linkedHashMap 继承 了 HashMap。linkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于,后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序,该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。具有一定的顺序性。
HashMap可以参考之前的文章:https://so.csdn.net/so/search?q=HashMap&t=blog&u=weixin_43732955
public class linkedHashMapextends HashMap implements Map
存储结构:
那么linkedHashMap底层是如何维护插入顺序的双链表的呢。
public linkedHashMap(int initialCapacity) { super(initialCapacity); accessOrder = false; } public linkedHashMap() { super(); accessOrder = false; }
可以看到 linkedHashMap底层是调用 HashMap的构造方法信息初始化
2.1 插入插入方法为map.put()方法但是我们看到 linkedHashMap类中并没有实现,其方法是继承了HashMap中的put方法。
/ * hash(key) 方法在jdk1.8中进行是 高位异或 目的就是为了增加散列程度 * */ public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; // 数组为空 那么初始化 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 不存在 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 存在 Node e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 已转换为红黑树,进行红黑数的插入方法 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode )p).putTreeval(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //尾插入法 插入到最后一个元素的后面 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度大于8 也就是存储链表的第9个元素之后 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 红黑数转换 treeifyBin(tab, hash); break; } //遍历过程判断是否存在相同的key if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //如果有存在key 与put进入的key相同 //进行元素覆盖 相同的key的 覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; // // 方法回调: key被访问后 afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); // // 方法回调:key被插入后 afterNodeInsertion(evict); return null; }
在put方法中有两个重要的回掉用函数:afterNodeAccess() 和 afterNodeInsertion(),下面来分别介绍一下这两个函数的作用;
afterNodeAccess 表示在节点值被访问之后的 *** 作,在linkedHashMap被重写,将访问的节点移在链表的尾部 。
void afterNodeAccess(Nodee) { // move node to last // 用 last 表示插入 e 前的尾节点 // 插入 e 后 e 是尾节点, 所以也是表示 e 的前一个节点 linkedHashMap.Entry last; //如果是访问序,且当前节点并不是尾节点 //将该节点置为双向链表的尾部 if (accessOrder && (last = tail) != e) { // p: 当前节点 // b: 前一个节点 // a: 后一个节点 // 结构为: b <=> p <=> a linkedHashMap.Entry p = (linkedHashMap.Entry )e, b = p.before, a = p.after; // 结构变成: b <=> p <- a p.after = null; // 如果当前节点 p 本身是头节点, 那么头结点要改成 a if (b == null) head = a; // 如果 p 不是头尾节点, 把前后节点连接, 变成: b -> a else b.after = a; // a 非空, 和 b 连接, 变成: b <- a if (a != null) a.before = b; // 如果 a 为空, 说明 p 是尾节点, b 就是它的前一个节点, 符合 last 的定义 // 这个 else 没有意义,因为最开头if已经确保了p不是尾结点了,自然after不会是null else last = b; // 如果这是空链表, p 改成头结点 if (last == null) head = p; // 否则把 p 插入到链表尾部 else { p.before = last; last.after = p; } tail = p; ++modCount; } }
afterNodeInsertion()方法
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest linkedHashMap.Entry2.2 删除first; if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { K key = first.key; // 删除队头 最久没有被访问的数据 removeNode(hash(key), key, null, false, true); } }
也是用HashMap.remove(e)方法,在内部同样也有一个回调函数: afterNodeRemoval(node) 在 linkedHashMap的重写如下: void afterNodeRemoval(Node三、linkedHashMap 实现 LRUe) { // unlink linkedHashMap.Entry p = (linkedHashMap.Entry )e, b = p.before, a = p.after; // b - > p -> a p.before = p.after = null; // p 是头节点 那么 p.next 变为头节点 if (b == null) head = a; else b.after = a; // p是不是尾节点 如果是那么尾 节点为b if (a == null) tail = b; // 连接前节点 else a.before = b; }
基于上述的回调函数,我们可以很快就构建一个 LRU的一个缓存存储结构。
class LRUCache extends linkedHashMap参考:{ private int capacity; public LRUCache(int capacity) { super(capacity, 0.75F, true); this.capacity = capacity; } public int get(int key) { return super.getOrDefault(key, -1); } // public void put(int key, int value) { super.put(key, value); } /** * removeEldestEntry 在插入时 ,当evict为ture时,回调该函数 * 用来判断 删除队头的 条件 / @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size() > capacity; } }
搞懂 Java linkedHashMap 源码
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