之前我们介绍了Map接口的两个实现类HashMap和TreeMap，本节来介绍另一个实现类LinkedHashMap。它是HashMap的子类，但可以保持元素按插入或访问有序，这与TreeMap按键排序不同。

按插入有序容易理解，按访问有序是什么意思呢？这两个有序有什么用呢？内部是怎么实现的呢？本节就来探讨这些问题。从用法开始。

用法

基本概念

LinkedHashMap是HashMap的子类，但内部还有一个双向链表维护键值对的顺序，每个键值对既位于哈希表中，也位于这个双向链表中。

LinkedHashMap支持两种顺序，一种是插入顺序，另外一种是访问顺序。

插入顺序容易理解，先添加的在前面，后添加的在后面，修改操作不影响顺序。

访问顺序是什么意思呢？所谓访问是指get/put操作，对一个键执行get/put操作后，其对应的键值对会移到链表末尾，所以，最末尾的是最近访问的，最开始的最久没被访问的，这种顺序就是访问顺序。

LinkedHashMap有五个构造方法，其中四个都是按插入顺序，如下所示：

public LinkedHashMap()
public LinkedHashMap(int initialCapacity)
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

只有一个构造方法，可以指定按访问顺序，如下所示：

public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor,
                     boolean accessOrder)

其中参数accessOrder就是用来指定是否按访问顺序，如果为true，就是访问顺序。

下面，我们通过一些简单的例子来看下。

按插入有序

默认情况下，LinkedHashMap是按插入有序的，我们来看代码：

Map<String,Integer> seqMap = new LinkedHashMap<>();

seqMap.put("c", 100);
seqMap.put("d", 200);
seqMap.put("a", 500);
seqMap.put("d", 300);

for(Entry<String,Integer> entry : seqMap.entrySet()){
    System.out.println(entry.getKey()+" "+entry.getValue());
}

键是按照"c", "d", "a"的顺序插入的，修改"d"的值不会修改顺序，所以输出为：

c 100
d 300
a 500

什么时候希望保持插入顺序呢？

Map经常用来处理一些数据，其处理模式是，接受一些键值对作为输入，处理，然后输出，输出时希望保持原来的顺序。比如一个配置文件，其中有一些键值对形式的配置项，但其中有一些键是重复的，希望保留最后一个值，但还是按原来的键顺序输出，LinkedHashMap就是一个合适的数据结构。

再比如，希望的数据模型可能就是一个Map，但希望保持添加的顺序，比如一个购物车，键为购买项目，值为购买数量，按用户添加的顺序保存。

另外一种常见的场景是，希望Map能够按键有序，但在添加到Map前，键已经通过其他方式排好序了，这时，就没有必要使用TreeMap了，毕竟TreeMap的开销要大一些。比如，在从数据库查询数据放到内存时，可以使用SQL的order by语句让数据库对数据排序。

按访问有序

我们来看按访问有序的例子，代码如下：

Map<String,Integer> accessMap = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true);

accessMap.put("c", 100);
accessMap.put("d", 200);
accessMap.put("a", 500);
accessMap.get("c");
accessMap.put("d", 300);

for(Entry<String,Integer> entry : accessMap.entrySet()){
    System.out.println(entry.getKey()+" "+entry.getValue());
}

每次访问都会将该键值对移到末尾，所以输出为：

a 500
c 100
d 300

什么时候希望按访问有序呢？一种典型的应用是LRU缓存，它是什么呢？

LRU缓存

缓存是计算机技术中一种非常有用的技术，是一个通用的提升数据访问性能的思路，一般用来保存常用的数据，容量较小，但访问更快，缓存是相对而言的，相对的是主存，主存的容量更大、但访问更慢。缓存的基本假设是，数据会被多次访问，一般访问数据时，都先从缓存中找，缓存中没有再从主存中找，找到后，再放入缓存，这样，下次如果再找相同数据，访问就快了。

缓存用于计算机技术的各个领域，比如CPU里有缓存，有一级缓存、二级缓存、三级缓存等，一级缓存非常小、非常贵、也非常快，三级缓存则大一些、便宜一些、也慢一些，CPU缓存是相对于内存而言，它们都比内存快。内存里也有缓存，内存的缓存一般是相对于硬盘数据而言的。硬盘也可能是缓存，缓存网络上其他机器的数据，比如浏览器访问网页时，会把一些网页缓存到本地硬盘。

LinkedHashMap可以用于缓存，比如缓存用户基本信息，键是用户Id，值是用户信息，所有用户的信息可能保存在数据库中，部分活跃用户的信息可能在缓存。

一般而言，缓存容量有限，不能无限存储所有数据，如果缓存满了，当需要存储新数据时，就需要一定的策略将一些老的数据清理出去，这个策略一般称为替换算法。LRU是一种流行的替换算法，它的全称是Least Recently Used，最近最少使用，它的思路是，最近刚被使用的很快再次被用的可能性最高，而最久没被访问的很快再次被用的可能性最低，所以被优先清理。

使用LinkedHashMap，可以非常容易的实现LRU缓存，默认情况下，LinkedHashMap没有对容量做限制，但它可以容易的做的，它有一个protected方法，如下所示：

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}

在添加元素到LinkedHashMap后，LinkedHashMap会调用这个方法，传递的参数是最久没被访问的键值对，如果这个方法返回true，则这个最久的键值对就会被删除。LinkedHashMap的实现总是返回false，所有容量没有限制，但子类可以重写该方法，在满足一定条件的情况，返回true。

下面就是一个简单的LRU缓存的实现，它有一个容量限制，这个限制在构造方法中传递，代码是：

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private int maxEntries;
    
    public LRUCache(int maxEntries){
        super(16, 0.75f, true);
        this.maxEntries = maxEntries;
    }
    
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Entry<K, V> eldest) {
        return size() > maxEntries;
    }
}    

这个缓存可以这么用：

LRUCache<String,Object> cache = new LRUCache<>(3);
cache.put("a", "abstract");
cache.put("b", "basic");
cache.put("c", "call");
cache.get("a");

cache.put("d", "call");
System.out.println(cache);

限定缓存容量为3，先后添加了4个键值对，最久没被访问的键是"b"，会被删除，所以输出为：

{c=call, a=abstract, d=call}

实现原理

理解了LinkedHashMap的用法，下面我们来看其实现代码。关于代码，我们说明下，本系列文章，如果没有额外说明，都是基于JDK 7的。

内部组成

LinkedHashMap是HashMap的子类，内部增加了如下实例变量：

private transient Entry<K,V> header;
private final boolean accessOrder;

accessOrder表示是按访问顺序还是插入顺序。header表示双向链表的头，它的类型Entry是一个内部类，这个类是HashMap.Entry的子类，增加了两个变量before和after，指向链表中的前驱和后继，Entry的完整定义为：

private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;

    Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }

    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;
    }

    void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
        if (lm.accessOrder) {
            lm.modCount++;
            remove();
            addBefore(lm.header);
        }
    }

    void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        remove();
    }
}

recordAccess和recordRemoval是HashMap.Entry中定义的方法，在HashMap中，这两个方法的实现为空，它们就是被设计用来被子类重写的，在put被调用且键存在时，HashMap会调用Entry的recordAccess方法，在键被删除时，HashMap会调用Entry的recordRemoval方法。

LinkedHashMap.Entry重写了这两个方法，在recordAccess中，如果是按访问顺序的，则将该节点移到链表的末尾，在recordRemoval中，将该节点从链表中移除。

了解了内部组成，我们来看操作方法，先看构造方法。

构造方法

在HashMap的构造方法中，会调用init方法，init方法在HashMap的实现中为空，也是被设计用来被重写的。LinkedHashMap重写了该方法，用于初始化链表的头节点，代码如下：

void init() {
    header = new Entry<>(-1, null, null, null);
    header.before = header.after = header;
}

header被初始化为一个Entry对象，前驱和后继都指向自己，如下图所示：

header.after指向第一个节点，header.before指向最后一个节点，指向header表示链表为空。

put方法

在LinkedHashMap中，put方法还会将节点加入到链表中来，如果是按访问有序的，还会调整节点到末尾，并根据情况删除最久没被访问的节点。

HashMap的put实现中，如果是新的键，会调用addEntry方法添加节点，LinkedHashMap重写了该方法，代码为：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);

    // Remove eldest entry if instructed
    Entry<K,V> eldest = header.after;
    if (removeEldestEntry(eldest)) {
        removeEntryForKey(eldest.key);
    }
}

它先调用父类的addEntry方法，父类的addEntry会调用createEntry创建节点，LinkedHashMap重写了createEntry，代码为：

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
    Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old);
    table[bucketIndex] = e;
    e.addBefore(header);
    size++;
}

新建节点，加入哈希表中，同时加入链表中，加到链表末尾的代码是：

e.addBefore(header)

比如，执行如下代码：

Map<String,Integer> countMap = new LinkedHashMap<>();
countMap.put("hello", 1);

执行后，图示结构如下：

添加完后，调用removeEldestEntry检查是否应该删除老节点，如果返回值为true，则调用removeEntryForKey进行删除，removeEntryForKey是HashMap中定义的方法，删除节点时会调用HashMap.Entry的recordRemoval方法，该方法被LinkedHashMap.Entry重写了，会将节点从链表中删除。

在HashMap的put实现中，如果键已经存在了，则会调用节点的recordAccess方法，LinkedHashMap.Entry重写了该方法，如果是按访问有序，则调整该节点到链表末尾。

get方法

LinkedHashMap重写了get方法，代码为：

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;
}

与HashMap的get方法的区别，主要是调用了节点的recordAccess方法，如果是按访问有序，recordAccess调整该节点到链表末尾。

查看是否包含某个值

查看HashMap中是否包含某个值需要进行遍历，由于LinkedHashMap维护了单独的链表，它可以使用链表进行更为高效的遍历，containsValue的代码为：

public boolean containsValue(Object value) {
    // Overridden to take advantage of faster iterator
    if (value=http://www.mamicode.com/=null) {
        for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
            if (e.value=http://www.mamicode.com/=null)
                return true;
    } else {
        for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
            if (value.equals(e.value))
                return true;
    }
    return false;
}

代码比较简单，就不解释了。

原理小结

以上就是LinkedHashMap的基本实现原理，它是HashMap的子类，它的节点类LinkedHashMap.Entry是HashMap.Entry的子类，LinkedHashMap内部维护了一个单独的双向链表，每个节点即位于哈希表中，也位于双向链表中，在链表中的顺序默认是插入顺序，也可以配置为访问顺序，LinkedHashMap及其节点类LinkedHashMap.Entry重写了若干方法以维护这种关系。

LinkedHashSet

之前介绍的Map接口的实现类都有一个对应的Set接口的实现类，比如HashMap有HashSet，TreeMap有TreeSet，LinkedHashMap也不例外，它也有一个对应的Set接口的实现类LinkedHashSet。LinkedHashSet是HashSet的子类，但它内部的Map的实现类是LinkedHashMap，所以它也可以保持插入顺序，比如：

Set<String> set = new LinkedHashSet<>();
set.add("b");
set.add("c");
set.add("a");
set.add("c");

System.out.println(set);

输出为：

[b, c, a]

LinkedHashSet的实现比较简单，我们就不再介绍了。

小结

本节主要介绍了LinkedHashMap的用法和实现原理，用法上，它可以保持插入顺序或访问顺序，插入顺序经常用于处理键值对的数据，并保持其输入顺序，也经常用于键已经排好序的场景，相比TreeMap效率更高，访问顺序经常用于实现LRU缓存。实现原理上，它是HashMap的子类，但内部有一个双向链表以维护节点的顺序。

最后，我们简单介绍了LinkedHashSet，它是HashSet的子类，但内部使用LinkedHashMap。

如果需要一个Map的实现类，并且键的类型为枚举类型，可以使用HashMap，但应该使用一个专门的实现类EnumMap，为什么呢？让我们下节来探讨。

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