解密 LRU 缓存淘汰算法：面试官青睐的前端高频利器

前端

2023-09-26 12:06:08

当踏入前端世界的面试现场，面试官早已为我们埋下算法陷阱，其中LRU 缓存淘汰算法便是高频考点。但何为 LRU，它为何在缓存管理中如此重要？

LRU 缓存淘汰算法：概述与原理

LRU，全称 Least Recently Used（最近最少使用），是一种缓存淘汰算法，用于解决缓存容量有限的问题。它的核心思想是：将最久未使用的数据淘汰出缓存。

算法原理十分简单：在缓存中记录每个数据项的访问时间，当缓存容量达到上限时，淘汰访问时间最早的数据。通过这种方式，我们始终保留了最近最频繁使用的数据在缓存中。

LRU 算法的优势与应用场景

LRU 算法的优势显而易见：

提高缓存命中率： LRU 算法优先保留了最近使用的数据，提升了命中率。
减少服务器负载： 通过淘汰不常用的数据，LRU 算法避免了对服务器的重复请求。
优化用户体验： 高速的缓存访问提高了用户浏览速度和响应时间。

LRU 算法广泛应用于各种场景，包括：

浏览器缓存
操作系统文件系统缓存
数据库查询缓存

如何实现 LRU 缓存淘汰算法

在前端代码中，我们可以使用 JavaScript 对象或数组来实现 LRU 算法。下面是一个简单实现：

class LRUCache {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.cache = {};
    this.keys = [];
  }

  get(key) {
    if (this.cache[key]) {
      // 将 key 移动到队尾
      this.keys.splice(this.keys.indexOf(key), 1);
      this.keys.push(key);
      return this.cache[key];
    }
    return null;
  }

  put(key, value) {
    if (this.cache[key]) {
      // 将 key 移动到队尾
      this.keys.splice(this.keys.indexOf(key), 1);
      this.keys.push(key);
    } else {
      if (this.keys.length === this.capacity) {
        // 达到容量上限，淘汰队首
        delete this.cache[this.keys.shift()];
      }
      // 添加新的 key
      this.keys.push(key);
    }
    this.cache[key] = value;
  }
}