Java中最大的数据结构：LinkedHashMap了解一下？

前言

Map 家族数量众多，其中 HashMap 和 ConcurrentHashMap 用的最多，而 LinkedHashMap 似乎则是不怎么用的，但是他却有着顺序。两种，一种是添加顺序，一种是访问顺序。

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LinkedHashMap 继承了 HashMap。那么如果是你，你怎么实现这两个顺序呢？

如果实现添加顺序的话，我们可以在该类中，增加一个链表，每个节点对应 hash 表中的桶。这样，循环遍历的时候，就可以按照链表遍历了。只是会增大内存消耗。

如果实现访问顺序的话，同样也可以使用链表，但每次读取数据时，都需要更新一下链表，将最近一次读取的放到链尾。这样也就能够实现。此时也可以跟进这个特性实现 LRU（Least Recently Used） 缓存。

如何使用？

下面是个小 demo

LinkedHashMap<Integer,Integer>map=newLinkedHashMap<>(16,0.75f,true);for(inti=0;i<10;i++){map.put(i,i);}for(Map.Entryentry:map.entrySet()){System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());}map.get(3);System.out.println();for(Map.Entryentry:map.entrySet()){System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());}

打印结果：

0:01:12:23:34:45:56:67:78:89:90:01:12:24:45:56:67:78:89:93:3

首先构造方法是有意思的，比 HashMap 多了一个 accessOrder boolean 参数。表示，按照访问顺序来排序。最新访问的放在链表尾部。

如果是默认的，则是按照添加顺序，即 accessOrder 默认是 false。

源码实现

如果看 LinkedHashMap 内部源码，会发现，内部确实维护了一个链表：

/***双向链表的头，最久访问的*/transientLinkedHashMap.Entry<K,V>head;/***双向链表的尾，最新访问的*/transientLinkedHashMap.Entry<K,V>tail;

而这个 LinkedHashMap.Entry 内部也维护了双向链表必须的元素，before，after：

/***HashMap.NodesubclassfornormalLinkedHashMapentries.*/staticclassEntry<K,V>extendsHashMap.Node<K,V>{Entry<K,V>before,after;Entry(inthash,Kkey,Vvalue,Node<K,V>next){super(hash,key,value,next);}}

在添加元素的时候，会追加到尾部。

Node<K,V>newNode(inthash,Kkey,Vvalue,Node<K,V>e){LinkedHashMap.Entry<K,V>p=newLinkedHashMap.Entry<K,V>(hash,key,value,e);linkNodeLast(p);returnp;}//linkattheendoflistprivatevoidlinkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V>p){LinkedHashMap.Entry<K,V>last=tail;tail=p;if(last==null)head=p;else{p.before=last;last.after=p;}}

在 get 的时候，会根据 accessOrder 属性，修改链表顺序：

publicVget(Objectkey){Node<K,V>e;if((e=getNode(hash(key),key))==null)returnnull;if(accessOrder)afterNodeAccess(e);returne.value;}voidafterNodeAccess(Node<K,V>e){//movenodetolastLinkedHashMap.Entry<K,V>last;if(accessOrder&&(last=tail)!=e){LinkedHashMap.Entry<K,V>p=(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e,b=p.before,a=p.after;p.after=null;if(b==null)head=a;elseb.after=a;if(a!=null)a.before=b;elselast=b;if(last==null)head=p;else{p.before=last;last.after=p;}tail=p;++modCount;}}

同时注意：这里修改了 modCount，即使是读操作，并发也是不安全的。

如何实现 LRU 缓存？

LRU 缓存：LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

LinkedHashMap 并没有帮我我们实现具体，需要我们自己实现 。具体实现方法是 removeEldestEntry 方法。

一起来看看原理。

首先，HashMap 在 putVal 方法最后，会调用 afterNodeInsertion 方法，其实就是留给 LinkedHashMap 的。而 LinkedHashMap 的具体实现则是根据一些条件，判断是否需要删除 head 节点。

源码如下：

voidafterNodeInsertion(booleanevict){//possiblyremoveeldestLinkedHashMap.Entry<K,V>first;if(evict&&(first=head)!=null&&removeEldestEntry(first)){Kkey=first.key;removeNode(hash(key),key,null,false,true);}}

evict 参数表示是否需要删除某个元素，而这个 if 判断需要满足的条件如上：head 不能是 null，调用 removeEldestEntry 方法，返回 true 的话，就删除这个 head。而这个方法默认是返回 false 的，等待着你来重写。

所以，removeEldestEntry 方法的实现通常是这样：

publicbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K,V>eldest){returnsize()>capacity;}

如果长度大于容量了，那么就需要清除不经常访问的缓存了。afterNodeInsertion 会调用 removeNode 方法，删除掉 head 节点 —— 如果 accessOrder 是 true 的话，这个节点就是最不经常访问的节点。

拾遗

LinkedHashMap 重写了一些 HashMap 的方法，例如 containsValue 方法，这个方法大家猜一猜，怎么重写比较合理？

HashMap 使用了双重循环，先循环外层的 hash 表，再循环内层的 entry 链表。性能可想而知。

但 LinkedHashMap 内部有个元素链表，直接遍历链表就行。相对而言而高很多。

publicbooleancontainsValue(Objectvalue){for(LinkedHashMap.Entry<K,V>e=head;e!=null;e=e.after){Vv=e.value;if(v==value||(value!=null&&value.equals(v)))returntrue;}returnfalse;}

这也算一种空间换时间的策略吧。

get 方法当然也是要重写的。因为需要根据 accessOrder 更新链表。

总结

雪薇的总结的一下：

LinkedHashMap 内部包含一个双向链表维护顺序，支持两种顺序——添加顺序，访问顺序。

默认就是按照添加顺序来的，如果要改成访问顺序的话，构造方法中的 accessOrder 需要设置成 true。这样，每次调用 get 方法，就会将刚刚访问的元素更新到链表尾部。

关于 LRU，在accessOrder 为 true 的模式下，你可以重写 removeEldestEntry 方法，返回 size() > capacity，这样，就可以删除最不常访问的元素。