随着移动端应用的普及，PWA (Progressive Web App) 成为了越来越重要的技术选型。PWA 可以让 Web 应用更加接近原生应用的体验，并且具有离线可访问、推送通知等特性。其中，离线可访问是 PWA 最重要的特性之一，而缓存淘汰策略则是离线可访问的核心之一。本文将介绍 PWA 如何实现缓存淘汰策略，并提供示例代码。
什么是缓存淘汰策略？
在 PWA 中，我们可以使用 Service Worker 来实现缓存。Service Worker 是一个 JavaScript 文件，可以拦截网络请求并返回缓存中的响应。当用户访问一个页面时，Service Worker 会先在缓存中查找对应的响应，如果找到了就直接返回，否则再向服务器请求。
但是，缓存是有限的，如果缓存中存储的内容过多，就会占用过多的空间，从而影响用户的体验。因此，我们需要实现一种缓存淘汰策略，来保证缓存中存储的内容是最有价值的内容。
缓存淘汰策略的核心思想是根据一定的规则，将缓存中的内容进行优先级排序，然后淘汰掉优先级最低的内容。常见的缓存淘汰策略有三种：先进先出 (FIFO)、最近最少使用 (LRU) 和最不经常使用 (LFU)。
如何实现缓存淘汰策略？
FIFO
先进先出 (FIFO) 策略是最简单的缓存淘汰策略。它的核心思想是，先进入缓存的内容先被淘汰。具体实现可以使用数组来保存缓存的内容，每次新加入一个缓存内容时，将其放入数组的末尾，淘汰时则将数组的第一个元素弹出即可。
// javascriptcn.com 代码示例
const cache = [];
const maxLength = 10;
self.addEventListener('fetch', event => {
const request = event.request;
event.respondWith(
caches.match(request).then(response => {
if (response) {
return response;
}
return fetch(request).then(response => {
if (response.status === 200) {
const cloneResponse = response.clone();
caches.open('cacheName').then(cache => {
cache.put(request, cloneResponse);
if (cache.length > maxLength) {
cache.delete(cache.keys().next().value);
}
});
}
return response;
});
})
);
});在上面的示例代码中，我们定义了一个数组 cache 来保存缓存内容，maxLength 表示缓存最大的长度。在每次新加入缓存内容时，我们先将其放入数组的末尾，然后判断数组的长度是否超过了最大长度，如果超过了就将数组的第一个元素弹出。
LRU
最近最少使用 (LRU) 策略是一种比较常用的缓存淘汰策略。它的核心思想是，淘汰掉最近最少使用的内容。具体实现可以使用双向链表来保存缓存的内容，每次新加入缓存内容时，将其放入链表的末尾。每次访问缓存内容时，将其移到链表的末尾。淘汰时则将链表头部的元素弹出即可。
// javascriptcn.com 代码示例
class Node {
constructor(key, value) {
this.key = key;
this.value = value;
this.prev = null;
this.next = null;
}
}
class LRUCache {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.map = new Map();
this.head = new Node();
this.tail = new Node();
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
get(key) {
if (this.map.has(key)) {
const node = this.map.get(key);
this.moveToTail(node);
return node.value;
} else {
return null;
}
}
put(key, value) {
if (this.map.has(key)) {
const node = this.map.get(key);
node.value = value;
this.moveToTail(node);
} else {
const node = new Node(key, value);
this.map.set(key, node);
this.addToTail(node);
if (this.map.size > this.capacity) {
const node = this.removeHead();
this.map.delete(node.key);
}
}
}
moveToTail(node) {
this.removeNode(node);
this.addToTail(node);
}
addToTail(node) {
node.prev = this.tail.prev;
node.next = this.tail;
this.tail.prev.next = node;
this.tail.prev = node;
}
removeNode(node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
removeHead() {
const node = this.head.next;
this.removeNode(node);
return node;
}
}
const cache = new LRUCache(10);
self.addEventListener('fetch', event => {
const request = event.request;
event.respondWith(
caches.match(request).then(response => {
if (response) {
return response;
}
return fetch(request).then(response => {
if (response.status === 200) {
const cloneResponse = response.clone();
caches.open('cacheName').then(cache => {
cache.put(request, cloneResponse);
cache.put(request.url, cloneResponse);
});
cache.put(request.url, cloneResponse);
}
return response;
});
})
);
});在上面的示例代码中，我们定义了一个双向链表来保存缓存内容，capacity 表示缓存最大的容量。在每次新加入缓存内容时，我们先将其放入链表的末尾，然后判断链表的长度是否超过了最大容量，如果超过了就将链表头部的元素弹出。在每次访问缓存内容时，我们将其移到链表的末尾。
LFU
最不经常使用 (LFU) 策略是一种比较复杂的缓存淘汰策略。它的核心思想是，淘汰掉最不经常使用的内容。具体实现可以使用一个哈希表来保存缓存的内容，每次新加入缓存内容时，将其放入哈希表中，并将其访问次数设为 0。每次访问缓存内容时，将其访问次数加 1。淘汰时则将访问次数最少的内容淘汰掉。
// javascriptcn.com 代码示例
class LFUCache {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new Map();
this.freqMap = new Map();
this.minFreq = 0;
}
get(key) {
if (!this.cache.has(key)) {
return null;
}
const value = this.cache.get(key).value;
this.increaseFreq(key);
return value;
}
put(key, value) {
if (this.capacity === 0) {
return;
}
if (this.cache.has(key)) {
const node = this.cache.get(key);
node.value = value;
this.increaseFreq(key);
} else {
if (this.cache.size === this.capacity) {
const minFreqList = this.freqMap.get(this.minFreq);
const deleteNode = minFreqList.deleteHead();
this.cache.delete(deleteNode.key);
}
const node = new Node(key, value, 1);
this.cache.set(key, node);
const freqList = this.freqMap.get(1) || new DoublyLinkedList();
freqList.addToTail(node);
this.freqMap.set(1, freqList);
this.minFreq = 1;
}
}
increaseFreq(key) {
const node = this.cache.get(key);
const freqList = this.freqMap.get(node.freq);
freqList.removeNode(node);
if (node.freq === this.minFreq && freqList.size === 0) {
this.minFreq++;
}
node.freq++;
const newFreqList = this.freqMap.get(node.freq) || new DoublyLinkedList();
newFreqList.addToTail(node);
this.freqMap.set(node.freq, newFreqList);
}
}
class Node {
constructor(key, value, freq) {
this.key = key;
this.value = value;
this.freq = freq;
this.prev = null;
this.next = null;
}
}
class DoublyLinkedList {
constructor() {
this.head = new Node();
this.tail = new Node();
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
this.size = 0;
}
addToTail(node) {
node.prev = this.tail.prev;
node.next = this.tail;
this.tail.prev.next = node;
this.tail.prev = node;
this.size++;
}
removeNode(node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
this.size--;
}
deleteHead() {
const node = this.head.next;
this.removeNode(node);
return node;
}
}
const cache = new LFUCache(10);
self.addEventListener('fetch', event => {
const request = event.request;
event.respondWith(
caches.match(request).then(response => {
if (response) {
return response;
}
return fetch(request).then(response => {
if (response.status === 200) {
const cloneResponse = response.clone();
caches.open('cacheName').then(cache => {
cache.put(request, cloneResponse);
cache.put(request.url, cloneResponse);
});
cache.put(request.url, cloneResponse);
}
return response;
});
})
);
});在上面的示例代码中，我们定义了一个哈希表来保存缓存内容，capacity 表示缓存最大的容量。在每次新加入缓存内容时，我们先将其放入哈希表中，并将其访问次数设为 0。每次访问缓存内容时，我们将其访问次数加 1。在淘汰时，我们先找到访问次数最少的内容，然后将其从哈希表中删除。
总结
缓存淘汰策略是 PWA 中非常重要的一个概念，它可以帮助我们提高缓存的效率，并且保证缓存中存储的内容是最有价值的内容。本文介绍了三种常见的缓存淘汰策略：先进先出 (FIFO)、最近最少使用 (LRU) 和最不经常使用 (LFU)，并提供了相应的示例代码。在实际的开发中，我们可以根据具体的需求选择合适的缓存淘汰策略。
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