java 中 LinkedHashmap的实现原理。LinkedHashmap继承自 HashMap。
HashMap是无序的,迭代访问顺序并不一定与插入(put)顺序一致。LinkedHashMap 是有序的, 迭代顺序与插入顺序一致,这种叫做 插入有序。
//插入有序
Map<String, String> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
linkedHashMap.put("name1", "josan1");
linkedHashMap.put("name2", "josan2");
linkedHashMap.put("name3", "josan3");
Set<Entry<String, String>> set = linkedHashMap.entrySet();
Iterator<Entry<String, String>> iterator = set.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Entry entry = iterator.next();
String key = (String) entry.getKey();
String value = (String) entry.getValue();
System.out.println("key:" + key + ",value:" + value);
}
output:
key:name1, value:josan1
key:name2, value:josan2
key:name3, value:josan3
- 维护一个所有entry的双向链表
- 构造函数 有一个 accessOrder 参数,控制访问顺序 (插入顺序 和 访问顺序);
- 访问顺序的意思是,当有一个entry被访问以后,这个entry就被移动到链表的表尾。这个特性非常适合 LRU 缓存 (最近最少使用);
- LUR 缓存 (最近最少使用)
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V> {
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);
}
}
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
//构造函数如下,
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
}
构造函数中 accessOrder 参数是控制LinkedHashMap 访问顺序,默认为插入顺序(false), true 代表访问顺序。
访问顺序的意思是,当有一个entry被访问以后,这个entry就被移动到链表的表尾。 这个特性非常适合 LRU 缓存 (最近最少使用) ;
插入逻辑,运行自定义删除最老entry的逻辑
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);
}
}
重写此方法,维持此映射只保存100个条目的稳定状态,在每次添加新条目时删除最旧的条目。
private static final int MAX_ENTRIES = 100;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
基于 LinkedHashMap实现的 LRU Cache
class LRUCache {
int cap;
LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
public LRUCache(int capacity) {
this.cap = capacity;
}
//访问元素
public int get(int key) {
if (!cache.containsKey(key)) {
return -1;
}
// 将 key 变为最近使用
makeRecently(key);
return cache.get(key);
}
//添加元素到cache
public void put(int key, int val) {
if (cache.containsKey(key)) {
// 修改 key 的值
cache.put(key, val);
// 将 key 变为最近使用
makeRecently(key);
return;
}
if (cache.size() >= this.cap) {
// 链表头部就是最久未使用的 key
int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
cache.remove(oldestKey);
}
// 将新的 key 添加链表尾部
cache.put(key, val);
}
private void makeRecently(int key) {
int val = cache.get(key);
// 删除 key,重新插入到队尾
cache.remove(key);
cache.put(key, val);
}
}