什么是 t-lru-cache？
t-lru-cache 是一个基于 LRU 缓存算法的 npm 包。它可以帮助我们在前端应用中优化资源的加载和读取速度，提高应用的性能。
t-lru-cache 的设计思想是将最近最少使用的缓存项淘汰，以留出更多的空间给新的缓存项。这种思想适合应用场景是：有限的缓存空间内存储频繁访问、但访问数据的概率并不相等的数据。t-lru-cache 将缓存项存储在一个双向链表中，并且维护一个哈希表，以实现 O(1) 的数据读写速度。
如何使用 t-lru-cache？
在使用 t-lru-cache 之前，我们需要通过 npm 安装这个包：
npm install t-lru-cache --save
基本用法
t-lru-cache 的 API 与一个普通的哈希表相似。下面是 t-lru-cache 的基本用法：
const TLRUCache = require('t-lru-cache');
const cache = new TLRUCache(100);
cache.set('foo', 'bar');
cache.get('foo'); // 返回 'bar'在这个例子中，我们首先通过 require 导入 TLRUCache 模块。然后，我们创建了一个缓存，大小为 100。我们使用 set 方法向缓存中添加一个 key-value 对，并使用 get 方法读取这个值。
高级用法
除了基本的读写操作，t-lru-cache 还提供了一些高级的用法。下面是一些常用的 API：
cache.get(key)
读取缓存中指定 key 的值。如果 key 不存在，返回 undefined。
cache.set(key, value)
向缓存中添加一个 key-value 对。
cache.has(key)
检查缓存中是否存在指定 key。
cache.peek(key)
读取缓存中指定 key 的值，但不会将这个 key 的权重增加。这个方法类似于 get 方法，但是不会影响缓存项的权重。
cache.forEach(callback[, thisArg])
遍历缓存中的所有 key-value 对。callback 函数以 (value, key, cache) 的形式调用。其中，value 是缓存中 key 对应的值，key 是缓存中的 key，cache 是当前的 TLRUCache 实例。thisArg 参数可选，用于控制 callback 函数中的 this 指向。
cache.reduce(callback[, initialValue])
与 Array.prototype.reduce 方法类似，这个方法可以用于计算缓存中所有值的总和。callback 函数以 (accumulated, value, key, cache) 的形式调用。其中，accumulated 是累计总和，value 是缓存中 key 对应的值，key 是缓存中的 key，cache 是当前的 TLRUCache 实例。initialValue 参数可选，用于指定累计总和的初始值。
cache.clear()
清空缓存中的所有 key-value 对。
cache.size
获取缓存中 key-value 对的个数。
注意事项
在使用 t-lru-cache 时，需要注意以下几点：
- 在创建缓存时，需要指定缓存的最大大小。超出缓存大小的项将会被淘汰。
- 缓存的大小应该合理控制，过大会导致内存占用过高，过小会增加缓存淘汰的频率。
- 使用 t-lru-cache 缓存对性能的提升程度受到数据访问的规律和缓存命中率的影响，应根据具体情况衡量优劣。
示例代码
下面是一个使用 t-lru-cache 的简单示例：
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------------运行这段代码后，我们可以看到控制台输出的结果：
Fetching data with id 1 from server Fetching data with id 2 from server Loading data from cache with id 1 Fetching data with id 3 from server
在这个例子中，我们定义了两个函数：getDataFromServer 和 loadData。getDataFromServer 模拟了从服务器获取数据的操作，返回一个 Promise。loadData 函数先从缓存中查找数据，如果缓存中没有则调用 getDataFromServer 函数获取数据并保存到缓存中。在这个例子中，我们分别调用了 loadData(1)、loadData(2)、loadData(1) 和 loadData(3)，其中 loadData(1) 的第二次调用直接从缓存中读取了数据，而没有再次请求服务器。这展示了 t-lru-cache 的缓存命中效果。
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