Java集合：LinkedHashMap源码分析

作者：彤哥

出处：https://www.cnblogs.com/tong-yuan/

简介

LinkedHashMap内部维护了一个双向链表，能保证元素按插入的顺序访问，也能以访问顺序访问，可以用来实现LRU缓存策略。

LinkedHashMap可以看成是 LinkedList + HashMap。

继承体系

LinkedHashMap继承HashMap，拥有HashMap的所有特性，并且额外增加的按一定顺序访问的特性。

存储结构

我们知道HashMap使用（数组 + 单链表 + 红黑树）的存储结构，那LinkedHashMap是怎么存储的呢？

通过上面的继承体系，我们知道它继承了Map，所以它的内部也有这三种结构，但是它还额外添加了一种“双向链表”的结构存储所有元素的顺序。

添加删除元素的时候需要同时维护在HashMap中的存储，也要维护在LinkedList中的存储，所以性能上来说会比HashMap稍慢。

源码解析

属性

/**
* 双向链表头节点
*/ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head; /**
* 双向链表尾节点
*/ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail; /**
* 是否按访问顺序排序
*/ final boolean accessOrder;

（1）head

双向链表的头节点，旧数据存在头节点。

（2）tail

双向链表的尾节点，新数据存在尾节点。

（3）accessOrder

是否需要按访问顺序排序，如果为false则按插入顺序存储元素，如果是true则按访问顺序存储元素。

内部类

// 位于LinkedHashMap中 static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } } // 位于HashMap中 static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> { final int hash; final K key; V value; Node<K, V> next; }

存储节点，继承自HashMap的Node类，next用于单链表存储于桶中，before和after用于双向链表存储所有元素。

构造方法

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { super(initialCapacity, loadFactor); accessOrder = false; } public LinkedHashMap(int initialCapacity) { super(initialCapacity); accessOrder = false; } public LinkedHashMap() { super(); accessOrder = false; } public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { super(); accessOrder = false; putMapEntries(m, false); } public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; }

前四个构造方法accessOrder都等于false，说明双向链表是按插入顺序存储元素。

最后一个构造方法accessOrder从构造方法参数传入，如果传入true，则就实现了按访问顺序存储元素，这也是实现LRU缓存策略的关键。

afterNodeInsertion(boolean evict)方法

在节点插入之后做些什么，在HashMap中的putVal()方法中被调用，可以看到HashMap中这个方法的实现为空。

void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest LinkedHashMap.Entry<K,V> first; if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { K key = first.key; removeNode(hash(key), key, null, false, true); } } protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return false; }

evict，驱逐的意思。

（1）如果evict为true，且头节点不为空，且确定移除最老的元素，那么就调用HashMap.removeNode()把头节点移除（这里的头节点是双向链表的头节点，而不是某个桶中的第一个元素）；

（2）HashMap.removeNode()从HashMap中把这个节点移除之后，会调用afterNodeRemoval()方法；

（3）afterNodeRemoval()方法在LinkedHashMap中也有实现，用来在移除元素后修改双向链表，见下文；

（4）默认removeEldestEntry()方法返回false，也就是不删除元素。

afterNodeAccess(Node<K,V> e)方法

在节点访问之后被调用，主要在put()已经存在的元素或get()时被调用，如果accessOrder为true，调用这个方法把访问到的节点移动到双向链表的末尾。

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last LinkedHashMap.Entry<K,V> last; // 如果accessOrder为true，并且访问的节点不是尾节点 if (accessOrder && (last = tail) != e) { LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; // 把p节点从双向链表中移除 p.after = null; if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a != null) a.before = b; else last = b; // 把p节点放到双向链表的末尾 if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } // 尾节点等于p tail = p; ++modCount; } }

（1）如果accessOrder为true，并且访问的节点不是尾节点；

（2）从双向链表中移除访问的节点；

（3）把访问的节点加到双向链表的末尾；（末尾为最新访问的元素）

afterNodeRemoval(Node<K,V> e)方法

在节点被删除之后调用的方法。

void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; // 把节点p从双向链表中删除。 p.before = p.after = null; if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a == null) tail = b; else a.before = b; }

经典的把节点从双向链表中删除的方法。

get(Object key)方法

获取元素。

public V get(Object key) { Node<K,V> e; if ((e = getNode(hash(key), key)) == null) return null; if (accessOrder) afterNodeAccess(e); return e.value; }

如果查找到了元素，且accessOrder为true，则调用afterNodeAccess()方法把访问的节点移到双向链表的末尾。

总结

（1）LinkedHashMap继承自HashMap，具有HashMap的所有特性；

（2）LinkedHashMap内部维护了一个双向链表存储所有的元素；

（3）如果accessOrder为false，则可以按插入元素的顺序遍历元素；

（4）如果accessOrder为true，则可以按访问元素的顺序遍历元素；

（5）LinkedHashMap的实现非常精妙，很多方法都是在HashMap中留的钩子（Hook），直接实现这些Hook就可以实现对应的功能了，并不需要再重写put()等方法；

（6）默认的LinkedHashMap并不会移除旧元素，如果需要移除旧元素，则需要重写removeEldestEntry()方法设定移除策略；

（7）LinkedHashMap可以用来实现LRU缓存淘汰策略；

彩蛋

LinkedHashMap如何实现LRU缓存淘汰策略呢？

首先，我们先来看看LRU是个什么鬼。LRU，Least Recently Used，最近最少使用，也就是优先淘汰最近最少使用的元素。

如果使用LinkedHashMap，我们把accessOrder设置为true是不是就差不多能实现这个策略了呢？答案是肯定的。请看下面的代码：

package com.coolcoding.code; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /**
 * @author: tangtong
 * @date: 2019/3/18
 */ public class LRUTest { public static void main(String[] args) { // 创建一个只有5个元素的缓存 LRU<Integer, Integer> lru = new LRU<>(5, 0.75f); lru.put(1, 1); lru.put(2, 2); lru.put(3, 3); lru.put(4, 4); lru.put(5, 5); lru.put(6, 6); lru.put(7, 7); System.out.println(lru.get(4)); lru.put(6, 666); // 输出: {3=3, 5=5, 7=7, 4=4, 6=666} // 可以看到最旧的元素被删除了 // 且最近访问的4被移到了后面 System.out.println(lru); } } class LRU<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { // 保存缓存的容量 private int capacity; public LRU(int capacity, float loadFactor) { super(capacity, loadFactor, true); this.capacity = capacity; } /**
    * 重写removeEldestEntry()方法设置何时移除旧元素
    * @param eldest
    * @return
    */ @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { // 当元素个数大于了缓存的容量, 就移除元素 return size() > this.capacity; } }