JavaScript版的TwoQueues缓存模型
本文所指TwoQueues缓存模型，是说数据在内存中的缓存模型。
无论何种语言，都可能需要把一部分数据放在内存中，避免重复运算、读取。最常见的场景就是JQuery选择器，有些Dom元素的选取是非常耗时的，我们希望能把这些数据缓存起来，不必每次调用都去重新遍历Dom树。
存就存吧，但总得有个量吧！总不能把所有的历史数据都放在内存中，毕竟目前内存的容量还是相当可怜的，就算内存够大，理论上每个线程分配的内存也是有限制的。
那么问题来了，如何才能高效的把真正有用的数据缓存起来呢？这就涉及到淘汰算法，需要把垃圾数据淘汰掉，才能保住有用的数据。
比较常用的思路有以下几种：
FIFO：就是一个先进先出的队列，最先缓存的数据，最早被淘汰，著名的JQuery框架内部就是用的这种模型。
LRU：双链表结构，每次有新数据存入，直接放在链表头；每次被访问的数据，也转移到链表头，这样一来，链表尾部的数据即是最近没被使用过的，淘汰之。
TwoQueues：FIFO+LRU，FIFO主要存放初次存入的数据，LRU中存放至少使用过两次的热点数据，此算法命中率高，适应性强，复杂度低。
其他淘汰算法还有很多很多，但实际用的比较多的也就这两种。因为他们本身算法不复杂，容易实现，执行效率高，缓存的命中率在大多数场合也还可以接受。毕竟缓存算法也是需要消耗CPU的，如果太过复杂，虽然命中率有所提高，但得不偿失。试想一下，如果从缓存中取数据，比从原始位置取还消耗时间，要缓存何用？
具体理论就不多说了，网上有的是，我也不怎么懂，今天给大家分享的是JavaScript版的TwoQueues缓存模型。
还是先说说使用方法，很简单。
基本使用方法如下：
[/code]
vartq=initTwoQueues(10);
tq.set("key","value");
tq.get("key");
[/code]
初始化的时候，指定一下缓存容量即可。需要注意的是，由于内部采用FIFO+LRU实现，所以实际容量是指定容量的两倍，上例指定的是10个（键值对），实际上可以存放20个。
容量大小需要根据实际应用场景而定，太小命中率低，太大效率低，物极必反，需要自己衡量。
在开发过程中，为了审查缓存效果如何，可以将缓存池初始化成开发版：
vartq=initTwoQueues(10,true);
tq.hitRatio();
就是在后边加一个参数，直接true就可以了。这样初始化的缓存池，会自动统计命中率，可以通过hitRatio方法获取命中率。如果不加这个参数，hitRatio方法获取的命中率永远为0。
统计命中率肯定要消耗资源，所以生产环境下不建议开启。
是时候分享代码了：
(function(exports){
/**
*继承用的纯净类
*@constructor
*/
functionFn(){}
Fn.prototype=Elimination.prototype;
/**
*基于链表的缓存淘汰算法父类
*@parammaxLength缓存容量
*@constructor
*/
functionElimination(maxLength){
this.container={};
this.length=0;
this.maxLength=maxLength||30;
this.linkHead=this.buildNode("","");
this.linkHead.head=true;
this.linkTail=this.buildNode("","");
this.linkTail.tail=true;
this.linkHead.next=this.linkTail;
this.linkTail.prev=this.linkHead;
}
Elimination.prototype.get=function(key){
thrownewError("Thismethodmustbeoverride!");
};
Elimination.prototype.set=function(key,value){
thrownewError("Thismethodmustbeoverride!");
};
/**
*创建链表中的节点
*@paramdata节点包含的数据，即缓存数据值
*@paramkey节点的唯一标示符，即缓存的键
*@returns{{}}
*/
Elimination.prototype.buildNode=function(data,key){
varnode={};
node.data=data;
node.key=key;
node.use=0;
returnnode;
};
/**
*从链表头弹出一个节点
*@returns{*}
*/
Elimination.prototype.shift=function(){
varnode=null;
if(!this.linkHead.next.tail){
node=this.linkHead.next;
this.linkHead.next=node.next;
node.next.prev=this.linkHead;
deletethis.container[node.key];
this.length--;
}
returnnode;
};
/**
*从链表头插入一个节点
*@paramnode节点对象
*@returns{*}
*/
Elimination.prototype.unshift=function(node){
node.next=this.linkHead.next;
this.linkHead.next.prev=node;
this.linkHead.next=node;
node.prev=this.linkHead;
this.container[node.key]=node;
this.length++;
returnnode;
};
/**
*从链表尾插入一个节点
*@paramnode节点对象
*@returns{*}
*/
Elimination.prototype.append=function(node){
this.linkTail.prev.next=node;
node.prev=this.linkTail.prev;
node.next=this.linkTail;
this.linkTail.prev=node;
this.container[node.key]=node;
this.length++;
returnnode;
};
/**
*从链表尾弹出一个节点
*@returns{*}
*/
Elimination.prototype.pop=function(){
varnode=null;
if(!this.linkTail.prev.head){
node=this.linkTail.prev;
node.prev.next=this.linkTail;
this.linkTail.prev=node.prev;
deletethis.container[node.key];
this.length--;
}
returnnode;
};
/**
*从链表中移除指定节点
*@paramnode节点对象
*@returns{*}
*/
Elimination.prototype.remove=function(node){
node.prev.next=node.next;
node.next.prev=node.prev;
deletethis.container[node.key];
this.length--;
returnnode;
};
/**
*节点被访问需要做的处理，具体是把该节点移动到链表头
*@paramnode
*/
Elimination.prototype.use=function(node){
this.remove(node);
this.unshift(node);
};
/**
*LRU缓存淘汰算法实现
*@constructor
*/
functionLRU(){
Elimination.apply(this,arguments);
}
LRU.prototype=newFn();
LRU.prototype.get=function(key){
varnode=undefined;
node=this.container[key];
if(node){
this.use(node);
}
returnnode;
};
LRU.prototype.set=function(key,value){
varnode=this.buildNode(value,key);
if(this.length===this.maxLength){
this.pop();
}
this.unshift(node);
};
/**
*FIFO缓存淘汰算法实现
*@constructor
*/
functionFIFO(){
Elimination.apply(this,arguments);
}
FIFO.prototype=newFn();
FIFO.prototype.get=function(key){
varnode=undefined;
node=this.container[key];
returnnode;
};
FIFO.prototype.set=function(key,value){
varnode=this.buildNode(value,key);
if(this.length===this.maxLength){
this.shift();
}
this.append(node);
};
/**
*LRU、FIFO算法封装，成为新的twoqueues缓存淘汰算法
*@parammaxLength
*@constructor
*/
functionAgent(maxLength){
this.getCount=0;
this.hitCount=0;
this.lir=newFIFO(maxLength);
this.hir=newLRU(maxLength);
}
Agent.prototype.get=function(key){
varnode=undefined;
node=this.lir.get(key);
if(node){
node.use++;
if(node.use>=2){
this.lir.remove(node);
this.hir.set(node.key,node.data);
}
}else{
node=this.hir.get(key);
}
returnnode;
};
Agent.prototype.getx=function(key){
varnode=undefined;
this.getCount++;
node=this.get(key);
if(node){
this.hitCount++;
}
returnnode;
};
Agent.prototype.set=function(key,value){
varnode=null;
node=this.lir.container[key]||this.hir.container[key];
if(node){
node.data=value;
}else{
this.lir.set(key,value);
}
};
/**
*获取命中率
*@returns{*}
*/
Agent.prototype.hitRatio=function(){
varret=this.getCount;
if(ret){
ret=this.hitCount/this.getCount;
}
returnret;
};
/**
*对外接口
*@parammaxLength缓存容量
*@paramdev是否为开发环境，开发环境会统计命中率，反之不会
*@returns{{get,set:Function,hitRatio:Function}}
*/
exports.initTwoQueues=function(maxLength,dev){
varapi=newAgent(maxLength);
return{
get:(function(){
if(dev){
returnfunction(key){
varret=api.getx(key);
returnret&&ret.data;
};
}else{
returnfunction(key){
varret=api.get(key);
returnret&&ret.data;
};
}
}()),
set:function(){
api.set.apply(api,arguments);
},
hitRatio:function(){
returnapi.hitRatio.apply(api,arguments);
}
};
};
}(this));
最后，再次提醒，缓存算法需要和实际应用场景相结合，没有万能算法，合适的才是最好的！
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