什么是 LRU 算法？

缓存是我们写代码过程中常用的一种手段，是一种空间换时间的做法。就拿我们经常使用的 HTTP 协议，其中也存在强缓存和协商缓存两种缓存方式。当我们打开一个网站的时候，浏览器会查询该请求的响应头，通过判断响应头中是否有 Cache-Control、Last-Modified、ETag等字段，来确定是否直接使用之前下载的资源缓存，而不是重新从服务器进行下载。

下面就是当我们访问百度时，某些资源命中了协商缓存，服务端返回 304状态码，还有一部分资源命中了强缓存，直接读取了本地缓存。

但是，缓存并不是无限制的，会有大小的限制。无论是我们的 cookie（不同浏览器有所区别，一般在 4KB左右），还是 localStorage（和 cookie一样，不同浏览器有所区别，有些浏览器为 5MB，有些浏览器为 10MB），都会有大小限制。

这个时候就需要涉及到一种算法，需要将超出大小限制的缓存进行淘汰，一般的规则是淘汰掉最近没有被访问到的缓存，也就是今天要介绍的主角：LRU （Least recently used：最近最少使用）。当然除了 LRU，常见的缓存淘汰还有 FIFO（first-in, first-out：先进先出） 和 LFU（Least frequently used：最少使用）。

什么是 LRU？

LRU （Least recently used：最近最少使用）算法在缓存写满的时候，会根据所有数据的访问记录，淘汰掉未来被访问几率最低的数据。也就是说该算法认为，最近被访问过的数据，在将来被访问的几率最大。

为了方便理解 LRU 算法的全流程，画了一个简单的图：

假设我们有一块内存，一共能够存储 5 数据块；依次向内存存入A、B、C、D、E，此时内存已经存满；再次插入新的数据时，会将在内存存放时间最久的数据A淘汰掉；当我们在外部再次读取数据B时，已经处于末尾的B会被标记为活跃状态，提到头部，数据C就变成了存放时间最久的数据；再次插入新的数据G，存放时间最久的数据C就会被淘汰掉；算法实现

下面通过一段简单的代码来实现这个逻辑。

classLRUCache{list=[]//用于标记先后顺序cache={}//用于缓存所有数据capacity=0//缓存的最大容量constructor(capacity){//存储LRU可缓存的最大容量this.capacity=capacity}}

基本的结构如上所示，LRU需要实现的就是两个方法：get和 put。

classLRUCache{//获取数据get(key){}//存储数据put(key,value){}}

我们现在看看如何进行数据的存储：

classLRUCache{//存储数据put(key,value){//存储之前需要先判断长度是否达到上限if(this.list.length>=this.capacity){//由于每次存储后，都会将key放入list最后，//所以，需要取出第一个 key，并删除cache中的数据。constlatest=this.list.shift()deletethis.cache[latest]}//写入缓存this.cache[key]=value//写入缓存后，需要将key放入list的最后this.list.push(key)}}

然后，在每次获取数据时，都需要更新 list，将当前获取的 key放到 list的最后。

classLRUCache{//获取数据get(key){if(this.cache[key]!==undefined){//如果key对应的缓存存在//在返回缓存之前，需要重新激活keythis.active(key)returnthis.cache[key]}returnundefined}//重新激活key，将指定key移动到list最后active(key){//先将key在list中删除constidx=this.list.indexOf(key)if(idx!==-1){this.list.splice(idx,1)}//然后将key放到list最后面this.list.push(key)}}

这个时候，其实还没有完全实现，因为除了 get操作，put操作也需要将对应的 key重新激活。

classLRUCache{//存储数据put(key,value){if(this.cache[key]){//如果该key之前存在，将key重新激活this.active(key)this.cache[key]=value//而且此时缓存的长度不会发生变化//所以不需要进行后续的长度判断，可以直接返回return}//存储之前需要先判断长度是否达到上限if(this.list.length>=this.capacity){//由于每次存储后，都会将key放入list最后，//所以，需要取出第一个 key，并删除cache中的数据。constlatest=this.list.shift()deletethis.cache[latest]}//写入缓存this.cache[key]=value//写入缓存后，需要将key放入list的最后this.list.push(key)}}

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可能会有人觉得这种算法在前端没有什么应用场景，说起来，在 Vue 的内置组件 keep-alive中就使用到了 LRU算法。

后续应该还会继续介绍一下 LFU算法，敬请期待……

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关键词： 时间最久 存储数据 最近最少使用