1. 浏览器缓存淘汰策略
当我们打开一个网页时，例如 https://github.com/sisterAn/JavaScript-Algorithms ，它会在发起真正的网络请求前，查询浏览器缓存，看是否有要请求的文件，如果有，浏览器将会拦截请求，返回缓存文件，并直接结束请求，不会再去服务器上下载。如果不存在，才会去服务器请求。
其实，浏览器中的缓存是一种在本地保存资源副本，它的大小是有限的，当我们请求数过多时，缓存空间会被用满，此时，继续进行网络请求就需要确定缓存中哪些数据被保留，哪些数据被移除，这就是浏览器缓存淘汰策略，最常见的淘汰策略有 FIFO（先进先出）、LFU（最少使用）、LRU（最近最少使用）。
LRU （ Least Recently Used ：最近最少使用 ）缓存淘汰策略，故名思义，就是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是** 如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高** ，优先淘汰最近没有被访问到的数据。
画个图帮助我们理解 LRU：
2. Vue 的 keep-alive 源码解读
在 keep-alive 缓存超过 max 时，使用的缓存淘汰算法就是 LRU 算法，它在实现的过程中用到了 cache 对象用于保存缓存的组件实例及 key 值，keys 数组用于保存缓存组件的 key ，当 keep-alive 中渲染一个需要缓存的实例时：
- 判断缓存中是否已缓存了该实例，缓存了则直接获取，并调整 key 在 keys 中的位置（移除 keys 中 key ，并放入 keys 数组的最后一位）
- 如果没有缓存，则缓存该实例，若 keys 的长度大于 max （缓存长度超过上限），则移除 keys[0] 缓存
主要实现LRU代码：
// --------------------------------------------------
// 下面就是 LRU 算法了，
// 如果在缓存里有则调整，
// 没有则放入（长度超过 max，则淘汰最近没有访问的）
// --------------------------------------------------
// 如果命中缓存，则从缓存中获取 vnode 的组件实例，
// 并且调整 key 的顺序放入 keys 数组的末尾
if (cache[key]) {
vnode.componentInstance = cache[key].componentInstance;
// make current key freshest
remove(keys, key);
keys.push(key);
}
// 如果没有命中缓存,就把 vnode 放进缓存
else {
cache[key] = vnode;
keys.push(key);
// prune oldest entry
// 如果配置了 max 并且缓存的长度超过了 this.max，还要从缓存中删除第一个
if (this.max && keys.length > parseInt(this.max)) {
pruneCacheEntry(cache, keys[0], keys, this._vnode);
}
}
3. 设计和实现一个LRU（最近最少使用）缓存机制
1. 题目
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作：获取数据 get 和写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 ( key ) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1 。写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入数据。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据，从而为新数据留出空间。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
示例:
var cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
2. 答案
基础解法：数组+对象实现
类 vue keep-alive 实现
var LRUCache = function(capacity) {
this.keys = []
this.cache = Object.create(null)
this.capacity = capacity
};
LRUCache.prototype.get = function(key) {
if(this.cache[key]) {
// 调整位置
remove(this.keys, key)
this.keys.push(key)
return this.cache[key]
}
return -1
};
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
if(this.cache[key]) {
// 存在即更新
this.cache[key] = value
remove(this.keys, key)
this.keys.push(key)
} else {
// 不存在即加入
this.keys.push(key)
this.cache[key] = value
// 判断缓存是否已超过最大值
if(this.keys.length > this.capacity) {
removeCache(this.cache, this.keys, this.keys[0])
}
}
};
// 移除 key
function remove(arr, key) {
if (arr.length) {
const index = arr.indexOf(key)
if (index > -1) {
return arr.splice(index, 1)
}
}
}
// 移除缓存中 key
function removeCache(cache, keys, key) {
cache[key] = null
remove(keys, key)
}
进阶：Map
利用 Map 既能保存键值对，并且能够记住键的原始插入顺序
var LRUCache = function(capacity) {
this.cache = new Map()
this.capacity = capacity
}
LRUCache.prototype.get = function(key) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新
let temp = this.cache.get(key)
this.cache.delete(key)
this.cache.set(key, temp)
return temp
}
return -1
}
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新（删除后加入）
this.cache.delete(key)
} else if (this.cache.size >= this.capacity) {
// 不存在即加入
// 缓存超过最大值，则移除最近没有使用的
this.cache.delete(this.cache.keys().next().value)
}
this.cache.set(key, value)
}