(function(){
var CacheQueue=function(name,weightValue,maxLength,clearTimerTime){
//public
this.name = name; //缓存器名称
this.maxLength = maxLength || 10000; //队列最大长度
this.clearTimerTime = clearTimerTime || 1000 * 60 * 10 ; //十分钟清一次队列
this.weightValue = weightValue || 0.6; //权重值,算出来低于这值的记录都清除
//private
this.pointer = 0; //当前队列指针
this.lastClearTime = 0; //最后一次清空缓存队列时间
this.queue = {}; //数据
} /**添加数据*/
CacheQueue.prototype.add=function(data){
if(this.pointe>=this.maxLength){
//clear
this.clearTimer();
}
data.lastTime=new Date().getTime();
data.readNum=0; var id=data.id;
this.queue[id]=data;
this.pointer++;
} /**清理数据处理器*/
CacheQueue.prototype.clearTimer=function(){
var now=new Date().getTime();
for(var key in this.queue){
var obj= this.queue[key];
if(this.getWeight(obj,now)<this.weightValue){
this.pointer--;
delete this.queue[key];
}
}
this.lastClearTime = new Date().getTime();
} /**添加数据*/
CacheQueue.prototype.remove=function(data){
var id=this.getId(data);
if(this.queue[id]!=null){
this.pointer--;
delete this.queue[id];
}
} /**find2Id数据*/
CacheQueue.prototype.findOne=function(data){
var id=this.getId(data);
if(this.queue[id]==null){
return null;
}
var obj=this.queue[id];
this.queue[id].readNum++;
this.queue[id].lastTime=new Date().getTime();
return obj.data;
} /**查询数据 数组是引用的注意*/
CacheQueue.prototype.findList=function(conditionCallback){
var ar=[];
for(var k in this.queue){
var value=this.queue[k].data;
if(conditionCallback(value,k)){
this.queue[k].readNum++;
this.queue[k].lastTime=new Date().getTime();
ar.push(value);
}
}
return ar;
} /**查找ID***/
CacheQueue.prototype.getId=function(data){
if(typeof data =="object"){
if(data['id']!=null){
return data['id'];
}else{
//TODO error
}
}
return data;
} /**权重算法
设计思路: 1天内 大于多少次访问 最高数值是多少 如1天内 0.6得分至少访问 5次
然后算出 最大天内最少访问次数,最低值是多少 如 10天内总访问==10次的就得分为 0.2
***/
CacheQueue.prototype.getWeight=function(obj,now){ var tmp = now - obj.lastTime;
if(tmp==0){
tmp=1;
}
var day = Math.ceil(86400000/tmp); //总天
var dv = obj.readNum || 0; //总访问数 var t = 0.7* ( 86400000 / tmp) ; //时间影响 时间越少,占比越大
var n = 0.3* ( dv / (5*day *0.7)) ; //访问次数影响 访问次数越多,占比越大
var weight = t+n ; return weight;
} })();

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