LinkedHashMap源码解析

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。


LinkedHashMap源码解析_第1张图片
image.png

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。

LinkedHashMap源码解析_第2张图片
image.png

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

/**
* 双向链表头节点
*/
transient LinkedHashMap.Entry head;

/**
* 双向链表尾节点
*/
transient LinkedHashMap.Entry 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。
/ 位于LinkedHashMap中
static class Entry extends HashMap.Node {
    Entry before, after;
    Entry(int hash, K key, V value, Node next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
}

// 位于HashMap中
static class Node implements Map.Entry {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node next;
}

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 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,在HashMap中这个方法的实现为空。

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 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 e) { // move node to last
    LinkedHashMap.Entry 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 p =
                (LinkedHashMap.Entry)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 e)方法
在节点被删除之后调用的方法。

void afterNodeRemoval(Node e) { // unlink
    LinkedHashMap.Entry p =
            (LinkedHashMap.Entry)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;
}

get(Object key)方法

public V get(Object key) {
    Node 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。

小结

(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;

LinkedHashMap如何实现LRU缓存淘汰策略呢?

如果使用LinkedHashMap,我们把accessOrder设置为true就差不多能实现这个策略LRU了

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LRUTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个只有5个元素的缓存
        LRU 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 extends LinkedHashMap {

    // 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 eldest) {
        // 当元素个数大于了缓存的容量, 就移除元素
        return size() > this.capacity;
    }
}

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