大多數情況下，只要不涉及線程安全問題，Map基本都可以使用HashMap，不過HashMap有一個問題，就是迭代HashMap的順序并不是HashMap放置的順序，也就是無序。HashMap的這一缺點往往會帶來困擾，因為有些場景，我們期待一個有序的Map。
這個時候，LinkedHashMap就閃亮登場了，它雖然增加了時間和空間上的開銷，但是通過維護一個運行于所有條目的雙向鏈表，LinkedHashMap保證了元素迭代的順序。
四個關注點在LinkedHashMap上的答案
| 關 注 點 | 結 論 |
| LinkedHashMap是否允許空 | Key和Value都允許空 |
| LinkedHashMap是否允許重復數據 | Key重復會覆蓋、Value允許重復 |
| LinkedHashMap是否有序 | 有序 |
| LinkedHashMap是否線程安全 | 非線程安全 |
LinkedHashMap基本結構
關于LinkedHashMap，先提兩點：
1、LinkedHashMap可以認為是HashMap+LinkedList，即它既使用HashMap操作數據結構，又使用LinkedList維護插入元素的先后順序
2、LinkedHashMap的基本實現思想就是----多態。可以說，理解多態，再去理解LinkedHashMap原理會事半功倍；反之也是，對于LinkedHashMap原理的學習，也可以促進和加深對于多態的理解。
為什么可以這么說，首先看一下，LinkedHashMap的定義：
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public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>{ ...} |
看到，LinkedHashMap是HashMap的子類，自然LinkedHashMap也就繼承了HashMap中所有非private的方法。再看一下LinkedHashMap中本身的方法：
看到LinkedHashMap中并沒有什么操作數據結構的方法，也就是說LinkedHashMap操作數據結構（比如put一個數據），和HashMap操作數據的方法完全一樣，無非就是細節上有一些的不同罷了。
LinkedHashMap和HashMap的區別在于它們的基本數據結構上，看一下LinkedHashMap的基本數據結構，也就是Entry：
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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里面有的一些屬性吧：
- K key
- V value
- Entry<K, V> next
- int hash
- Entry<K, V> before
- Entry<K, V> after
其中前面四個，也就是紅色部分是從HashMap.Entry中繼承過來的；后面兩個，也就是藍色部分是LinkedHashMap獨有的。不要搞錯了next和before、After，next是用于維護HashMap指定table位置上連接的Entry的順序的，before、After是用于維護Entry插入的先后順序的。
還是用圖表示一下，列一下屬性而已：
初始化LinkedHashMap
假如有這么一段代碼：
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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一個LinkedHashMap出來，看一下做了什么：
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public LinkedHashMap() { super(); accessOrder = false; } |
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public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; init();} |
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void init() { header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null); header.before = header.after = header;} |
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/** * The head of the doubly linked list. */private transient Entry<K,V> header; |
這里出現了第一個多態：init()方法。盡管init()方法定義在HashMap中，但是由于：
1、LinkedHashMap重寫了init方法
2、實例化出來的是LinkedHashMap
因此實際調用的init方法是LinkedHashMap重寫的init方法。假設header的地址是0x00000000，那么初始化完畢，實際上是這樣的：
LinkedHashMap添加元素
繼續看LinkedHashMap添加元素，也就是put("111","111")做了什么，首先當然是調用HashMap的put方法：
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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行又是一個多態，因為LinkedHashMap重寫了addEntry方法，因此addEntry調用的是LinkedHashMap重寫了的方法：
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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); }} |
因為LinkedHashMap由于其本身維護了插入的先后順序，因此LinkedHashMap可以用來做緩存，第5行~第7行是用來支持FIFO算法的，這里暫時不用去關心它。看一下createEntry方法：
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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++;} |
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private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this;} |
第2行~第4行的代碼和HashMap沒有什么不同，新添加的元素放在table[i]上，差別在于LinkedHashMap還做了addBefore操作，這四行代碼的意思就是讓新的Entry和原鏈表生成一個雙向鏈表。假設字符串111放在位置table[1]上，生成的Entry地址為0x00000001，那么用圖表示是這樣的：
如果熟悉LinkedList的源碼應該不難理解，還是解釋一下，注意下existingEntry表示的是header：
1、after=existingEntry，即新增的Entry的after=header地址，即after=0x00000000
2、before=existingEntry.before，即新增的Entry的before是header的before的地址，header的before此時是0x00000000，因此新增的Entry的before=0x00000000
3、before.after=this，新增的Entry的before此時為0x00000000即header，header的after=this，即header的after=0x00000001
4、after.before=this，新增的Entry的after此時為0x00000000即header，header的before=this，即header的before=0x00000001
這樣，header與新增的Entry的一個雙向鏈表就形成了。再看，新增了字符串222之后是什么樣的，假設新增的Entry的地址為0x00000002，生成到table[2]上，用圖表示是這樣的：
就不細解釋了，只要before、after清除地知道代表的是哪個Entry的就不會有什么問題。
總得來看，再說明一遍，LinkedHashMap的實現就是HashMap+LinkedList的實現方式，以HashMap維護數據結構，以LinkList的方式維護數據插入順序。
利用LinkedHashMap實現LRU算法緩存
前面講了LinkedHashMap添加元素，刪除、修改元素就不說了，比較簡單，和HashMap+LinkedList的刪除、修改元素大同小異，下面講一個新的內容。
LinkedHashMap可以用來作緩存，比方說LRUCache，看一下這個類的代碼，很簡單，就十幾行而已：
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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;} |
顧名思義，LRUCache就是基于LRU算法的Cache（緩存），這個類繼承自LinkedHashMap，而類中看到沒有什么特別的方法，這說明LRUCache實現緩存LRU功能都是源自LinkedHashMap的。LinkedHashMap可以實現LRU算法的緩存基于兩點：
1、LinkedList首先它是一個Map，Map是基于K-V的，和緩存一致
2、LinkedList提供了一個boolean值可以讓用戶指定是否實現LRU
那么，首先我們了解一下什么是LRU：LRU即Least Recently Used，最近最少使用，也就是說，當緩存滿了，會優先淘汰那些最近最不常訪問的數據。比方說數據a，1天前訪問了；數據b，2天前訪問了，緩存滿了，優先會淘汰數據b。
我們看一下LinkedList帶boolean型參數的構造方法：
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public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder;} |
就是這個accessOrder，它表示：
（1）false，所有的Entry按照插入的順序排列
（2）true，所有的Entry按照訪問的順序排列
第二點的意思就是，如果有1 2 3這3個Entry，那么訪問了1，就把1移到尾部去，即2 3 1。每次訪問都把訪問的那個數據移到雙向隊列的尾部去，那么每次要淘汰數據的時候，雙向隊列最頭的那個數據不就是最不常訪問的那個數據了嗎？換句話說，雙向鏈表最頭的那個數據就是要淘汰的數據。
"訪問"，這個詞有兩層意思：
1、根據Key拿到Value，也就是get方法
2、修改Key對應的Value，也就是put方法
首先看一下get方法，它在LinkedHashMap中被重寫：
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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，沿用父類HashMap的：
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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;} |
修改數據也就是第6行~第14行的代碼。看到兩端代碼都有一個共同點：都調用了recordAccess方法，且這個方法是Entry中的方法，也就是說每次的recordAccess操作的都是某一個固定的Entry。
recordAccess，顧名思義，記錄訪問，也就是說你這次訪問了雙向鏈表，我就把你記錄下來，怎么記錄？把你訪問的Entry移到尾部去。這個方法在HashMap中是一個空方法，就是用來給子類記錄訪問用的，看一下LinkedHashMap中的實現：
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void recordAccess(HashMap<K,V> m) { LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m; if (lm.accessOrder) { lm.modCount++; remove(); addBefore(lm.header); }} |
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private void remove() { before.after = after; after.before = before;} |
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private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this;} |
看到每次recordAccess的時候做了兩件事情：
1、把待移動的Entry的前后Entry相連
2、把待移動的Entry移動到尾部
當然，這一切都是基于accessOrder=true的情況下。最后用一張圖表示一下整個recordAccess的過程吧：
代碼演示LinkedHashMap按照訪問順序排序的效果
最后代碼演示一下LinkedList按照訪問順序排序的效果，驗證一下上一部分LinkedHashMap的LRU功能：
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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();} |
注意這里的構造方法要用三個參數那個且最后的要傳入true，這樣才表示按照訪問順序排序。看一下代碼運行結果：
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111=111 222=222 333=333 444=444 222=222 333=333 444=444 111=111 333=333 444=444 111=111 222=2222 |
代碼運行結果證明了兩點：
1、LinkedList是有序的
2、每次訪問一個元素（get或put），被訪問的元素都被提到最后面去了
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