LinkedHashMap源码解析

前言

HashMap 提供的访问，是无序的。而在一些业务场景下，我们希望能够提供有序访问的 HashMap 。那么此时，我们就有两种选择：
TreeMap ：按照 key 的顺序。
LinkedHashMap ：按照 key 的插入和访问的顺序。

LinkedHashMap ，在 HashMap 的基础之上，提供了顺序访问的特性。而这里的顺序，包括两种：

而LinkedHashMap比HashMap优于以下几点
LinkedHashMap 内部维护了一个双向链表，解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题
LinkedHashMap 元素的访问顺序也提供了相关支持，也就是我们常说的 LRU（最近最少使用）原则。

类图

实现 Map 接口。
继承 HashMap 类。

static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {

    Entry<K,V> before, // 前一个节点
            after; // 后一个节点

    Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }

}

before 属性，指向前一个节点。after 属性，指向后一个节点。
通过 before + after 属性，我们就可以形成一个以 Entry 为节点的链表

既然 LinkedHashMap 是 LinkedList + HashMap 的组合

/**
 * 头节点。
 *
 * 越老的节点，放在越前面。所以头节点，指向链表的开头
 *
 * The head (eldest) of the doubly linked list.
 */
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;

/**
 * 尾节点
 *
 * 越新的节点，放在越后面。所以尾节点，指向链表的结尾
 *
 * The tail (youngest) of the doubly linked list.
 */
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;

/**
 * 是否按照访问的顺序。
 *
 * true ：按照 key-value 的访问顺序进行访问。
 * false ：按照 key-value 的插入顺序进行访问。
 *
 * The iteration ordering method for this linked hash map: {@code true}
 * for access-order, {@code false} for insertion-order.
 *
 * @serial
 */
final boolean accessOrder;

仔细看下每个属性的注释。
head + tail 属性，形成 LinkedHashMap 的双向链表。而访问的顺序，就是 head => tail 的过程。
accessOrder 属性，决定了 LinkedHashMap 的顺序。也就是说:
true 时，当 Entry 节点被访问时，放置到链表的结尾，被 tail 指向。
false 时，当 Entry 节点被添加时，放置到链表的结尾，被 tail 指向。如果插入的 key 对应的 Entry 节点已经存在，也会被放到结尾

构造方法

LinkedHashMap 一共有 5 个构造方法，其中四个和 HashMap 相同，只是多初始化 accessOrder = false 。所以，默认使用插入顺序进行访问。

另外一个 #LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) 构造方法，允许自定义 accessOrder 属性

public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor,
                     boolean accessOrder) {
    super(initialCapacity, loadFactor);
    this.accessOrder = accessOrder;
}

值得注意的是 LinkedHashMap 并没有覆写任何关于 HashMap put 方法。所以调用 LinkedHashMap 的 put 方法实际上调用了父类 HashMap 的方法。

创建节点

在插入 key-value 键值对时，例如说 #put(K key, V value) 方法，如果不存在对应的节点，则会调用 #newNode(int hash, K key, V value, Node e) 方法，创建节点。
因为 LinkedHashMap 自定义了 Entry 节点，所以必然需要重写该方法。代码如下：

Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
    // <1> 创建 Entry 节点
    LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
        new LinkedHashMap.Entry<>(hash, key, value, e);
    // <2> 添加到结尾
    linkNodeLast(p);
    // 返回
    return p;
}

<1> 处，创建 Entry 节点。虽然此处传入 e 作为 Entry.next 属性，指向下一个节点。但是实际上，#put(K key, V value) 方法中，传入的 e = null 。
<2> 处，调用 #linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry p) 方法，添加到结尾。代码如下：

private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
    // 记录原尾节点到 last 中
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
    // 设置 tail 指向 p ，变更新的尾节点
    tail = p;
    // 如果原尾节点 last 为空，说明 head 也为空，所以 head 也指向 p
    if (last == null)
        head = p;
    // last <=> p ，相互指向
    else {
        p.before = last;
        last.after = p;
    }
}

三个重要的回调函数

在 linkindHashMap 的读取、添加、删除时，分别提供了 #afterNodeAccess(Node e)、#afterNodeInsertion(boolean evict)、#afterNodeRemoval(Node e) 回调方法。这样，LinkedHashMap 可以通过它们实现自定义拓展逻辑。

void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }

afterNodeAccess

在 accessOrder 属性为 true 时，当 Entry 节点被访问时，放置到链表的结尾，被 tail 指向。所以 #afterNodeAccess(Node e) 方法的代码如下：

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
    // accessOrder 判断必须是满足按访问顺序。
    // (last = tail) != e 将 tail 赋值给 last ，并且判断是否 e 已经是队尾。如果是队尾，就不用处理了。
    if (accessOrder && (last = tail) != e) {
        // 将 e 赋值给 p 【因为要 Node 类型转换成 Entry 类型】
        // 同时 b、a 分别是 e 的前后节点
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
        // 第一步，将 p 从链表中移除
        p.after = null;
        // 处理 b 的下一个节点指向 a
        if (b == null)
            head = a;
        else
            b.after = a;
        // 处理 a 的前一个节点指向 b
        if (a != null)
            a.before = b;
        else
            last = b;
        // 第二步，将 p 添加到链表的尾巴。实际这里的代码，和 linkNodeLast 是一致的。
        if (last == null)
            head = p;
        else {
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
        // tail 指向 p ，实际就是 e 。
        tail = p;
        // 增加修改次数
        ++modCount;
    }
}

链表的操作看起来比较繁琐，实际一共分成两步：1）第一步，将 p 从链表中移除；2）将 p 添加到链表的尾巴。

因为 HashMap 提供的 #get(Object key) 和 #getOrDefault(Object key, V defaultValue) 方法，并未调用 #afterNodeAccess(Node e) 方法，这在按照读取顺序访问显然不行，所以 LinkedHashMap 重写这两方法的代码，如下：

public V get(Object key) {
    // 获得 key 对应的 Node
    Node<K,V> e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
        return null;
    // 如果访问到，回调节点被访问
    if (accessOrder)
        afterNodeAccess(e);
    return e.value;
}

public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
    // 获得 key 对应的 Node
    Node<K,V> e;
   if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
       return defaultValue;
    // 如果访问到，回调节点被访问
    if (accessOrder)
       afterNodeAccess(e);
   return e.value;
}

afterNodeInsertion

在开始看 #afterNodeInsertion(boolean evict) 方法之前，我们先来看看如何基于 LinkedHashMap 实现 LRU 算法的缓存。代码如下

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    private final int CACHE_SIZE;

    /**
     * 传递进来最多能缓存多少数据
     *
     * @param cacheSize 缓存大小
     */
    public LRUCache(int cacheSize) {
        // true 表示让 LinkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的放在尾部。
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        // 当 map 中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
        return size() > CACHE_SIZE;
    }

}

我们在 #afterNodeInsertion(boolean evict) 方法中来理解。代码如下：

// LinkedHashMap.java

// evict 翻译为驱逐，表示是否允许移除元素
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
    LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
    // first = head 记录当前头节点。因为移除从头开始，最老
    // <1> removeEldestEntry(first) 判断是否满足移除最老节点
    if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
        // <2> 移除指定节点
        K key = first.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, true);
    }
}

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}

默认情况下，都不移除最老的节点。所以在上述的 LRU 缓存的示例，重写了该方法，判断 LinkedHashMap 是否超过缓存最大大小。如果是，则移除最老的节点。
如果满足条件，则调用 #removeNode(…) 方法，移除最老的节点。

afterNodeRemoval

在节点被移除时，LinkedHashMap 需要将节点也从链表中移除，所以重写 #afterNodeRemoval(Node e) 方法，实现该逻辑。代码如下

void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
    // 将 e 赋值给 p 【因为要 Node 类型转换成 Entry 类型】
    // 同时 b、a 分别是 e 的前后节点
    LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
        (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
    // 将 p 从链表中移除
    p.before = p.after = null;
    // 处理 b 的下一个节点指向 a
    if (b == null)
        head = a;
    else
        b.after = a;
    // 处理 a 的前一个节点指向 b
    if (a == null)
        tail = b;
    else
        a.before = b;
}

总结

LinkedHashMap 是 HashMap 的子类，增加了顺序访问的特性。
【默认】当 accessOrder = false 时，按照 key-value 的插入顺序进行访问。
当 accessOrder = true 时，按照 key-value 的读取顺序进行访问。
LinkedHashMap 的顺序特性，通过内部的双向链表实现，所以我们把它看成是 LinkedList + LinkedHashMap 的组合。
LinkedHashMap 通过重写 HashMap 提供的回调方法，从而实现其对顺序的特性的处理。同时，因为 LinkedHashMap 的顺序特性，需要重写 #keysToArray(T[] a) 等遍历相关的方法。
LinkedHashMap 可以方便实现 LRU 算法的缓存，

LinkedHashMap 拥有与 HashMap 相同的底层哈希表结构，即数组 + 单链表 + 红黑树，也拥有相同的扩容机制。
LinkedHashMap 相比 HashMap 的拉链式存储结构，内部额外通过 Entry 维护了一个双向链表。
HashMap 元素的遍历顺序不一定与元素的插入顺序相同，而 LinkedHashMap 则通过遍历双向链表来获取元素，所以遍历顺序在一定条件下等于插入顺序。
LinkedHashMap 可以通过构造参数 accessOrder 来指定双向链表是否在元素被访问后改变其在双向链表中的位置。
LinkedHashMap和HashMap都是线程不安全的。
LinkedHashMap的结构是数组+链表（+红黑树）+双向链表。双向链表是用来维护元素的顺序的。HashMap的元素是无序的，LinkedHashMap的元素是有序的。LinkedHashMap的存取数据的方式还是跟HashMap一致
和HashMap的不同之处有：遍历方式不一样（扩容是用到遍历），HashMap根据按数组顺序来遍历，如果遇到链表，则依次遍历链表中的元素，完了之后继续遍历数组的元素。而LinkedHashMap是按双向列表来遍历的，所以LinkedHashMap遍历的性能比HashMap高一点，因为HashMap中有空元素。

看图就知道为什么要看成LinkedList + LinkedHashMap 的组合。

上图中，淡蓝色的箭头表示前驱引用，红色箭头表示后继引用。每当有新键值对节点插入，新节点最终会接在 tail 引用指向的节点后面。而 tail 引用则会移动到新的节点上，这样一个双向链表就建立起来了
黑色表示next指针