如果是默认的,则是按照添加顺序,即 accessOrder 默认是 false。
源码实现
如果看 linkedHashMap 内部源码,会发现,内部确实维护了一个链表:
transient linkedHashMap.Entry
transient linkedHashMap.Entry
而这个 linkedHashMap.Entry 内部也维护了双向链表必须的元素,before,after:
static class Entry
Entry
Entry(int hash, K key, V value, Node
super(hash, key, value, next);
}
}
在添加元素的时候,会追加到尾部。
Node
linkedHashMap.Entry
new linkedHashMap.Entry
linkNodeLast§;
return p;
}
// link at the end of list
private void linkNodeLast(linkedHashMap.Entry
linkedHashMap.Entry
tail = p;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}
在 get 的时候,会根据 accessOrder 属性,修改链表顺序:
public V get(Object key) {
Node
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
void afterNodeAccess(Node
linkedHashMap.Entry
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
linkedHashMap.Entry
(linkedHashMap.Entry
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null
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)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
同时注意:这里修改了 modCount,即使是读操作,并发也是不安全的。
如何实现 LRU 缓存?
LRU 缓存:LRU(Least Recently Used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
linkedHashMap 并没有帮助我们实现具体,需要我们自己实现 。具体实现方法是 removeEldestEntry 方法。
一起来看看原理。
首先,HashMap 在 putVal 方法最后,会调用 afterNodeInsertion 方法,其实就是留给 linkedHashMap 的。而 linkedHashMap 的具体实现则是根据一些条件,判断是否需要删除 head 节点。
源码如下:
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
linkedHashMap.Entry
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
evict 参数表示是否需要删除某个元素,而这个 if 判断需要满足的条件如上:head 不能是 null,调用 removeEldestEntry 方法,返回 true 的话,就删除这个 head。而这个方法默认是返回 false 的,等待着你来重写。
所以,removeEldestEntry 方法的实现通常是这样:
public boolean removeEldestEntry(Map.Entry
return size() > capacity;
}
如果长度大于容量了,那么就需要清除不经常访问的缓存了。afterNodeInsertion 会调用 removeNode 方法,删除掉 head 节点 —— 如果 accessOrder 是 true 的话,这个节点就是最不经常访问的节点。



