Feature:使用LRU缓存算法优化节点复用

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wanglin2 2023-04-26 10:37:32 +08:00
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@ -118,7 +118,9 @@ const defaultOpt = {
// }
// ]
// }
]
],
// 节点最大缓存数量
maxNodeCacheCount: 1000
}
// 思维导图

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@ -1,5 +1,6 @@
import Node from '../Node'
import { CONSTANTS, initRootNodePositionMap } from '../utils/constant'
import Lru from '../utils/Lru'
// 布局基类
class Base {
@ -13,8 +14,7 @@ class Base {
this.draw = this.mindMap.draw
// 根节点
this.root = null
// 保存所有uid和节点用于复用
this.nodePool = {}
this.lru = new Lru(this.mindMap.opt.maxNodeCacheCount)
}
// 计算节点位置
@ -40,16 +40,7 @@ class Base {
// 记录本次渲染时的节点
this.renderer.nodeCache[uid] = node
// 记录所有渲染时的节点
this.nodePool[uid] = node
// 如果总缓存数量达到1000直接清空
if (Object.keys(this.nodePool).length > 1000) {
this.clearNodePool()
}
}
// 清空节点存储池
clearNodePool() {
this.nodePool = {}
this.lru.add(uid, node)
}
// 检查当前来源是否需要重新计算节点大小
@ -72,9 +63,9 @@ class Base {
newNode.getSize()
newNode.needLayout = true
}
} else if (this.nodePool[data.data.uid] && !this.renderer.reRender) {
} else if (this.lru.has(data.data.uid) && !this.renderer.reRender) {
// 数据上没有保存节点引用但是通过uid找到了缓存的节点也可以复用
newNode = this.nodePool[data.data.uid]
newNode = this.lru.get(data.data.uid)
// 保存该节点上一次的数据
let lastData = JSON.stringify(newNode.nodeData.data)
newNode.reset()

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@ -0,0 +1,39 @@
// LRU缓存类
export default class CRU {
constructor(max) {
this.max = max || 1000
this.size = 0
this.pool = new Map()
}
add(key, value) {
// 如果该key是否已经存在则先删除
this.delete(key)
this.pool.set(key, value)
this.size++
// 如果数量超出最大值,则删除最早的
if (this.size > this.max) {
let keys = this.pool.keys()
let last = keys.next()
this.delete(last.value)
}
}
delete(key) {
if (this.pool.has(key)) {
this.pool.delete(key)
this.size--
}
}
has(key) {
return this.pool.has(key)
}
get(key) {
if (this.pool.has(key)) {
return this.pool.get(key)
}
}
}