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LinkedHashMap 源码详细分析（JDK1.8）

标签：
Java
1. 概述

LinkedHashMap 继承自 HashMap，在 HashMap 基础上，通过维护一条双向链表，解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。除此之外，LinkedHashMap 对访问顺序也提供了相关支持。在一些场景下，该特性很有用，比如缓存。在实现上，LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap，仅为维护双向链表覆写了部分方法。所以，要看懂 LinkedHashMap 的源码，需要先看懂 HashMap 的源码。关于 HashMap 的源码分析，本文并不打算展开讲了。大家可以参考我之前的一篇文章“HashMap 源码详细分析(JDK1.8)”。在那篇文章中，我配了十多张图帮助大家学习 HashMap 源码。

本篇文章的结构与我之前两篇关于 Java 集合类（集合框架）的源码分析文章不同，本文将不再分析集合类的基本操作（查找、遍历、插入、删除），而是把重点放在双向链表的维护上。包括链表的建立过程，删除节点的过程，以及访问顺序维护的过程等。好了，接下里开始分析吧。

2. 原理

上一章说了 LinkedHashMap 继承自 HashMap，所以它的底层仍然是基于拉链式散列结构。该结构由数组和链表或红黑树组成，结构示意图大致如下：

LinkedHashMap 在上面结构的基础上，增加了一条双向链表，使得上面的结构可以保持键值对的插入顺序。同时通过对链表进行相应的操作，实现了访问顺序相关逻辑。其结构可能如下图：

上图中，淡蓝色的箭头表示前驱引用，红色箭头表示后继引用。每当有新键值对节点插入，新节点最终会接在 tail 引用指向的节点后面。而 tail 引用则会移动到新的节点上，这样一个双向链表就建立起来了。

上面的结构并不是很难理解，虽然引入了红黑树，导致结构看起来略为复杂了一些。但大家完全可以忽略红黑树，而只关注链表结构本身。好了，接下来进入细节分析吧。

3. 源码分析

3.1 Entry 的继承体系

在对核心内容展开分析之前，这里先插队分析一下键值对节点的继承体系。先来看看继承体系结构图：

上面的继承体系乍一看还是有点复杂的，同时也有点让人迷惑。HashMap 的内部类 TreeNode 不继承它的了一个内部类 Node，却继承自 Node 的子类 LinkedHashMap 内部类 Entry。这里这样做是有一定原因的，这里先不说。先来简单说明一下上面的继承体系。LinkedHashMap 内部类 Entry 继承自 HashMap 内部类 Node，并新增了两个引用，分别是 before 和 after。这两个引用的用途不难理解，也就是用于维护双向链表。同时，TreeNode 继承 LinkedHashMap 的内部类 Entry 后，就具备了和其他 Entry 一起组成链表的能力。但是这里需要大家考虑一个问题。当我们使用 HashMap 时，TreeNode 并不需要具备组成链表能力。如果继承 LinkedHashMap 内部类 Entry ，TreeNode 就多了两个用不到的引用，这样做不是会浪费空间吗？简单说明一下这个问题（水平有限，不保证完全正确），这里这么做确实会浪费空间，但与 TreeNode 通过继承获取的组成链表的能力相比，这点浪费是值得的。在 HashMap 的设计思路注释中，有这样一段话：

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
use them only when bins contain enough nodes to warrant use
(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
rarely used.

大致的意思是 TreeNode 对象的大小约是普通 Node 对象的2倍，我们仅在桶（bin）中包含足够多的节点时再使用。当桶中的节点数量变少时（取决于删除和扩容），TreeNode 会被转成 Node。当用户实现的 hashCode 方法具有良好分布性时，树类型的桶将会很少被使用。

通过上面的注释，我们可以了解到。一般情况下，只要 hashCode 的实现不糟糕，Node 组成的链表很少会被转成由 TreeNode 组成的红黑树。也就是说 TreeNode 使用的并不多，浪费那点空间是可接受的。假如 TreeNode 机制继承自 Node 类，那么它要想具备组成链表的能力，就需要 Node 去继承 LinkedHashMap 的内部类 Entry。这个时候就得不偿失了，浪费很多空间去获取不一定用得到的能力。

说到这里，大家应该能明白节点类型的继承体系了。这里单独拿出来说一下，为下面的分析做铺垫。叙述略为啰嗦，见谅。

3.1 链表的建立过程

链表的建立过程是在插入键值对节点时开始的，初始情况下，让 LinkedHashMap 的 head 和 tail 引用同时指向新节点，链表就算建立起来了。随后不断有新节点插入，通过将新节点接在 tail 引用指向节点的后面，即可实现链表的更新。

Map 类型的集合类是通过 put(K,V) 方法插入键值对，LinkedHashMap 本身并没有覆写父类的 put 方法，而是直接使用了父类的实现。但在 HashMap 中，put 方法插入的是 HashMap 内部类 Node 类型的节点，该类型的节点并不具备与 LinkedHashMap 内部类 Entry 及其子类型节点组成链表的能力。那么，LinkedHashMap 是怎样建立链表的呢？在展开说明之前，我们先看一下 LinkedHashMap 插入操作相关的代码：

// HashMap 中实现
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

// HashMap 中实现
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {...}
    // 通过节点 hash 定位节点所在的桶位置，并检测桶中是否包含节点引用
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {...}
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode) {...}
        else {
            // 遍历链表，并统计链表长度
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 未在单链表中找到要插入的节点，将新节点接在单链表的后面
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {...}
                    break;
                }
                // 插入的节点已经存在于单链表中
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {...}
            afterNodeAccess(e);    // 回调方法，后续说明
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold) {...}
    afterNodeInsertion(evict);    // 回调方法，后续说明
    return null;
}

// HashMap 中实现
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
    return new Node<>(hash, key, value, next);
}

// LinkedHashMap 中覆写
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
    LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
        new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
    // 将 Entry 接在双向链表的尾部
    linkNodeLast(p);
    return p;
}

// LinkedHashMap 中实现
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
    tail = p;
    // last 为 null，表明链表还未建立
    if (last == null)
        head = p;
    else {
        // 将新节点 p 接在链表尾部
        p.before = last;
        last.after = p;
    }
}

上面就是 LinkedHashMap 插入相关的源码，这里省略了部分非关键的代码。我根据上面的代码，可以知道 LinkedHashMap 插入操作的调用过程。如下：

我把 newNode 方法红色背景标注了出来，这一步比较关键。LinkedHashMap 覆写了该方法。在这个方法中，LinkedHashMap 创建了 Entry，并通过 linkNodeLast 方法将 Entry 接在双向链表的尾部，实现了双向链表的建立。双向链表建立之后，我们就可以按照插入顺序去遍历 LinkedHashMap，大家可以自己写点测试代码验证一下插入顺序。

以上就是 LinkedHashMap 维护插入顺序的相关分析。本节的最后，再额外补充一些东西。大家如果仔细看上面的代码的话，会发现有两个以after开头方法，在上文中没有被提及。在 JDK 1.8 HashMap 的源码中，相关的方法有3个：

// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }

根据这三个方法的注释可以看出，这些方法的用途是在增删查等操作后，通过回调的方式，让 LinkedHashMap 有机会做一些后置操作。上述三个方法的具体实现在 LinkedHashMap 中，本节先不分析这些实现，相关分析会在后续章节中进行。

3.2 链表节点的删除过程

与插入操作一样，LinkedHashMap 删除操作相关的代码也是直接用父类的实现。在删除节点时，父类的删除逻辑并不会修复 LinkedHashMap 所维护的双向链表，这不是它的职责。那么删除及节点后，被删除的节点该如何从双链表中移除呢？当然，办法还算是有的。上一节最后提到 HashMap 中三个回调方法运行 LinkedHashMap 对一些操作做出响应。所以，在删除及节点后，回调方法 afterNodeRemoval 会被调用。LinkedHashMap 覆写该方法，并在该方法中完成了移除被删除节点的操作。相关源码如下：

// HashMap 中实现
public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
}

// HashMap 中实现
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode) {...}
            else {
                // 遍历单链表，寻找要删除的节点，并赋值给 node 变量
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode) {...}
            // 将要删除的节点从单链表中移除
            else if (node == p)
                tab[index] = node.next;
            else
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);    // 调用删除回调方法进行后续操作
            return node;
        }
    }
    return null;
}

// LinkedHashMap 中覆写
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
    LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
        (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
    // 将 p 节点的前驱后后继引用置空
    p.before = p.after = null;
    // b 为 null，表明 p 是头节点
    if (b == null)
        head = a;
    else
        b.after = a;
    // a 为 null，表明 p 是尾节点
    if (a == null)
        tail = b;
    else
        a.before = b;
}

删除的过程并不复杂，上面这么多代码其实就做了三件事：

  1. 根据 hash 定位到桶位置
  2. 遍历链表或调用红黑树相关的删除方法
  3. 从 LinkedHashMap 维护的双链表中移除要删除的节点

举个例子说明一下，假如我们要删除下图键值为 3 的节点。

根据 hash 定位到该节点属于3号桶，然后在对3号桶保存的单链表进行遍历。找到要删除的节点后，先从单链表中移除该节点。如下：

然后再双向链表中移除该节点：

删除及相关修复过程并不复杂，结合上面的图片，大家应该很容易就能理解，这里就不多说了。

3.3 访问顺序的维护过程

前面说了插入顺序的实现，本节来讲讲访问顺序。默认情况下，LinkedHashMap 是按插入顺序维护链表。不过我们可以在初始化 LinkedHashMap，指定 accessOrder 参数为 true，即可让它按访问顺序维护链表。访问顺序的原理上并不复杂，当我们调用get/getOrDefault/replace等方法时，只需要将这些方法访问的节点移动到链表的尾部即可。相应的源码如下：

// LinkedHashMap 中覆写
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
        return null;
    // 如果 accessOrder 为 true，则调用 afterNodeAccess 将被访问节点移动到链表最后
    if (accessOrder)
        afterNodeAccess(e);
    return e.value;
}

// LinkedHashMap 中覆写
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
    if (accessOrder && (last = tail) != e) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
        p.after = null;
        // 如果 b 为 null，表明 p 为头节点
        if (b == null)
            head = a;
        else
            b.after = a;

        if (a != null)
            a.before = b;
        /*
         * 这里存疑，父条件分支已经确保节点 e 不会是尾节点，
         * 那么 e.after 必然不会为 null，不知道 else 分支有什么作用
         */
        else
            last = b;

        if (last == null)
            head = p;
        else {
            // 将 p 接在链表的最后
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
        tail = p;
        ++modCount;
    }
}

上面就是访问顺序的实现代码，并不复杂。下面举例演示一下，帮助大家理解。假设我们访问下图键值为3的节点，访问前结构为：

访问后，键值为3的节点将会被移动到双向链表的最后位置，其前驱和后继也会跟着更新。访问后的结构如下：

3.4 基于 LinkedHashMap 实现缓存

前面介绍了 LinkedHashMap 是如何维护插入和访问顺序的，大家对 LinkedHashMap 的原理应该有了一定的认识。本节我们来写一些代码实践一下，这里通过继承 LinkedHashMap 实现了一个简单的 LRU 策略的缓存。在写代码之前，先介绍一下前置知识。

在3.1节分析链表建立过程时，我故意忽略了部分源码分析。本节就把忽略的部分补上，先看源码吧：

void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
    LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
    // 根据条件判断是否移除最近最少被访问的节点
    if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
        K key = first.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, true);
    }
}

// 移除最近最少被访问条件之一，通过覆盖此方法可实现不同策略的缓存
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}

上面的源码的核心逻辑在一般情况下都不会被执行，所以之前并没有进行分析。上面的代码做的事情比较简单，就是通过一些条件，判断是否移除最近最少被访问的节点。看到这里，大家应该知道上面两个方法的用途了。当我们基于 LinkedHashMap 实现缓存时，通过覆写removeEldestEntry方法可以实现自定义策略的 LRU 缓存。比如我们可以根据节点数量判断是否移除最近最少被访问的节点，或者根据节点的存活时间判断是否移除该节点等。本节所实现的缓存是基于判断节点数量是否超限的策略。在构造缓存对象时，传入最大节点数。当插入的节点数超过最大节点数时，移除最近最少被访问的节点。实现代码如下：

public class SimpleCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    private static final int MAX_NODE_NUM = 100;

    private int limit;

    public SimpleCache() {
        this(MAX_NODE_NUM);
    }

    public SimpleCache(int limit) {
        super(limit, 0.75f, true);
        this.limit = limit;
    }

    public V save(K key, V val) {
        return put(key, val);
    }

    public V getOne(K key) {
        return get(key);
    }

    public boolean exists(K key) {
        return containsKey(key);
    }

    /**
     * 判断节点数是否超限
     * @param eldest
     * @return 超限返回 true，否则返回 false
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > limit;
    }
}

测试代码如下：

public class SimpleCacheTest {

    @Test
    public void test() throws Exception {
        SimpleCache<Integer, Integer> cache = new SimpleCache<>(3);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            cache.save(i, i * i);
        }

        System.out.println("插入10个键值对后，缓存内容：");
        System.out.println(cache + "\n");

        System.out.println("访问键值为7的节点后，缓存内容：");
        cache.getOne(7);
        System.out.println(cache + "\n");

        System.out.println("插入键值为1的键值对后，缓存内容：");
        cache.save(1, 1);
        System.out.println(cache);
    }
}

测试结果如下：

151670457400271

在测试代码中，设定缓存大小为3。在向缓存中插入10个键值对后，只有最后3个被保存下来了，其他的都被移除了。然后通过访问键值为7的节点，使得该节点被移到双向链表的最后位置。当我们再次插入一个键值对时，键值为7的节点就不会被移除。

本节作为对前面内的补充，简单介绍了 LinkedHashMap 在其他方面的应用。本节内容及相关代码并不难理解，这里就不在赘述了。

4. 总结

本文从 LinkedHashMap 维护双向链表的角度对 LinkedHashMap 的源码进行了分析，并在文章的结尾基于 LinkedHashMap 实现了一个简单的 Cache。在日常开发中，LinkedHashMap 的使用频率虽不及 HashMap，但它也个重要的实现。在 Java 集合框架中，HashMap、LinkedHashMap 和 TreeMap 三个映射类基于不同的数据结构，并实现了不同的功能。HashMap 底层基于拉链式的散列结构，并在 JDK 1.8 中引入红黑树优化过长链表的问题。基于这样结构，HashMap 可提供高效的增删改查操作。LinkedHashMap 在其之上，通过维护一条双向链表，实现了散列数据结构的有序遍历。TreeMap 底层基于红黑树实现，利用红黑树的性质，实现了键值对排序功能。我在前面几篇文章中，对 HashMap 和 TreeMap 以及他们均使用到的红黑树进行了详细的分析，有兴趣的朋友可以去看看。

到此，本篇文章就写完了，感谢大家的阅读！

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发表于 2018.01.24 08:37， 共 86432 人浏览

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