LinkedHashMap 核心源码解析
0 前言
无序的 HashMap ,按 key 排序的 TreeMap ,那么 LinkedHashMap特点在哪呢 - 维护插入的顺序.LinkedHashMap 也同样出自于 Bloch之手（开发了整个 Java 集合框架的男人）.
- 元素存储关系
红黄箭头:元素添加顺序 蓝箭头:单链表各个元素的存储顺序 head:链表头部 tail:链表尾部
1 继承体系
- 继承自 HashMap ，因此 HashMap 拥有的荣耀它也都有.
2 属性
- 双向链表的头（最老）
- 双链表的末尾（最小）
- HashMap.Node的子类:常规 LinkedHashMap 节点,增加了 before 和 after 属性,维护双向链表的结构
- 此 LinkedHashMap 的迭代排序方法： true: 访问顺序 false(默认): 插入顺序
3 构造方法
构造方法都是先执行父类 HashMap 的构造方法.
3.1 无参
- 构造一个空的维护插入顺序的LinkedHashMap实例，其默认初始容量（16）和负载因子（0.75）.
3.2 有参
- 构造一个空的LinkedHashMap实例，可自己指定初始容量，负载因子和排序模式.
- 构造一个维护插入顺序的LinkedHashMap实例，该实例具有与指定map相同的映射关系,创建的LinkedHashMap实例具有默认的加载因子（0.75）和足以容纳指定map中映射的初始容量.
下面我们开始研究该类的主要特性是如何通过代码实现的.
4 按插入顺序访问
LinkedHashMap 默认 accessOrder 为 false，提供按照插入顺序的访问，并没有重写父类 HashMap 的 put 方法.但在 HashMap 中，put 的是 HashMap 的 Node 类型节点，LinkedHashMap 的 Entry 与其结构并不同,又是怎样建立起双向链表的呢？下面一起看下 LinkedHashMap 插入相关代码.
忽略未重写的 put=>putValue代码部分,我们直接观察重写的
newNode
- HashMap
- LinkedHashMap 重写
控制新增节点追加到链表的尾部，这样每次新节点都追加到尾部，即可保证插入顺序了. 继续研究 linkNodeLast
linkNodeLast
新增节点，并追加到链表的尾部.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | // link at the end of list private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) { LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail; // 新增于尾节点 tail = p; // last 为null，说明链表为空 if (last == null) head = p; // 链表非空，建立新节点和上一个尾节点的前后关系 else { // 将新节点 p 直接接在链尾 p.before = last; last.after = p; } } |
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由此得知,通过在 HashMap 基础上新增的头尾节点，节点的 before 和 after 属性，就能实现在每次新增时，把节点直接追加到尾节点，即可达到维护按照插入顺序的链表结构的目的!
- 图解链表创建步骤
蓝色部分是 HashMap 的方法 橙色部分为 LinkedHashMap 独有方法
注意 LinkedHashMap 虽然也是双向链表,但只提供单向的按插入的顺序从头到尾访问，不及 LinkedList 般可双向无死角访问.
- LinkedHashMap 通过迭代器访问，而且默认是从头节点开始访问
迭代过程中，不断访问 after 节点即可完成遍历.
1 处进行校验 2 处通过节点的 after 属性，找到后继节点
5 链表节点的删除
- HashMap 中保存的允许 LinkedHashMap 后处理的回调
与插入操作一样，LinkedHashMap 删除操作相关的代码也是直接用父类的实现. 在删除节点时，父类不会修复 LinkedHashMap 的双向链表。那么删除及节点后，被删除的节点该如何从双链表中安全移除呢？其实在删除节点后，回调方法 afterNodeRemoval 会被调用。LinkedHashMap 重写了该方法.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | // e 为已经删除的节点 void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; // 将 p 节点的前驱后后继引用置 null,辅助 GC p.before = p.after = null; // p.before 为 null，表明 p 是头节点 if (b == null) head = a; else // 否则将 p 的前驱节点连接到 p 的后继节点 b.after = a; // a 为 null，表明 p 是尾节点 if (a == null) tail = b; else // 否则将 a 的前驱节点连接到 b a.before = b; } |
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删除元素的主要流程:
- 根据 hash 定位到桶位置
- 遍历链表或调用红黑树相关的删除方法
- 从 LinkedHashMap 维护的双链表中移除要删除的节点
6 LRU（Least recently used,最近最少使用）
3.2.1 栗子
经常访问的元素会被追加到队尾，这样不经常访问的数据自然就靠近队头，然后可以通过设置删除策略，比如当 Map 元素个数大于多少时，把头节点删除
3.2.2 元素被移到队尾
get 时，元素会被移动到队尾：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | public V get(Object key) { Node<K,V> e; // 调用 HashMap get 方法 if ((e = getNode(hash(key), key)) == null) return null; // 如果设置了 LRU 策略 if (accessOrder) // 这个方法把当前 key 移动到队尾 afterNodeAccess(e); return e.value; } |
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从上述源码中，可以看到，通过 afterNodeAccess 方法把当前访问节点移动到了队尾，其实不仅仅是 get 方法，执行 getOrDefault、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent、merge 方法时，也会这么做，通过不断的把经常访问的节点移动到队尾，那么靠近队头的节点，自然就是很少被访问的元素了。
腾讯云开发者
