JavaScript版的TwoQueues缓存模型
人气:0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]
var tq = 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：
var tq = 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
*/
function Fn(){}
Fn.prototype = Elimination.prototype;
/**
* 基于链表的缓存淘汰算法父类
* @param maxLength 缓存容量
* @constructor
*/
function Elimination(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){
throw new Error("This method must be override!");
};
Elimination.prototype.set = function(key, value){
throw new Error("This method must be override!");
};
/**
* 创建链表中的节点
* @param data 节点包含的数据，即缓存数据值
* @param key 节点的唯一标示符，即缓存的键
* @returns {{}}
*/
Elimination.prototype.buildNode = function(data, key){
var node = {};
node.data = data;
node.key = key;
node.use = 0;
return node;
};
/**
* 从链表头弹出一个节点
* @returns {*}
*/
Elimination.prototype.shift = function(){
var node = null;
if(!this.linkHead.next.tail){
node = this.linkHead.next;
this.linkHead.next = node.next;
node.next.prev = this.linkHead;
delete this.container[node.key];
this.length--;
}
return node;
};
/**
* 从链表头插入一个节点
* @param node 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++;
return node;
};
/**
* 从链表尾插入一个节点
* @param node 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++;
return node;
};
/**
* 从链表尾弹出一个节点
* @returns {*}
*/
Elimination.prototype.pop = function(){
var node = null;
if(!this.linkTail.prev.head){
node = this.linkTail.prev;
node.prev.next = this.linkTail;
this.linkTail.prev = node.prev;
delete this.container[node.key];
this.length--;
}
return node;
};
/**
* 从链表中移除指定节点
* @param node 节点对象
* @returns {*}
*/
Elimination.prototype.remove = function(node){
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
delete this.container[node.key];
this.length--;
return node;
};
/**
* 节点被访问需要做的处理，具体是把该节点移动到链表头
* @param node
*/
Elimination.prototype.use = function(node){
this.remove(node);
this.unshift(node);
};
/**
* LRU缓存淘汰算法实现
* @constructor
*/
function LRU(){
Elimination.apply(this, arguments);
}
LRU.prototype = new Fn();
LRU.prototype.get = function(key){
var node = undefined;
node = this.container[key];
if(node){
this.use(node);
}
return node;
};
LRU.prototype.set = function(key, value){
var node = this.buildNode(value, key);
if(this.length === this.maxLength){
this.pop();
}
this.unshift(node);
};
/**
* FIFO缓存淘汰算法实现
* @constructor
*/
function FIFO(){
Elimination.apply(this, arguments);
}
FIFO.prototype = new Fn();
FIFO.prototype.get = function(key){
var node = undefined;
node = this.container[key];
return node;
};
FIFO.prototype.set = function(key, value){
var node = 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
* @param maxLength
* @constructor
*/
function Agent(maxLength){
this.getCount = 0;
this.hitCount = 0;
this.lir = new FIFO(maxLength);
this.hir = new LRU(maxLength);
}
Agent.prototype.get = function(key){
var node = 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);
}
return node;
};
Agent.prototype.getx = function(key){
var node = undefined;
this.getCount++;
node = this.get(key);
if(node){
this.hitCount++;
}
return node;
};
Agent.prototype.set = function(key, value){
var node = 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(){
var ret = this.getCount;
if(ret){
ret = this.hitCount / this.getCount;
}
return ret;
};
/**
* 对外接口
* @param maxLength 缓存容量
* @param dev 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){
var api = new Agent(maxLength);
return {
get: (function(){
if(dev){
return function(key){
var ret = api.getx(key);
return ret && ret.data;
};
}else{
return function(key){
var ret = api.get(key);
return ret && ret.data;
};
}
}()),
set: function(){
api.set.apply(api, arguments);
},
hitRatio: function(){
return api.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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