首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

具有大小限制和最近最少使用(LRU)回收的JavaScript localStorage缓存

JavaScript的localStorage是一种在浏览器中存储数据的机制,它可以用来在客户端持久化存储数据。localStorage是基于键值对的,每个键值对都是一个字符串。它具有以下特点:

  1. 大小限制:localStorage的存储容量是有限的,通常为5MB。超过这个限制后,将无法再存储新的数据。
  2. LRU回收:当localStorage的存储空间达到上限时,浏览器会根据最近最少使用(LRU)算法来回收一些旧的数据,以腾出空间给新的数据存储。

localStorage的优势包括:

  1. 持久性存储:与会话存储(sessionStorage)相比,localStorage的数据在浏览器关闭后仍然保留,下次打开网页时可以继续使用。
  2. 容量较大:相比于Cookie的4KB限制,localStorage的存储容量较大,可以存储更多的数据。
  3. 客户端操作:localStorage的读写操作都在客户端进行,不需要与服务器进行通信,因此速度较快。

localStorage的应用场景包括:

  1. 缓存数据:可以将一些频繁使用的数据存储在localStorage中,以减少对服务器的请求,提高网页加载速度。
  2. 本地设置:可以使用localStorage存储用户的个性化设置,如主题、语言偏好等,以便下次访问时能够保持用户的个性化体验。
  3. 离线应用:可以将网页所需的资源文件(如CSS、JavaScript、图片等)存储在localStorage中,使网页在离线状态下仍然能够正常访问。

腾讯云提供了一系列与localStorage相关的产品和服务,包括:

  1. 腾讯云对象存储(COS):提供了高可靠、低成本的对象存储服务,可以将大量的静态资源文件存储在云端,以便在需要时进行访问。
  2. 腾讯云数据库(TencentDB):提供了多种数据库产品,如关系型数据库(MySQL、SQL Server等)和NoSQL数据库(MongoDB、Redis等),可以用来存储和管理应用程序的数据。
  3. 腾讯云CDN(Content Delivery Network):通过在全球部署的加速节点,将静态资源缓存到离用户更近的位置,提高资源的访问速度和用户体验。

以上是对于具有大小限制和LRU回收的JavaScript localStorage缓存的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

蚂蚁金服在线笔试:设计和实现一个LRU(最近最少使用)缓存机制

设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。...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值,从而为新的数据值留出空间。...题目要求的1和2相对简单,主要是条件3,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值。容量和条件1相呼应,关键是怎么理解最久未使用呢?...读和写都在使用数据,最久未使用就是容量达到上线时,最久没读也没写的那个key。还是太生涩了,来画个图试试。...三个格子就是条件一: LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 不断调整玩具位置,从仓库中取玩具放到摊位和从摊位放回仓库,可以理解为条件二和三

73420

Redis 的回收策略(淘汰策略)是什么?

Redis 支持几种回收策略,每种回收策略都有各自适用的场景和使用限制。...下面分别介绍一下这些回收策略: 1、LRU(Least Recently Used) LRU 策略根据数据最近被访问的时间来判断数据是否被使用。当空间满时,会优先淘汰那些最长时间没被访问的数据。...请注意,maxmemory 选项规定 Redis 的最大内存,而 maxmemory-policy 选项则指定满足 maxmemory 时应采取的策略: volatile-lru —删除最近最少使用(lru...限制为过期的数据(设置expire) allkeys-lru —删除最近最少使用的key,不考虑是否过期 allkeys-random — 删除任意的key,不考虑是否过期 no-enviction —...总结,Redis 回收(淘汰策略)的具体方案根据实际的需求以及使用情况来设定,不同的方案具有不同的优缺点。需要针对实际需求,在平衡内存与性能的前提下,使用最适宜的一种回收策略。

55710
  • 【高并发】面试官:说说缓存最关心的问题?有哪些类型?回收策略和算法?

    作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...堆外内存 即缓存数据存储在堆外内存,可以减少GC暂停时间(堆对象转移到堆外,GC扫描和移动的对象变少了),可以支持更多的缓存空间(只受机器内存大小限制,不受堆空间的影响)。...回收算法 使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据,通常包含:FIFO算法、LRU算法和LFU算法。 ?...FIFO(First In First Out):先进先出算法,即先放入缓存的先被移除。 LRU(Least Recently Used):最近最少使用算法,时间时间距离现在最久的那个被移除。...LFU(Least Frequently Used):最不常用算法,一定时间段内使用次数(频率)最少的那个被移除。 实际应用中基于LRU的缓存居多。

    39510

    Android内存管理(五)Android的内存管理机制

    Android使用虚拟内存和分页,不支持交换 垃圾收集 无论是ART还是Dalvik虚拟机,都和众多Java虚拟机一样,属于一种托管内存环境(程序员不需要显示的管理内存的分配与回收,交由系统自动管理...托管内存环境会跟踪每个内存分配, 一旦确定程序不再使用一块内存,它就会将其释放回堆中,而无需程序员的任何干预。回收托管内存环境中未使用内存的机制称为垃圾回收。...限制应用的内存 为了维护高效的多任务环境,Android为每个应用程序设置了堆大小的硬性限制。该限制因设备而异,取决于设备总体可用的RAM。...切换应用 当用户在应用程序之间切换时,Android会将非前台应用程序(即用户不可见或并没有运行诸如音乐播放等前台服务的进程)缓存到一个最近最少使用缓存(LRU Cache)中。...如果你的应用程序具有缓存进程并且它保留了当前不需要的内存,那么即使用户未使用它,你的应用程序也会影响系统的整体性能。当系统内存不足时,就会从最近最少使用的进程开始,终止LRU Cache中的进程。

    2.9K20

    Redis的键驱逐策略及数据过期删除策略

    Redis允许你指定驱逐策略,当该高速缓存的大小超过设定的内存限制时,自动驱逐键。每当客户端运行一个新的命令向该高速缓存添加更多数据时,Redis会检查内存使用情况。...如果它大于限制,Redis会根据选择的回收策略回收键,直到使用的总内存回到限制以下。...以下各节说明了如何配置该高速缓存的内存限制,还介绍了可用的回收策略以及何时使用这些策略。...• volatile-lru:删除设置了过期时间且最近最少使用的键(LRU淘汰算法)。 • allkeys-lru:删除所有最近最少使用的键(LRU淘汰算法)。...LRU算法 LRU(Least Recently Used,最近最少使用)算法是根据数据在一段时间内是否被使用的记录来淘汰数据,该算法的核心思想是如果数据最近被使用,那么将来被使用的概率更高。

    10310

    【高并发】在高并发环境下该如何构建应用级缓存?

    作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...即如果有一个对象(不是弱引用/软引用对象)引用了弱引用/软引用对象,那么垃圾回收时不会回收该弱引用/软引用对象。 5.回收算法 使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据,常见的如下。...FIFO(First In First Out):先进先出算法,即先放入缓存的先被移除。 LRU(Least Recently Used):最近最少使用算法,时间时间距离现在最久的那个被移除。...LFU(Least Frequently Used):最不常用算法,一定时间段内使用次数(频率)最少的那个被移除。 实际应用中基于LRU的缓存居多。 缓存类型 堆内存: 使用Java堆内存来存储对象。...堆外内存: 即缓存数据存储在堆外内存,可以减少GC暂停时间(堆对象转移到堆外,GC扫描和移动的对象变少了),可以支持更多的缓存空间(只受机器内存大小限制,不受堆空间的影响)。

    43610

    【redis】redis内存管理、淘汰机制、内存优化

    还没好好使用,就爆了 内存回收策略 过期键值 Redis如何淘汰过期的keys 内存移除控制策略 8个解决方方案 回收进程如何工作 近似LRU算法 内存优化 使用32位的redis 位级别和字级别的操作...最大内存限制 Redis使用 maxmemory 参数限制最大可用内存,默认关闭。 限制内存的目的主要 有: 用于缓存场景,当超出内存上限 maxmemory 时使用 LRU 等删除策略释放空间。...LRU表示最近最少使用 LFU表示使用频率最低 LRU、LFU和volatile-ttl都是使用近似随机算法实现的。...allkeys-lru 和 volatile-random策略对于当你想要单一的实例实现缓存及持久化一些键时很有用。不过一般运行两个实例是解决这个问题的更好方法。...所以我们不断地穿越内存限制的边界,通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。 近似LRU算法 Redis的LRU算法并非完整的实现。

    1.3K10

    Redis淘汰机制+热点数据问题

    Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储,当Redis做缓存时,有一个Redis服务器,服务器物理内存大小为1G的,我们需要存在Redis中的数据量很小,这看起来似乎足够用很长时间了,随着业务量的增长...Redis提供了6种数据淘汰策略 1、volatile-lru 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰。...注意:redis并不是保证取得所有数据集中最近最少使用的键值对,而只是随机挑选的几个键值对中的, 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。...4、allkeys-lru 从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰。当内存达到限制的时候,对所有数据集挑选最近最少使用的数据淘汰,可写入新的数据集。...另外值得注意的是,为键设置过期时间需要消耗内存,所以使用像allkeys-lru这样的策略会更高效,因为在内存压力下没有必要为键的回收设置过期时间。

    97320

    10行Java代码实现最近被使用(LRU)缓存

    在最近的面试中,我曾被多次问到,怎么实现一个最近最少使用(LRU)的缓存。缓存可以通过哈希表来实现,然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题。现在我们看一下怎么实现。...最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收,我们需要很容易做到: 查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记 链表可以实现这两个操作。检测最近最少使用的项只需要返回链表的尾部。...标记一项为最近使用的项只需要从当前位置移除,然后将该项放置到头部。比较困难的事情是怎么快速的在链表中找到该项。...哈希表的帮助 看一下我们工具箱中的数据结构,哈希表可以在(消耗)常量的时间内索引到某个对象。如果我们创建一个形如key->链表节点的哈希表,我们就能够在常量时间内找到最近使用的节点。...更甚的是,我们也能够在常量时间内判断节点的是否存在(或不存在); 找到这个节点后,我们就能将这个节点移动到链表的最前端,标记为最近使用的项了。

    1.1K40

    10行Java代码实现最近被使用(LRU)缓存

    在最近的面试中,我曾被多次问到,怎么实现一个最近最少使用(LRU)的缓存。缓存可以通过哈希表来实现,然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题。现在我们看一下怎么实现。...最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收,我们需要很容易做到: 查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记 链表可以实现这两个操作。检测最近最少使用的项只需要返回链表的尾部。...标记一项为最近使用的项只需要从当前位置移除,然后将该项放置到头部。比较困难的事情是怎么快速的在链表中找到该项。...哈希表的帮助 看一下我们工具箱中的数据结构,哈希表可以在(消耗)常量的时间内索引到某个对象。如果我们创建一个形如key->链表节点的哈希表,我们就能够在常量时间内找到最近使用的节点。...更甚的是,我们也能够在常量时间内判断节点的是否存在(或不存在); 找到这个节点后,我们就能将这个节点移动到链表的最前端,标记为最近使用的项了。

    59320

    缓存最关心哪些指标?

    堆内存 使用Java堆内存来存储对象。使用堆缓存的好处是没有序列化/反序列化,是最快的缓存。缺点也很明显,当缓存的数据量很大时,GC(垃圾回收)暂停时间会变长,存储容量受限于堆空间大小。...堆外内存 即缓存数据存储在堆外内存,可以减少GC暂停时间(堆对象转移到堆外,GC扫描和移动的对象变少了),可以支持更多的缓存空间(只受机器内存大小限制,不受堆空间的影响)。...缓存回收策略 缓存的回收策略总体上来说包含:基于空间的回收策略、基于容量(空间)的回收策略、基于时间的回收策略和基于对象引用的回收策略。...回收算法 使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据,通常包含:FIFO算法、LRU算法和LFU算法。...FIFO(First In First Out):先进先出算法,即先放入缓存的先被移除。 LRU(Least Recently Used):最近最少使用算法,时间时间距离现在最久的那个被移除。

    1.1K30

    Redis 过期时间与内存管理

    (此时缓存仅作为热点数据提高服务的访问性能),需要考虑内存的限制,以及如何随着业务的增长,仅保留热点数据。...对最近很少使用(所有或有过期时间的)的key优先淘汰 allkeys-lru 尝试回收最少使用的键(LRU),使得新添加的数据有空间存放。...volatile-lru 尝试回收最少使用的键(LRU),但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。...LFU - 没碰多少次 对使用频率最少(所有或有过期时间的)的key优先淘汰 allkeys-lfu 尝试回收回收使用频率最少的键(LFU),使得新添加的数据有空间存放。...volatile-lfu 尝试回收使用频率最少的键(LFU),但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。

    43710

    运维锅总详解计算机缓存溢出

    常见的缓存替换策略包括: 最近最少使用(LRU, Least Recently Used) 原理:移出最久未被使用的数据项。假设最近使用的数据将来仍会被使用。...用户访问了一个新网站,这个网站的资源(图片、CSS、JavaScript等)需要5MB的缓存空间。 处理: 如果浏览器使用LRU策略,最久未使用的缓存资源会被移出,腾出5MB空间来缓存新的资源。...(最近最少使用)驱逐 # allkeys-lru: 对所有key进行LRU驱逐 # volatile-lfu: 对设置了过期时间的key进行LFU(最不常用)驱逐 # allkeys-lfu: 对所有key...内存驱逐策略解释 volatile-lru: 对设置了过期时间的键使用LRU(最近最少使用)算法进行驱逐。 allkeys-lru: 对所有键使用LRU算法进行驱逐。...,可以看到在不同的应用场景下,通过合理配置缓存大小、选择合适的替换策略、使用多层缓存和分布式缓存、优化代码和数据结构、调优垃圾回收以及监控和限流,可以有效地平衡缓存溢出和OOM的问题,确保系统的稳定性和高性能

    32910

    深入解析Elasticsearch的内存架构与管理

    Elasticsearch通过LRU(最近最少使用)算法和其他策略来管理这些内存池的使用,确保重要的操作能够得到足够的内存资源。...2.2 内存管理 Elasticsearch通过LRU(最近最少使用)算法和其他策略来管理内存池的使用。...虽然堆外内存不由JVM直接管理,但Elasticsearch仍然提供了一些工具和设置来监控和调整堆外内存的使用。例如,可以通过配置文件设置Lucene的内存限制,以避免使用过多的系统资源。...以下是一些建议: 合理配置JVM堆大小:根据服务器的物理内存和Elasticsearch的工作负载来合理配置JVM堆的大小。过小的堆可能导致内存不足,而过大的堆可能会增加垃圾回收的开销。...建议将JVM堆大小设置为服务器物理内存的一半左右,并留下足够的内存供操作系统和其他进程使用。 使用合适的缓存策略:根据实际需求调整Elasticsearch的缓存设置。

    55510

    自己实现一个LRU 缓存算法

    LRU 缓存实现 如何实现LRU缓存方案?应该使用什么数据结构? 我们给出了可以引用的总可能页码。我们还给出了缓存(或内存)大小(缓存一次可以容纳的页帧数)。...LRU 缓存方案是当缓存已满并且引用缓存中不存在的新页面时删除最近最少使用的帧。...使用队列和散列的 LRU 缓存实现: 要解决该问题,需要遵循以下想法: 我们使用两种数据结构来实现 LRU Cache。 队列是使用双向链表实现的。队列的最大大小将等于可用帧的总数(缓存大小)。...最近使用的页面将靠近前端,最近最少使用的页面将靠近后端。 以页码为键、对应队列节点的地址为值的哈希。 当一个页面被引用时,所需的页面可能在内存中。...**示例 –**考虑以下参考字符串:1, 2, 3, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 4, 5 使用 3 页框架的最近最少使用 (LRU) 页面替换算法查找页面错误数。

    24130

    Redis 性能调优相关笔记

    memory # Memory #实际缓存占用的内存和Redis自身运行所占用的内存(如元数据、lua)。...(当内存达到maxmemory限制) CONFIG SET/GET maxmemory-policy maxmemory-samples 回收样本大小 maxmemory-policy 六种方式 volatile-lru...:(默认值)从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires...[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 noeviction : 禁止驱逐数据,永不过期,返回错误...属性用于配合实现maxmemory-policy中volatile-lru和allkeys-lru回收策略 lru算法 在Redis中LRU算法是一个近似算法,默认情况下,Redis随机挑选maxmemory-samples

    1.2K120

    缓存及在 Python 中使用缓存

    优点 写入后未立刻读取的数据不会重载缓存 减少写方法的延迟 缺点 读取最近写入的数据将导致缓存丢失,并且不适合这种用例 缓存回收策略 缓存使读写速度更快。...以下有几种缓存回收策略: LRU - Least Recently Used 最近最少使用 LFU - Least Frequently Used 最少使用 MRU - Most Recently Used...MRU-最近使用 FIFO - First In First Out 先进先出 LRU 最近最少使用 顾名思义,当缓存空间不足时,删除最近使用最少的元素。...它简单易于实现,听起来很公平,但是对于缓存使用频率来说,比上次访问时有更大的权重,这就引出了下一个算法。 LFU 最少使用 LFU 同时考虑数据的年龄和频率。...队列的大小,超过当前大小时,最近最不常使用的元素将过期 """ self.cache_size = cache_size self.queue = deque

    3.8K40

    【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 缓存策略 | LruCache 内存缓存 | LruCache 常用操作 | 工具类代码 )

    Android 2.3.3(API 级别 10)及以下的版本中 , 使用 Bitmap 对象的 recycle 方法回收内存 ; 2 ....LruCache 简介 : 内存缓存一般使用 LruCache , 在 【Android 应用开发】LruCache 简介 博客中有简要介绍 ; ① LRU 算法 : LruCache 使用 LRU (...Least Recently Used 最近最少使用 ) 算法 , 其内部维护了一个 LinkedHashMap 队列 ; ② LRU 数据淘汰原理 : 最近最少使用的数据 , 将会被淘汰 ; ③ LRU...缓存数据优先级 : 如果某数据最近被访问过 , 那么之后的一段时间可能被访问的几率增加 , 其优先级提高 , 如果某数据很长时间没有访问 , 其优先级会被降低 ; 当 LruCache 缓存的内存数据达到了设定的缓存大小...mLruCache = new LruCache(lruCacheMemoryByte){ /** * 返回 LruCache 的键和值的大小

    2.2K20

    本地缓存无冕之王Caffeine Cache

    LFU(Least Frequently Used)最近最少频率使用:其基本原理是对每个在缓存中的对象进行计数,记录其被访问的次数。...相较于传统的 LRU 和 LFU 策略,W-TinyLFU具有以下优点:平衡了最近性和频率:与 LRU 相比,W-TinyLFU 不仅考虑了最近使用的情况,还计算了缓存的热门程度。...与 LFU 相比,它不会让长时间以前非常热门但现在很少使用的数据占据大量的空间。计数器限制:TinyLFU 使用一个固定大小的计数滤波器来跟踪访问频率,这使得其内存占用远低于传统的 LFU 策略。...驱逐策略Caffeine提供了3种回收策略:基于大小回收,基于时间回收,基于引用回收。基于大小的过期方式基于大小的回收策略有两种方式:一种是基于缓存大小,一种是基于权重。...,这是因为它们都是用来限制缓存大小的机制。

    65230

    本地缓存无冕之王Caffeine Cache

    LFU(Least Frequently Used)最近最少频率使用: 其基本原理是对每个在缓存中的对象进行计数,记录其被访问的次数。...相较于传统的 LRU 和 LFU 策略,W-TinyLFU具有以下优点: 平衡了最近性和频率:与 LRU 相比,W-TinyLFU 不仅考虑了最近使用的情况,还计算了缓存的热门程度。...与 LFU 相比,它不会让长时间以前非常热门但现在很少使用的数据占据大量的空间。 计数器限制:TinyLFU 使用一个固定大小的计数滤波器来跟踪访问频率,这使得其内存占用远低于传统的 LFU 策略。...驱逐策略 Caffeine提供了3种回收策略:基于大小回收,基于时间回收,基于引用回收。 基于大小的过期方式 基于大小的回收策略有两种方式:一种是基于缓存大小,一种是基于权重。...,这是因为它们都是用来限制缓存大小的机制。

    2K31
    领券