NodeJS 中的 LRU 緩存（CLOCK-2-hand）實現
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在文章的開始咱們須要瞭解什麼是緩存？緩存是預先根據數據列表準備一些重要數據。前端
沒有緩存的話，系統的吞吐量就取決於存儲速度最慢的數據，所以保持應用程序高性能的一個重要優化就是緩存。vue
web應用程序中有兩項很重要的工做，分別是文件和視頻Blob的緩存和快速訪問頁面模板。而在NodeJS中，非異步功能操做的延遲會決定系統何時爲其餘客戶端提供服務，儘管操做系統有本身的文件緩存機制，可是同一個服務器中有多個web應用程序同時運行，且其中一個應用正在傳輸大量視頻數據的時候，其餘應用的緩存內容就可能會頻繁失效，此時程序效率會大幅下降。web
而針對應用程序資源的LRU算法能有效解決這個問題，使應用程序不被同一服務器中的其餘應用程序緩存所影響。考慮到存儲速度最慢數據決系統吞吐量的這一點，LRU緩存的存在能將系統性能提升2倍至100倍；同時，異步LRU會隱藏所有高速緩存未命中的延遲。算法
接下來咱們一塊兒來看具體實現的內容。後端
代碼展現
- 首先構建一個用來構造LRU對象模塊的文件：
'use strict';
let Lru = function(cacheSize,callbackBackingStoreLoad,elementLifeTimeMs=1000){
let me = this;
let maxWait = elementLifeTimeMs;
let size = parseInt(cacheSize,10);
let mapping = {};
let mappingInFlightMiss = {};
let buf = [];
for(let i=0;i<size;i++)
{
let rnd = Math.random();
mapping[rnd] = i;
buf.push({data:"",visited:false, key:rnd, time:0, locked:false});
}
let ctr = 0;
let ctrEvict = parseInt(cacheSize/2,10);
let loadData = callbackBackingStoreLoad;
this.get = function(key,callbackPrm){
let callback = callbackPrm;
if(key in mappingInFlightMiss)
{
setTimeout(function(){
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
},0);
return;
}
if(key in mapping)
{
// RAM speed data
if((Date.now() - buf[mapping[key]].time) > maxWait)
{
if(buf[mapping[key]].locked)
{
setTimeout(function(){
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
},0);
}
else
{
delete mapping[key];
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
}
}
else
{
buf[mapping[key]].visited=true;
buf[mapping[key]].time = Date.now();
callback(buf[mapping[key]].data);
}
}
else
{
// datastore loading + cache eviction
let ctrFound = -1;
while(ctrFound===-1)
{
if(!buf[ctr].locked && buf[ctr].visited)
{
buf[ctr].visited=false;
}
ctr++;
if(ctr >= size)
{
ctr=0;
}
if(!buf[ctrEvict].locked && !buf[ctrEvict].visited)
{
// evict
buf[ctrEvict].locked = true;
ctrFound = ctrEvict;
}
ctrEvict++;
if(ctrEvict >= size)
{
ctrEvict=0;
}
}
mappingInFlightMiss[key]=true;
let f = function(res){
delete mapping[buf[ctrFound].key];
buf[ctrFound] =
{data: res, visited:false, key:key, time:Date.now(), locked:false};
mapping[key] = ctrFound;
callback(buf[ctrFound].data);
delete mappingInFlightMiss[key];
};
loadData(key,f);
}
};
};
exports.Lru = Lru;
- 文件緩存示例：
let Lru = require("./lrucache.js").Lru;
let fs = require("fs");
let path = require("path");
let fileCache = new Lru(500, async function(key,callback){
// cache-miss data-load algorithm
fs.readFile(path.join(__dirname,key),function(err,data){
if(err) {
callback({stat:404, data:JSON.stringify(err)});
}
else
{
callback({stat:200, data:data});
}
});
},1000 /* cache element lifetime */);
使用LRU構造函數獲取參數（高速緩存大小、高速緩存未命中的關鍵字和回調、高速緩存要素生命週期）來構造CLOCK高速緩存。緩存
- 異步緩存未命中回調的工做方式以下：
1.一些get()在緩存中找不到密鑰
2.算法找到對應插槽
3.運行此回調：
在回調中，重要計算異步完成
回調結束時，將回調函數的回調返回到LRU緩存中 - 再次訪問同一密鑰的數據來自RAM
該依賴的惟一實現方法get()：
fileCache.get("./test.js",function(dat){
httpResponse.writeHead(dat.stat);
httpResponse.end(dat.data);
});
結果數據還有另外一個回調，所以能夠異步運行服務器
工做原理
- 如今大多LRU的工做過程始終存在從鍵到緩存槽的「映射」對象，就緩存槽的數量而言實現O（1）鍵搜索時間複雜度。可是用JavaScript就簡單多了：
映射對象：
let mapping = {};
在映射中找到一個（字符串/整數）鍵：網絡
if(key in mapping)
{
// key found, get data from RAM
}
高效且簡單app
- 只要映射對應一個緩存插槽，就能夠直接從其中獲取數據：
buf[mapping[key]].visited=true; buf[mapping[key]].time = Date.now(); callback(buf[mapping[key]].data);
visited用來通知CLOCK指針（ctr和ctrEvict）保存該插槽，避免它被驅逐。time字段用來管理插槽的生命週期。只要訪問到高速緩存命中都會更新time字段，把它保留在高速緩存中。框架
用戶使用callback函數給get()函數提供用於檢索高速緩存插槽的數據。
- 想要直接從映射插槽獲取數據以前，須要先查看它的生命週期，若是生命週期已經結束，須要刪除映射並用相同鍵重試使高速緩存丟失：
if((Date.now() - buf[mapping[key]].time) > maxWait)
{
delete mapping[key];
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
}
刪除映射後其餘異步訪問不會再影響其內部狀態
- 若是在映射對象中沒找到密鑰，就運行LRU逐出邏輯尋找目標：
let ctrFound = -1;
while(ctrFound===-1)
{
if(!buf[ctr].locked && buf[ctr].visited)
{
buf[ctr].visited=false;
}
ctr++;
if(ctr >= size)
{
ctr=0;
}
if(!buf[ctrEvict].locked && !buf[ctrEvict].visited)
{
// evict
buf[ctrEvict].locked = true;
ctrFound = ctrEvict;
}
ctrEvict++;
if(ctrEvict >= size)
{
ctrEvict=0;
}
}
第一個「 if」塊檢查「第二次機會」指針（ctr）指向的插槽狀態，若是是未鎖定並已訪問會將其標記爲未訪問，而不是驅逐它。
第三「If」塊檢查由ctrEvict指針指向的插槽狀態，若是是未鎖定且未被訪問，則將該插槽標記爲「 locked」，防止異步訪問get() 方法，並找到逐出插槽，而後循環結束。
對比能夠發現ctr和ctrEvict的初始相位差爲50％：
let ctr = 0; let ctrEvict = parseInt(cacheSize/2,10);
而且在「 while」循環中兩者均等遞增。這意味着，這兩者循環跟隨另外一方，互相檢查。高速緩存插槽越多，對目標插槽搜索越有利。對每一個鍵而言，每一個鍵至少停留超過N / 2個時針運動才從從逐出中保存。
- 找到目標插槽後，刪除映射防止異步衝突的發生，並在加載數據存儲區後從新建立映射：
mappingInFlightMiss[key]=true;
let f = function(res){
delete mapping[buf[ctrFound].key];
buf[ctrFound] = {data: res, visited:false, key:key, time:Date.now(), locked:false};
mapping[key] = ctrFound;
callback(buf[ctrFound].data);
delete mappingInFlightMiss[key];
};
loadData(key,f);
因爲用戶提供的緩存缺失數據存儲加載功能（loadData）能夠異步進行，因此該緩存在運行中最多能夠包含N個緩存缺失，最多能夠隱藏N個緩存未命中延遲。隱藏延遲是影響吞吐量高低的重要因素，這一點在web應用中尤其明顯。一旦應用中出現了超過N個異步緩存未命中/訪問就會致使死鎖，所以具備100個插槽的緩存能夠異步服務多達100個用戶，甚至能夠將其限制爲比N更低的值（M），並在屢次（K）遍中進行計算（其中M x K =總訪問次數）。
咱們都知道高速緩存命中就是RAM的速度，但由於高速緩存未命中能夠隱藏，因此對於命中和未命中而言，整體性能看起來的時間複雜度都是O（1）。當插槽不多時，每一個訪問可能有多個時鐘指針迭代，但若是增長插槽數時，它接近O（1）。
在此loadData回調中，將新插槽數據的locked字段設置爲false，可使該插槽用於其餘異步訪問。
- 若是存在命中，而且找到的插槽生命週期結束且已鎖定，則訪問操做setTimeout將0 time參數延遲到JavaScript消息隊列的末尾。鎖定操做（cache-miss）在setTimeout以前結束的機率爲100％，就時間複雜度而言，仍算做具備較大的延遲的O（1），但它隱藏在鎖定操做延遲的延遲的以後。
if(buf[mapping[key]].locked)
{
setTimeout(function(){
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
},0);
}
- 最後，若是某個鍵處於進行中的高速緩存未命中映射中，則經過setTimeout將其推遲到消息隊列的末尾：
if(key in mappingInFlightMiss)
{
setTimeout(function(){
me.get(key,function(newData){
callback(newData);
});
},0);
return;
}
這樣，就能夠避免數據的重複。
標杆管理
- 異步高速緩存未命中基準
"use strict";
// number of asynchronous accessors(1000 here) need to be equal to or less than
// cache size(1000 here) or it makes dead-lock
let Lru = require("./lrucache.js").Lru;
let cache = new Lru(1000, async function(key,callback){
// cache-miss data-load algorithm
setTimeout(function(){
callback(key+" processed");
},1000);
},1000 /* cache element lifetime */);
let ctr = 0;
let t1 = Date.now();
for(let i=0;i<1000;i++)
{
cache.get(i,function(data){
console.log("data:"+data+" key:"+i);
if(i.toString()+" processed" !== data)
{
console.log("error: wrong key-data mapping.");
}
if(++ctr === 1000)
{
console.log("benchmark: "+(Date.now()-t1)+" miliseconds");
}
});
}
爲了不死鎖的出現，能夠將LRU大小選擇爲1000，或者for只容許循環迭代1000次。
輸出：
benchmark: 1127 miliseconds
因爲每一個高速緩存未命中都有1000毫秒的延遲，所以同步加載1000個元素將花費15分鐘，可是重疊的高速緩存未命中會更快。這在I / O繁重的工做負載（例如來自HDD或網絡的流數據）中特別有用。
- 緩存命中率基準
10％的命中率：
密鑰生成：隨機，可能有10000個不一樣的值
1000個插槽
"use strict";
// number of asynchronous accessors(1000 here) need to be equal to or less than
// cache size(1000 here) or it makes dead-lock
let Lru = require("./lrucache.js").Lru;
let cacheMiss = 0;
let cache = new Lru(1000, async function(key,callback){
cacheMiss++;
// cache-miss data-load algorithm
setTimeout(function(){
callback(key+" processed");
},100);
},100000000 /* cache element lifetime */);
let ctr = 0;
let t1 = Date.now();
let asynchronity = 500;
let benchRepeat = 100;
let access = 0;
function test()
{
ctr = 0;
for(let i=0;i<asynchronity;i++)
{
let key = parseInt(Math.random()*10000,10); // 10% hit ratio
cache.get(key.toString(),function(data){
access++;
if(key.toString()+" processed" !== data)
{
console.log("error: wrong key-data mapping.");
}
if(++ctr === asynchronity)
{
console.log("benchmark: "+(Date.now()-t1)+" miliseconds");
console.log("cache hit: "+(access - cacheMiss));
console.log("cache miss: "+(cacheMiss));
console.log("cache hit ratio: "+((access - cacheMiss)/access));
if(benchRepeat>0)
{
benchRepeat--;
test();
}
}
});
}
}
test();
結果：
benchmark: 10498 miliseconds cache hit: 6151 cache miss: 44349 cache hit ratio: 0.1218019801980198
因爲基準測試是按100個步驟進行的，每一個緩存丟失的延遲時間爲100毫秒，所以產生了10秒的時間（接近100 x 100毫秒）。命中率接近預期值10％。
50％命中率測試
let key = parseInt(Math.random()*2000,10); // 50% hit ratio Result: benchmark: 10418 miliseconds cache hit: 27541 cache miss: 22959 cache hit ratio: 0.5453663366336634
命中率測試
let key = parseInt(Math.random()*1010,10); // 99% hit ratio Result: benchmark: 10199 miliseconds cache hit: 49156 cache miss: 1344 cache hit ratio: 0.9733861386138614
結果產生了0.9733比率的鍵的隨機性
％命中率測試
let key = parseInt(Math.random()*999,10); // 100% hit ratio
結果：
benchmark: 1463 miliseconds cache hit: 49501 cache miss: 999 cache hit ratio: 0.9802178217821782
基準測試的第一步（沒法逃避緩存未命中）以後，全部內容都來自RAM，並大大減小了總延遲。
總結：
文本詳細介紹了NodeJS中LRU算法緩存的實現，但願能夠爲你們提供新的思路，更好的在開發中提高系統性能。
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