初识LinkedHashMap
上两篇文章讲了HashMap和HashMap在多线程下引发的问题，说明了，HashMap是一种非常常见、非常有用的集合，并且在多线程情况下使用不当会有线程安全问题。
大多数情况下，只要不涉及线程安全问题，Map基本都可以使用HashMap，不过HashMap有一个问题，就是迭代HashMap的顺序并不是HashMap放置的顺序，也就是无序。HashMap的这一缺点往往会带来困扰，因为有些场景，我们期待一个有序的Map。
这个时候，LinkedHashMap就闪亮登场了，它虽然增加了时间和空间上的开销，但是通过维护一个运行于所有条目的双向链表，LinkedHashMap保证了元素迭代的顺序。
四个关注点在LinkedHashMap上的答案
LinkedHashMap基本数据结构
关于LinkedHashMap，先提两点：
1、LinkedHashMap可以认是HashMap+LinkedList，即它既使用HashMap操作数据结构，又使用LinkedList维护插入元素的先后顺序
2、LinkedHashMap的基本实现思想就是—-多态。可以说，理解多态，再去理解LinkedHashMap原理会事半功倍；反之也是，对于LinkedHashMap原理的学习，也可以促进和加深对于多态的理解。
为什么可以这么说，首先看一下，LinkedHashMap的定义：
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
{
...
}
看到，LinkedHashMap是HashMap的子类，自然LinkedHashMap也就继承了HashMap中所有非private的方法。再看一下LinkedHashMap中本身的方法：
看到LinkedHashMap中并没有什么操作数据结构的方法，也就是说LinkedHashMap操作数据结构（比如put一个数据），和HashMap操作数据的方法完全一样，无非就是细节上有一些的不同罢了。
LinkedHashMap和HashMap的区别在于它们的基本数据结构上，看一下LinkedHashMap的基本数据结构，也就是Entry：
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
...
}
列一下Entry里面有的一些属性吧：
K key
V value
Entry<K, V> next
int hash
Entry<K, V> before
Entry<K, V> after
其中前面四个，也就是红色部分是从HashMap.Entry中继承过来的；后面两个，也就是蓝色部分是LinkedHashMap独有的。不要搞错了next和before、After，next是用于维护HashMap指定table位置上连接的Entry的顺序的，before、After是用于维护Entry插入的先后顺序的。
还是用图表示一下，列一下属性而已：
初始化LinkedHashMap
假如有这么一段代码：
public static void main(String[] args)
{
LinkedHashMap<String, String> linkedHashMap =
new LinkedHashMap<String, String>();
linkedHashMap.put("111", "111");
linkedHashMap.put("222", "222");
}
首先是第3行~第4行，new一个LinkedHashMap出来，看一下做了什么：
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
void init() {
header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null);
header.before = header.after = header;
}
/**
* The head of the doubly linked list.
*/
private transient Entry<K,V> header;
这里出现了第一个多态：init()方法。尽管init()方法定义在HashMap中，但是由于：
1、LinkedHashMap重写了init方法
2、实例化出来的是LinkedHashMap
因此实际调用的init方法是LinkedHashMap重写的init方法。假设header的地址是0×00000000，那么初始化完毕，实际上是这样的：
LinkedHashMap添加元素
继续看LinkedHashMap添加元素，也就是put(“111″,”111″)做了什么，首先当然是调用HashMap的put方法：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
第17行又是一个多态，因为LinkedHashMap重写了addEntry方法，因此addEntry调用的是LinkedHashMap重写了的方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
Entry<K,V> eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
} else {
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
}
因为LinkedHashMap由于其本身维护了插入的先后顺序，因此LinkedHashMap可以用来做缓存，第5行~第7行是用来支持FIFO算法的，这里暂时不用去关心它。看一下createEntry方法：
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e;
e.addBefore(header);
size++;
}
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
第2行~第4行的代码和HashMap没有什么不同，新添加的元素放在table[i]上，差别在于LinkedHashMap还做了addBefore操作，这四行代码的意思就是让新的Entry和原链表生成一个双向链表。假设字符串111放在位置table[1]上，生成的Entry地址为0×00000001，那么用图表示是这样的：
如果熟悉LinkedList的源码应该不难理解，还是解释一下，注意下existingEntry表示的是header：
1、after=existingEntry，即新增的Entry的after=header地址，即after=0×00000000
2、before=existingEntry.before，即新增的Entry的before是header的before的地址，header的before此时是0×00000000，因此新增的Entry的before=0×00000000
3、before.after=this，新增的Entry的before此时为0×00000000即header，header的after=this，即header的after=0×00000001
4、after.before=this，新增的Entry的after此时为0×00000000即header，header的before=this，即header的before=0×00000001
这样，header与新增的Entry的一个双向链表就形成了。再看，新增了字符串222之后是什么样的，假设新增的Entry的地址为0×00000002，生成到table[2]上，用图表示是这样的：
就不细解释了，只要before、after清除地知道代表的是哪个Entry的就不会有什么问题。
总得来看，再说明一遍，LinkedHashMap的实现就是HashMap+LinkedList的实现方式，以HashMap维护数据结构，以LinkList的方式维护数据插入顺序。
利用LinkedHashMap实现LRU算法缓存
前面讲了LinkedHashMap添加元素，删除、修改元素就不说了，比较简单，和HashMap+LinkedList的删除、修改元素大同小异，下面讲一个新的内容。
LinkedHashMap可以用来作缓存，比方说LRUCache，看一下这个类的代码，很简单，就十几行而已：
public class LRUCache extends LinkedHashMap
{
public LRUCache(int maxSize)
{
super(maxSize, 0.75F, true);
maxElements = maxSize;
}
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry eldest)
{
return size() > maxElements;
}
private static final long serialVersionUID = 1L;
protected int maxElements;
}
顾名思义，LRUCache就是基于LRU算法的Cache（缓存），这个类继承自LinkedHashMap，而类中看到没有什么特别的方法，这说明LRUCache实现缓存LRU功能都是源自LinkedHashMap的。LinkedHashMap可以实现LRU算法的缓存基于两点：
1、LinkedList首先它是一个Map，Map是基于K-V的，和缓存一致
2、LinkedList提供了一个boolean值可以让用户指定是否实现LRU
那么，首先我们了解一下什么是LRU：LRU即Least Recently Used，最近最少使用，也就是说，当缓存满了，会优先淘汰那些最近最不常访问的数据。比方说数据a，1天前访问了；数据b，2天前访问了，缓存满了，优先会淘汰数据b。
我们看一下LinkedList带boolean型参数的构造方法：
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
就是这个accessOrder，它表示：
（1）false，所有的Entry按照插入的顺序排列
（2）true，所有的Entry按照访问的顺序排列
第二点的意思就是，如果有1 2 3这3个Entry，那么访问了1，就把1移到尾部去，即2 3 1。每次访问都把访问的那个数据移到双向队列的尾部去，那么每次要淘汰数据的时候，双向队列最头的那个数据不就是最不常访问的那个数据了吗？换句话说，双向链表最头的那个数据就是要淘汰的数据。
“访问”，这个词有两层意思：
1、根据Key拿到Value，也就是get方法
2、修改Key对应的Value，也就是put方法
首先看一下get方法，它在LinkedHashMap中被重写：
public V get(Object key) {
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
e.recordAccess(this);
return e.value;
}
然后是put方法，沿用父类HashMap的：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
修改数据也就是第6行~第14行的代码。看到两端代码都有一个共同点：都调用了recordAccess方法，且这个方法是Entry中的方法，也就是说每次的recordAccess操作的都是某一个固定的Entry。
recordAccess，顾名思义，记录访问，也就是说你这次访问了双向链表，我就把你记录下来，怎么记录？把你访问的Entry移到尾部去。这个方法在HashMap中是一个空方法，就是用来给子类记录访问用的，看一下LinkedHashMap中的实现：
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
看到每次recordAccess的时候做了两件事情：
1、把待移动的Entry的前后Entry相连
2、把待移动的Entry移动到尾部
当然，这一切都是基于accessOrder=true的情况下。最后用一张图表示一下整个recordAccess的过程吧：
代码演示LinkedHashMap按照访问顺序排序的效果
最后代码演示一下LinkedList按照访问顺序排序的效果，验证一下上一部分LinkedHashMap的LRU功能：
public static void main(String[] args)
{
LinkedHashMap<String, String> linkedHashMap =
new LinkedHashMap<String, String>(16, 0.75f, true);
linkedHashMap.put("111", "111");
linkedHashMap.put("222", "222");
linkedHashMap.put("333", "333");
linkedHashMap.put("444", "444");
loopLinkedHashMap(linkedHashMap);
linkedHashMap.get("111");
loopLinkedHashMap(linkedHashMap);
linkedHashMap.put("222", "2222");
loopLinkedHashMap(linkedHashMap);
}
public static void loopLinkedHashMap(LinkedHashMap<String, String> linkedHashMap)
{
Set<Map.Entry<String, String>> set = inkedHashMap.entrySet();
Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator = set.iterator();
while (iterator.hasNext())
{
System.out.print(iterator.next() + "\t");
}
System.out.println();
}
注意这里的构造方法要用三个参数那个且最后的要传入true，这样才表示按照访问顺序排序。看一下代码运行结果：
111=111 222=222 333=333 444=444
222=222 333=333 444=444 111=111
333=333 444=444 111=111 222=2222
代码运行结果证明了两点：
1、LinkedList是有序的；
2、每次访问一个元素（get或put），被访问的元素都被提到最后面去了。
