为什么说LinkedHashMap是Java中最大的数据结构？ 了解一下？
云栖号：https://yqh.aliyun.com第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ Map 家族数量众多，其中 HashMap 和 ConcurrentHashMap 用的最多，而 LinkedHashMap 似乎则是不怎么用的，但是他却有着顺序。两种，一种是添加顺序，一种是访问顺序。 LinkedHashMap 继承了 HashMap。那么如果是你，你怎么实现这两个顺序呢？ 如果实现添加顺序的话，我们可以在该类中，增加一个链表，每个节点对应 hash 表中的桶。这样，循环遍历的时候，就可以按照链表遍历了。只是会增大内存消耗。 如果实现访问顺序的话，同样也可以使用链表，但每次读取数据时，都需要更新一下链表，将最近一次读取的放到链尾。这样也就能够实现。此时也可以跟进这个特性实现 LRU（Least Recently Used） 缓存。 如何使用？ 下面是个小 demo LinkedHashMap<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true); for (int i = 0; i < 10; i++) { map.put(i, i); } for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue()); } map.get(3); System.out.println(); for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue()); } 打印结果： 0:0 1:1 2:2 3:3 4:4 5:5 6:6 7:7 8:8 9:9 0:0 1:1 2:2 4:4 5:5 6:6 7:7 8:8 9:9 3:3 首先构造方法是有意思的，比 HashMap 多了一个 accessOrder boolean 参数。表示，按照访问顺序来排序。最新访问的放在链表尾部。 如果是默认的，则是按照添加顺序，即 accessOrder 默认是 false。 源码实现 如果看 LinkedHashMap 内部源码，会发现，内部确实维护了一个链表： /** * 双向链表的头，最久访问的 */ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head; /** * 双向链表的尾，最新访问的 */ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail; 而这个 LinkedHashMap.Entry 内部也维护了双向链表必须的元素，before，after： /** * HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries. */ static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } } 在添加元素的时候，会追加到尾部。 Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) { LinkedHashMap.Entry<K,V> p = new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e); linkNodeLast(p); return p; } // link at the end of list private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) { LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail; tail = p; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } } 在 get 的时候，会根据 accessOrder 属性，修改链表顺序： public V get(Object key) { Node<K,V> e; if ((e = getNode(hash(key), key)) == null) return null; if (accessOrder) afterNodeAccess(e); return e.value; } void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last LinkedHashMap.Entry<K,V> last; if (accessOrder && (last = tail) != e) { LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; p.after = null; if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a != null) a.before = b; else last = b; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } tail = p; ++modCount; } } 同时注意：这里修改了 modCount，即使是读操作，并发也是不安全的。 如何实现 LRU 缓存？ LRU 缓存：LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。LinkedHashMap 并没有帮我我们实现具体，需要我们自己实现 。具体实现方法是 removeEldestEntry 方法。一起来看看原理。 首先，HashMap 在 putVal 方法最后，会调用 afterNodeInsertion 方法，其实就是留给 LinkedHashMap 的。而 LinkedHashMap 的具体实现则是根据一些条件，判断是否需要删除 head 节点。 源码如下： void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest LinkedHashMap.Entry<K,V> first; if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { K key = first.key; removeNode(hash(key), key, null, false, true); } } evict 参数表示是否需要删除某个元素，而这个 if 判断需要满足的条件如上：head 不能是 null，调用 removeEldestEntry 方法，返回 true 的话，就删除这个 head。而这个方法默认是返回 false 的，等待着你来重写。 所以，removeEldestEntry 方法的实现通常是这样： public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size() > capacity; } 如果长度大于容量了，那么就需要清除不经常访问的缓存了。afterNodeInsertion 会调用 removeNode 方法，删除掉 head 节点 —— 如果 accessOrder 是 true 的话，这个节点就是最不经常访问的节点。 拾遗 LinkedHashMap 重写了一些 HashMap 的方法，例如 containsValue 方法，这个方法大家猜一猜，怎么重写比较合理？HashMap 使用了双重循环，先循环外层的 hash 表，再循环内层的 entry 链表。性能可想而知。 但 LinkedHashMap 内部有个元素链表，直接遍历链表就行。相对而言而高很多。 public boolean containsValue(Object value) { for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) { V v = e.value; if (v == value || (value != null && value.equals(v))) return true; } return false; } 这也算一种空间换时间的策略吧。 get 方法当然也是要重写的。因为需要根据 accessOrder 更新链表。 总结 雪薇的总结的一下： LinkedHashMap 内部包含一个双向链表维护顺序，支持两种顺序——添加顺序，访问顺序。 默认就是按照添加顺序来的，如果要改成访问顺序的话，构造方法中的 accessOrder 需要设置成 true。这样，每次调用 get 方法，就会将刚刚访问的元素更新到链表尾部。 关于 LRU，在accessOrder 为 true 的模式下，你可以重写 removeEldestEntry 方法，返回 size() > capacity，这样，就可以删除最不常访问的元素。 原文发布时间：2020-01-09本文作者：莫那一鲁道本文来自阿里云云栖号合作伙伴“互联网架构师”，了解相关信息可以关注“互联网架构师” 云栖号：https://yqh.aliyun.com第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！
