LinkedHashMap是Map接口的哈希表和链接列表实现,具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。
之所以这样说。是因为链接散列映射可以设置访问顺序:accessOrder。通过设置这个值false,可以让访问顺序按照插入顺序显示,accessOrder为true,则会按照访问顺序进行排序展示,这种情况下,对于实现LRU算法来说,提供了基础。
LinkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于,后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序,该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。
注意,此实现不是同步的。如果多个线程同时访问链接的哈希映射,而其中至少一个线程从结构上修改了该映射,则它必须保持外部同步。
对于LinkedHashMap而言,它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似,它通过重写父类相关的方法,来实现自己的链接列表特性。下面我们来分析LinkedHashMap的源代码:
1) Entry元素:
LinkedHashMap采用的hash算法和HashMap相同,但是它重新定义了数组中保存的元素Entry,该Entry除了保存当前对象的引用外,还保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用,从而在哈希表的基础上又构成了双向链接列表。看源代码:
/**
* 双向链表的表头元素。
*/
private transient Entry header;
/**
* LinkedHashMap的Entry元素。
* 继承HashMap的Entry元素,又保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用。
*/
private static class Entry extends HashMap.Entry {
Entry before, after;
……
}
2) 初始化:
通过源代码可以看出,在LinkedHashMap的构造方法中,实际调用了父类HashMap的相关构造方法来构造一个底层存放的table数组。如:
/**
*初始化容量、装填因子
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;//这个是访问顺序控制
}
HashMap中的相关构造方法:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor); //扩容时的一个阀值
table = new Entry[capacity]; //构造了一个transient Entry[] table;数组
init();
}
我们已经知道LinkedHashMap的Entry元素继承HashMap的Entry,提供了双向链表的功能。在上述HashMap的构造器中,最后会调用init()方法,进行相关的初始化,这个方法在HashMap的实现中并无意义,只是提供给子类实现相关的初始化调用。 LinkedHashMap重写了init()方法,在调用父类的构造方法完成构造后,进一步实现了对其元素Entry的初始化操作。
void init() {
header = new Entry(-1, null, null, null);
header.before = header.after = header;
}
LinkedHashMap并未重写父类HashMap的put方法,而是重写了父类HashMap的put方法调用的子方法void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) 和void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex),提供了自己特有的双向链接列表的实现。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 调用create方法,将新元素以双向链表的的形式加入到映射中。
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// 删除最近最少使用元素的策略定义
Entry eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
} else {
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMap.Entry old = table[bucketIndex];
Entry e = new Entry(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e;
// 调用元素的addBrefore方法,将元素加入到哈希、双向链接列表。
e.addBefore(header);
size++;
}
private void addBefore(Entry existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
LinkedHashMap重写了父类HashMap的get方法,实际在调用父类getEntry()方法取得查找的元素后,再判断当排序模式accessOrder为true时,记录访问顺序,将最新访问的元素添加到双向链表的表头,并从原来的位置删除。由于的链表的增加、删除操作是常量级的,故并不会带来性能的损失。
public V get(Object key) {
// 调用父类HashMap的getEntry()方法,取得要查找的元素。
Entry e = (Entry)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
// 记录访问顺序。
e.recordAccess(this);
return e.value;
}
void recordAccess(HashMap m) {
LinkedHashMap lm = (LinkedHashMap)m;
// 如果定义了LinkedHashMap的迭代顺序为访问顺序,
// 则删除以前位置上的元素,并将最新访问的元素添加到链表表头。
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
LinkedHashMap定义了排序模式accessOrder,该属性为boolean型变量,对于访问顺序,为true;对于插入顺序,则为false。
private final boolean accessOrder;
一般情况下,不必指定排序模式,其迭代顺序即为默认为插入顺序。看LinkedHashMap的构造方法,如:
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false; //默认的值
}
这些构造方法都会默认指定排序模式为插入顺序。如果你想构造一个LinkedHashMap,并打算按从近期访问最少到近期访问最多的顺序(即访问顺序)来保存元素,那么请使用下面的构造方法构造LinkedHashMap:
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
该哈希映射的迭代顺序就是最后访问其条目的顺序,这种映射很适合构建LRU缓存。LinkedHashMap提供了removeEldestEntry(Map.Entry
参考于大神:http://zhangshixi.iteye.com/blog/673789