LinkedHashMap实现LRU算法

LinkedHashMap 概述

笔者曾提到，HashMap 是 Java Collection Framework 的重要成员，也是Map族(如下图所示)中我们最为常用的一种。不过遗憾的是，HashMap是无序的，也就是说，迭代HashMap所得到的元素顺序并不是它们最初放置到HashMap的顺序。

HashMap的这一缺点往往会造成诸多不便，因为在有些场景中，我们确需要用到一个可以保持插入顺序的Map。庆幸的是，JDK为我们解决了这个问题，它为HashMap提供了一个子类 —— LinkedHashMap。虽然LinkedHashMap增加了时间和空间上的开销，但是它通过维护一个额外的双向链表保证了迭代顺序。

特别地，该迭代顺序可以是插入顺序，也可以是访问顺序。因此，根据链表中元素的顺序可以将LinkedHashMap分为：保持插入顺序的LinkedHashMap和保持访问顺序的LinkedHashMap，其中LinkedHashMap的默认实现是按插入顺序排序的。

在LinkedHashMapMap中，所有put进来的Entry都保存在如下面第一个图所示的哈希表中，但由于它又额外定义了一个以head为头结点的双向链表(如下面第二个图所示)，因此对于每次put进来Entry，除了将其保存到哈希表中对应的位置上之外，还会将其插入到双向链表的尾部。

更直观地，下图很好地还原了LinkedHashMap的原貌：HashMap和双向链表的密切配合和分工合作造就了LinkedHashMap。特别需要注意的是，next用于维护HashMap各个桶中的Entry链，before、after用于维护LinkedHashMap的双向链表，虽然它们的作用对象都是Entry，但是各自分离，是两码事儿。

 

其中，HashMap与LinkedHashMap的Entry结构示意图如下图所示：

LinkedHashMap 存取小结

LinkedHashMap的存取过程基本与HashMap基本类似，只是在细节实现上稍有不同，这是由LinkedHashMap本身的特性所决定的，因为它要额外维护一个双向链表用于保持迭代顺序。

在put操作上，虽然LinkedHashMap完全继承了HashMap的put操作，但是在细节上还是做了一定的调整，比如，在LinkedHashMap中向哈希表中插入新Entry的同时，还会通过Entry的addBefore方法将其链入到双向链表中。

在扩容操作上，虽然LinkedHashMap完全继承了HashMap的resize操作，但是鉴于性能和LinkedHashMap自身特点的考量，LinkedHashMap对其中的重哈希过程(transfer方法)进行了重写。在读取操作上，LinkedHashMap中重写了HashMap中的get方法，通过HashMap中的getEntry方法获取Entry对象。在此基础上，进一步获取指定键对应的值。

LinkedHashMap 与 LRU(Least recently used，最近最少使用)算法

到此为止，我们已经分析完了LinkedHashMap的存取实现，这与HashMap大体相同。LinkedHashMap区别于HashMap最大的一个不同点是，前者是有序的，而后者是无序的。为此，LinkedHashMap增加了两个属性用于保证顺序，分别是双向链表头结点header和标志位accessOrder。

我们知道，header是LinkedHashMap所维护的双向链表的头结点，而accessOrder用于决定具体的迭代顺序。实际上，accessOrder标志位的作用可不像我们描述的这样简单，我们接下来仔细分析一波~

我们知道，当accessOrder标志位为true时，表示双向链表中的元素按照访问的先后顺序排列，可以看到，虽然Entry插入链表的顺序依然是按照其put到LinkedHashMap中的顺序，但put和get方法均有调用recordAccess方法（put方法在key相同时会调用）。

recordAccess方法判断accessOrder是否为true，如果是，则将当前访问的Entry（put进来的Entry或get出来的Entry）移到双向链表的尾部（key不相同时，put新Entry时，会调用addEntry，它会调用createEntry，该方法同样将新插入的元素放入到双向链表的尾部，既符合插入的先后顺序，又符合访问的先后顺序，因为这时该Entry也被访问了）；

当标志位accessOrder的值为false时，表示双向链表中的元素按照Entry插入LinkedHashMap到中的先后顺序排序，即每次put到LinkedHashMap中的Entry都放在双向链表的尾部，这样遍历双向链表时，Entry的输出顺序便和插入的顺序一致，这也是默认的双向链表的存储顺序。

因此，当标志位accessOrder的值为false时，虽然也会调用recordAccess方法，但不做任何操作。

get操作与标志位accessOrder

public V get(Object key) {
    // 根据key获取对应的Entry，若没有这样的Entry，则返回null
    Entry e = (Entry)getEntry(key); 
    if (e == null)      // 若不存在这样的Entry，直接返回
        return null;
    e.recordAccess(this);
    return e.value;
}

使用LinkedHashMap实现LRU算法

如下所示，笔者使用LinkedHashMap实现一个符合LRU算法的数据结构，该结构最多可以缓存6个元素，但元素多余六个时，会自动删除最近最久没有被使用的元素，如下所示：

public class LRU extends LinkedHashMap implements Map{

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    public LRU(int initialCapacity,
             float loadFactor,
                        boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor, accessOrder);
    }

    /** 
     * @description 重写LinkedHashMap中的removeEldestEntry方法，当LRU中元素多余6个时，
     *              删除最不经常使用的元素
     * @author rico       
     * @created 2017年5月12日 上午11:32:51      
     * @param eldest
     * @return     
     * @see java.util.LinkedHashMap#removeEldestEntry(java.util.Map.Entry)     
     */  
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry eldest) {
        // TODO Auto-generated method stub
        if(size() > 6){
            return true;
        }
        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {

        LRU lru = new LRU(
                16, 0.75f, true);

        String s = "abcdefghijkl";
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            lru.put(s.charAt(i), i);
        }
        System.out.println("LRU中key为h的Entry的值为： " + lru.get('h'));
        System.out.println("LRU的大小 ：" + lru.size());
        System.out.println("LRU ：" + lru);
    }
}