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基于 Map 顺序的 LRU 缓存

实现最近最少使用缓存,容量超限时淘汰最旧条目,利用 Map 的插入顺序跟踪访问新旧。

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概述

基于 Map 顺序的 LRU 缓存:实现最近最少使用缓存,容量超限时淘汰最旧条目,利用 Map 的插入顺序跟踪访问新旧。

解决什么问题

本示例演示如何用 JavaScript 实现「基于 Map 顺序的 LRU 缓存」。它聚焦一个具体且可复用的技术要点,把完整实现与必要说明放在一起,读者可以直接复制使用,也可以据此理解背后的设计思路与取舍。示例刻意保持职责单一,避免把多个无关功能揉进同一段代码,从而降低理解与复用成本。

核心思路

代码在进入核心逻辑前先做输入与边界检查,对非法参数提前返回或抛出明确错误,避免错误状态在下游扩散。核心处理部分尽量保持清晰、可预测,把校验、计算与状态变更分离,使逻辑更易于测试和推演。对于可能失败或耗时的操作,示例显式处理失败路径并给出清晰的错误信息,而不是让异常静默吞没,从而缩短排查时间。

适用场景

本示例适用于以下场景:远程数据获取。在实际项目中,应根据真实负载与输入规模调整参数与容量,关注边界条件与并发情形下的行为,并用单元测试或集成测试锁定预期结果,防止后续修改悄然改变行为。

注意事项

把示例用于生产环境时,应结合团队的编码规范、错误处理约定与可观测性要求加以调整。例如补充结构化日志以便追踪,明确超时与重试策略以提升健壮性,并对用户输入做必要校验以满足安全边界要求。理解示例背后的原理,往往比直接复制代码更重要,因为需求变化时通常需要对参数与结构做出调整。

代码示例

export class LruCache {
  constructor(capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new RangeError("capacity must be positive");
    this.capacity = capacity;
    this.entries = new Map();
  }

  get(key) {
    if (!this.entries.has(key)) return undefined;
    const value = this.entries.get(key);
    this.entries.delete(key);
    this.entries.set(key, value);
    return value;
  }

  set(key, value) {
    if (this.entries.has(key)) this.entries.delete(key);
    this.entries.set(key, value);
    if (this.entries.size > this.capacity) {
      const oldest = this.entries.keys().next().value;
      this.entries.delete(oldest);
    }
  }
}