🌐 从 Map 到 LRUCache:构建智能缓存工厂函数

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在现代前端与服务端同构项目中(如 Vite、Next.js、Nuxt 等),缓存系统的设计至关重要。下面这段简短的 TypeScript 代码展示了一种**自动适配运行环境(浏览器 / Node)**的缓存工厂函数:

import { LRUCache } from 'lru-cache'

export function createCache<T extends {}>(
  max = 500,
): Map<string, T> | LRUCache<string, T> {
  /* v8 ignore next 3 */
  if (__GLOBAL__ || __ESM_BROWSER__) {
    return new Map<string, T>()
  }
  return new LRUCache({ max })
}

一、概念:缓存与 LRU 的核心思想

**缓存(Cache)**的本质是以空间换时间:

  • 通过暂存结果,减少重复计算或 I/O 操作。
  • 提升响应速度与资源利用效率。

**LRU(Least Recently Used)**缓存算法是一种“时间局部性”策略:

  • 每次访问某个键时,它会被标记为“最新使用”。
  • 当缓存空间不足时,会优先淘汰最久未访问的键值。

二、原理:代码逻辑逐行解析

import { LRUCache } from 'lru-cache'

👉 从 lru-cache 包导入 LRUCache 类。
这是一个高性能、Node 端常用的缓存实现,内部使用链表维护访问顺序。

export function createCache<T extends {}>(max = 500)

👉 定义一个泛型函数 createCache,返回类型为 Map<string, T>LRUCache<string, T>
默认最大缓存项为 500 条。

if (__GLOBAL__ || __ESM_BROWSER__) {
  return new Map<string, T>()
}

👉 判断当前环境是否为浏览器端(例如通过 Vite 内置的全局标识 __ESM_BROWSER__)。
在浏览器中不能使用 Node 的 LRU 实现,因此退化为普通 Map 对象。

💡 Map 本身是有序的(按插入顺序),但不具备自动淘汰机制,因此只适用于轻量场景。

return new LRUCache({ max })

👉 在 Node 环境下,返回一个真正的 LRUCache 实例。
每当缓存超过 max,它会自动移除最早未使用的键。


三、对比:Map vs LRUCache

特性MapLRUCache
环境兼容性✅ 浏览器/Node 通用⚙️ Node 环境
自动过期机制❌ 无✅ 有(LRU 策略)
空间限制❌ 无✅ 可设定 max
性能(小缓存)🚀 快速稍慢但更智能
使用场景前端暂存、组件状态服务器端请求缓存、构建缓存

总结一句话:

Map 是“轻量记忆”,LRUCache 是“带遗忘功能的智能记忆”。


四、实践:在同构项目中应用

假设我们正在开发一个 SSR 项目(例如 VitePress),希望在浏览器与 Node 中使用相同接口的缓存机制。

const cache = createCache<{ title: string }>()

cache.set('article-1', { title: 'Understanding Caching' })
console.log(cache.get('article-1'))

在浏览器端:

  • createCache() 返回 Map
  • 无自动过期机制,但支持简单的 .set / .get 操作

在 Node 端:

  • createCache() 返回 LRUCache
  • 缓存条目达到上限后会自动回收旧数据

五、拓展:增强版的通用缓存工厂

你可以在此基础上增加缓存时间(TTL)命中统计

export function createSmartCache<T>(
  max = 500,
  ttl = 1000 * 60 * 5 // 5 minutes
): LRUCache<string, T> | Map<string, T> {
  if (__GLOBAL__ || __ESM_BROWSER__) {
    return new Map<string, T>()
  }
  return new LRUCache<string, T>({ max, ttl })
}

👉 ttl 参数让缓存项在过期后自动失效。
适用于 API 缓存、构建元数据缓存等场景。


六、潜在问题与优化方向

  1. 浏览器端的 Map 缓存无清理机制
    长时间使用可能导致内存膨胀,建议手动清空或限制使用周期。

  2. 类型不统一问题
    函数返回类型是联合类型(Map | LRUCache),在 TS 中使用时需要进行类型收窄:

    if (cache instanceof LRUCache) {
      cache.dump()
    }
    
  3. 环境变量依赖
    __GLOBAL____ESM_BROWSER__ 通常由打包器(如 Vite)注入;若自定义构建流程,需要手动定义。

  4. 更通用的抽象
    可进一步封装为类或接口,以统一 .get() / .set() API,屏蔽底层差异。


七、结语

这段简洁的代码其实体现了优秀的环境适配设计哲学

“同一个接口,不同平台下提供最合理的实现。”

它在构建工具、插件系统或 SSR 场景中非常常见,是一种值得借鉴的“环境感知工厂模式”。


本文部分内容借助 AI 辅助生成,并由作者整理审核。