFO:就是一個先進先出的隊列,最早緩存的數據,最先被淘汰,著名的JQuery框架內部就是用的這種模型。框架
LRU:雙鏈表結構,每次有新數據存入,直接放在鏈表頭;每次被訪問的數據,也轉移到鏈表頭,這樣一來,鏈表尾部的數據便是最近沒被使用過的,淘汰之。ide
TwoQueues:FIFO+ LRU,FIFO主要存放初次存入的數據,LRU中存放至少使用過兩次的熱點數據,此算法命中率高,適應性強,複雜度低。ui
其餘淘汰算法還有不少不少,但實際用的比較多的也就這兩種。由於他們自己算法不復雜,容易實現,執行效率高,緩存的命中率在大多數場合也還能夠接受。畢竟緩存算法也是須要消耗CPU的,若是太過複雜,雖然命中率有所提升,但得不償失。試想一下,若是從緩存中取數據,比從原始位置取還消耗時間,要緩存何用?this
具體理論就很少說了,網上有的是,我也不怎麼懂,今天給你們分享的是JavaScript版的TwoQueues緩存模型。spa
仍是先說說使用方法,很簡單。
基本使用方法以下:
1 var tq = initTwoQueues(10); 2 tq.set("key", "value"); 3 tq.get("key");
初始化的時候,指定一下緩存容量便可。須要注意的是,因爲內部採用FIFO+LRU實現,因此實際容量是指定容量的兩倍,上例指定的是10個(鍵值對),實際上能夠存放20個。
容量大小須要根據實際應用場景而定,過小命中率低,太大效率低,物極必反,須要本身衡量。
在開發過程當中,爲了審查緩存效果如何,能夠將緩存池初始化成開發版:
1 var tq = initTwoQueues(10, true); 2 tq.hitRatio();
就是在後邊加一個參數,直接true就能夠了。這樣初始化的緩存池,會自動統計命中率,能夠經過hitRatio方法獲取命中率。若是不加這個參數,hitRatio方法獲取的命中率永遠爲0。
統計命中率確定要消耗資源,因此生產環境下不建議開啓。
是時候分享代碼了:
1 (function(exports){ 2 3 /** 4 * 繼承用的純淨類 5 * @constructor 6 */ 7 function Fn(){} 8 Fn.prototype = Elimination.prototype; 9 10 /** 11 * 基於鏈表的緩存淘汰算法父類 12 * @param maxLength 緩存容量 13 * @constructor 14 */ 15 function Elimination(maxLength){ 16 this.container = {}; 17 this.length = 0; 18 this.maxLength = maxLength || 30; 19 this.linkHead = this.buildNode("", ""); 20 this.linkHead.head = true; 21 this.linkTail = this.buildNode("", ""); 22 this.linkTail.tail = true; 23 24 this.linkHead.next = this.linkTail; 25 this.linkTail.prev = this.linkHead; 26 } 27 28 Elimination.prototype.get = function(key){ 29 throw new Error("This method must be override!"); 30 }; 31 32 Elimination.prototype.set = function(key, value){ 33 throw new Error("This method must be override!"); 34 }; 35 36 /** 37 * 建立鏈表中的節點 38 * @param data 節點包含的數據,即緩存數據值 39 * @param key 節點的惟一標示符,即緩存的鍵 40 * @returns {{}} 41 */ 42 Elimination.prototype.buildNode = function(data, key){ 43 var node = {}; 44 node.data = data; 45 node.key = key; 46 node.use = 0; 47 48 return node; 49 }; 50 51 /** 52 * 從鏈表頭彈出一個節點 53 * @returns {*} 54 */ 55 Elimination.prototype.shift = function(){ 56 var node = null; 57 if(!this.linkHead.next.tail){ 58 node = this.linkHead.next; 59 this.linkHead.next = node.next; 60 node.next.prev = this.linkHead; 61 62 delete this.container[node.key]; 63 this.length--; 64 } 65 66 return node; 67 }; 68 69 /** 70 * 從鏈表頭插入一個節點 71 * @param node 節點對象 72 * @returns {*} 73 */ 74 Elimination.prototype.unshift = function(node){ 75 node.next = this.linkHead.next; 76 this.linkHead.next.prev = node; 77 78 this.linkHead.next = node; 79 node.prev = this.linkHead; 80 81 this.container[node.key] = node; 82 this.length++; 83 84 return node; 85 }; 86 87 /** 88 * 從鏈表尾插入一個節點 89 * @param node 節點對象 90 * @returns {*} 91 */ 92 Elimination.prototype.append = function(node){ 93 94 this.linkTail.prev.next = node; 95 node.prev = this.linkTail.prev; 96 97 node.next = this.linkTail; 98 this.linkTail.prev = node; 99 100 this.container[node.key] = node; 101 this.length++; 102 103 return node; 104 }; 105 106 /** 107 * 從鏈表尾彈出一個節點 108 * @returns {*} 109 */ 110 Elimination.prototype.pop = function(){ 111 var node = null; 112 113 if(!this.linkTail.prev.head){ 114 node = this.linkTail.prev; 115 node.prev.next = this.linkTail; 116 this.linkTail.prev = node.prev; 117 118 delete this.container[node.key]; 119 this.length--; 120 } 121 122 return node; 123 }; 124 125 /** 126 * 從鏈表中移除指定節點 127 * @param node 節點對象 128 * @returns {*} 129 */ 130 Elimination.prototype.remove = function(node){ 131 node.prev.next = node.next; 132 node.next.prev = node.prev; 133 134 delete this.container[node.key]; 135 this.length--; 136 137 return node; 138 }; 139 140 /** 141 * 節點被訪問須要作的處理,具體是把該節點移動到鏈表頭 142 * @param node 143 */ 144 Elimination.prototype.use = function(node){ 145 this.remove(node); 146 this.unshift(node); 147 }; 148 149 150 /** 151 * LRU緩存淘汰算法實現 152 * @constructor 153 */ 154 function LRU(){ 155 Elimination.apply(this, arguments); 156 } 157 LRU.prototype = new Fn(); 158 159 LRU.prototype.get = function(key){ 160 var node = undefined; 161 162 node = this.container[key]; 163 164 if(node){ 165 this.use(node); 166 } 167 168 return node; 169 }; 170 171 LRU.prototype.set = function(key, value){ 172 var node = this.buildNode(value, key); 173 174 if(this.length === this.maxLength){ 175 this.pop(); 176 } 177 178 this.unshift(node); 179 }; 180 181 182 /** 183 * FIFO緩存淘汰算法實現 184 * @constructor 185 */ 186 function FIFO(){ 187 Elimination.apply(this, arguments); 188 } 189 FIFO.prototype = new Fn(); 190 191 FIFO.prototype.get = function(key){ 192 var node = undefined; 193 194 node = this.container[key]; 195 196 return node; 197 }; 198 199 FIFO.prototype.set = function(key, value){ 200 var node = this.buildNode(value, key); 201 202 if(this.length === this.maxLength){ 203 this.shift(); 204 } 205 206 this.append(node); 207 }; 208 209 210 /** 211 * LRU、FIFO算法封裝,成爲新的twoqueues緩存淘汰算法 212 * @param maxLength 213 * @constructor 214 */ 215 function Agent(maxLength){ 216 this.getCount = 0; 217 this.hitCount = 0; 218 this.lir = new FIFO(maxLength); 219 this.hir = new LRU(maxLength); 220 } 221 222 Agent.prototype.get = function(key){ 223 var node = undefined; 224 225 node = this.lir.get(key); 226 227 if(node){ 228 node.use++; 229 if(node.use >= 2){ 230 this.lir.remove(node); 231 this.hir.set(node.key, node.data); 232 } 233 }else{ 234 node = this.hir.get(key); 235 } 236 237 return node; 238 }; 239 240 Agent.prototype.getx = function(key){ 241 var node = undefined; 242 243 this.getCount++; 244 245 node = this.get(key); 246 247 if(node){ 248 this.hitCount++; 249 } 250 251 return node; 252 }; 253 254 Agent.prototype.set = function(key, value){ 255 var node = null; 256 257 node = this.lir.container[key] || this.hir.container[key]; 258 259 if(node){ 260 node.data = value; 261 }else{ 262 this.lir.set(key, value); 263 } 264 }; 265 266 /** 267 * 獲取命中率 268 * @returns {*} 269 */ 270 Agent.prototype.hitRatio = function(){ 271 var ret = this.getCount; 272 273 if(ret){ 274 ret = this.hitCount / this.getCount; 275 } 276 277 return ret; 278 }; 279 280 /** 281 * 對外接口 282 * @param maxLength 緩存容量 283 * @param dev 是否爲開發環境,開發環境會統計命中率,反之不會 284 * @returns {{get, set: Function, hitRatio: Function}} 285 */ 286 exports.initTwoQueues = function(maxLength, dev){ 287 288 var api = new Agent(maxLength); 289 290 return { 291 get: (function(){ 292 if(dev){ 293 return function(key){ 294 var ret = api.getx(key); 295 return ret && ret.data; 296 }; 297 }else{ 298 return function(key){ 299 var ret = api.get(key); 300 return ret && ret.data; 301 }; 302 } 303 }()), 304 set: function(){ 305 api.set.apply(api, arguments); 306 }, 307 hitRatio: function(){ 308 return api.hitRatio.apply(api, arguments); 309 } 310 }; 311 312 }; 313 314 315 }(this));
最後,再次提醒,緩存算法須要和實際應用場景相結合,沒有萬能算法,合適的纔是最好的!