原文:利用LRU策略實現Axios請求緩存

業務場景 前一段時間剛做完一個項目,先說一下業務場景,有別於其他的前端項目,這次的項目是直接調用第三方服務的接口,而我們的服務端只做鑒權和透傳,第三方為了靈活,把接口拆的很零散,所以這個項目就像扔給你一堆樂高顆粒讓你組裝成一個機器人。所以可以大概分析一下這個項目在請求接口時的一些特點,然后針對性的做一些優化: 請求接口多,可能你的一個n個條目的列表本來一個接口搞定現在需要n 個接口才能拿到完整的數 ...

2021-08-01 17:01 0 173 推薦指數:

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緩存置換策略-LRU算法

LRU算法 LRU算法定義:   LRU算法是指最近最少使用算法,意思是LRU認為最近使用過的數據,將來被訪問的概率會大,最近沒有被訪問的數據意味着以后剛問的概率小。 為何要用LRU算法:   1、我們的存儲空間是有限的,當存儲空間滿了之后,要刪除哪些數據呢,才能會時緩存的命中率 ...

Mon Feb 17 04:08:00 CST 2020 0 726
LRU算法 緩存淘汰策略

四種實現方式 LRU 1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據,其核心思想是“如果數據最近被訪問過,那么將來被訪問的幾率也更高”。 1.2. 實現 最常見的實現是使用一個鏈表保存緩存數據,詳細 ...

Wed Mar 21 18:25:00 CST 2018 0 32284
LRU 緩存的JAVA實現

  LRU(最近最少使用) 緩存為一段固定大小的緩存,按最近最少使用的淘汰策略對數據進行管理。   一個 LRU 緩存應當支持 put 和 get 操作:   進行 get 操作時,發生 cache miss 返回固定標識。緩存命中在返回數據的同時更新最近使用時間。   進行 put ...

Mon Jun 08 01:08:00 CST 2020 0 745
LinkedHashMap(實現LRU緩存

LinkedHashMap內部維護了一個雙向鏈表,能保證元素按插入的順序訪問,也能以訪問順序訪問。 底層通過LinkedList+HashMap實現 關鍵屬性: 最近訪問最近插入的都放在尾部,通過afterNodeAccess(Node<K,V> e)方法 ...

Sat Apr 06 00:48:00 CST 2019 0 834
LRU緩存實現(Java)

LRU Cache的LinkedHashMap實現 LRU Cache的鏈表+HashMap實現 LinkedHashMap的FIFO實現 調用示例 LRU是Least Recently Used 的縮寫,翻譯過來就是“最近最少使用”,LRU緩存就是使用這種原理實現,簡單 ...

Tue May 20 00:51:00 CST 2014 8 80372
LRU緩存實現案例

LRU cache LRU(最近最少使用)是一種常用的緩存淘汰機制。當緩存大小容量到達最大分配容量的時候,就會將緩存中最近訪問最少的對象刪除掉,以騰出空間給新來的數據。 實現 (1)單線程簡單版本 ( 題目來源:力扣(LeetCode)鏈接:leetcode題目 ...

Mon Jul 27 17:57:00 CST 2020 0 607
React中利用axios實現數據請求

axios是基於Promise來封裝的,通常我們會用axios在數據請求這塊作如下配置: 一、攔截器 有注釋,不難理解,通常請求頭參數不是寫死的,應該是去瀏覽器中讀的,例如,login之后返回token,此時存到瀏覽器存儲,然后攔截器就可以直接去讀了,為后續的每一個請求添加該請求頭 ...

Mon Mar 25 09:27:00 CST 2019 2 2781
 
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