前言
Map 家族數量眾多，其中 HashMap 和 ConcurrentHashMap 用的最多，而 LinkedHashMap 似乎則是不怎麼用的，但是他卻有著順序。兩種，一種是新增順序，一種是訪問順序。
詳情
LinkedHashMap 繼承了 HashMap。那麼如果是你，你怎麼實現這兩個順序呢？
如果實現新增順序的話，我們可以在該類中，增加一個連結串列，每個節點對應 hash 表中的桶。這樣，迴圈遍歷的時候，就可以按照連結串列遍歷了。只是會增大記憶體消耗。
如果實現訪問順序的話，同樣也可以使用連結串列，但每次讀取資料時，都需要更新一下連結串列，將最近一次讀取的放到鏈尾。這樣也就能夠實現。此時也可以跟進這個特性實現 LRU（Least Recently Used） 快取。
如何使用？
下面是個小 demo
LinkedHashMap<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
map.put(i, i);
}
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
map.get(3);
System.out.println();
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
複製程式碼列印結果：
0:0
1:1
2:2
3:3
4:4
5:5
6:6
7:7
8:8
9:9
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複製程式碼首先構造方法是有意思的，比 HashMap 多了一個 accessOrder boolean 引數。表示，按照訪問順序來排序。最新訪問的放在連結串列尾部。
如果是預設的，則是按照新增順序，即 accessOrder 預設是 false。
原始碼實現
如果看 LinkedHashMap 內部原始碼，會發現，內部確實維護了一個連結串列：
/**
* 雙向連結串列的頭，最久訪問的
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
/**
* 雙向連結串列的尾，最新訪問的
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
複製程式碼而這個 LinkedHashMap.Entry 內部也維護了雙向連結串列必須的元素，before，after：
/**
* HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries.
*/
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);
}
}
複製程式碼在新增元素的時候，會追加到尾部。
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);
linkNodeLast(p);
return p;
}
// link at the end of list
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
tail = p;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}
複製程式碼在 get 的時候，會根據 accessOrder 屬性，修改連結串列順序：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
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;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
複製程式碼同時注意：這裡修改了 modCount，即使是讀操作，併發也是不安全的。
如何實現 LRU 快取？
LRU 快取：LRU（Least Recently Used，最近最少使用）演算法根據資料的歷史訪問記錄來進行淘汰資料，其核心思想是“如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也更高”。
LinkedHashMap 並沒有幫我我們實現具體，需要我們自己實現 。具體實現方法是 removeEldestEntry 方法。
一起來看看原理。
首先，HashMap 在 putVal 方法最後，會呼叫 afterNodeInsertion 方法，其實就是留給 LinkedHashMap 的。而 LinkedHashMap 的具體實現則是根據一些條件，判斷是否需要刪除 head 節點。
原始碼如下：
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);
}
}
複製程式碼evict 參數列示是否需要刪除某個元素，而這個 if 判斷需要滿足的條件如上：head 不能是 null，呼叫 removeEldestEntry 方法，返回 true 的話，就刪除這個 head。而這個方法預設是返回 false 的，等待著你來重寫。
所以，removeEldestEntry 方法的實現通常是這樣：
public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){
return size() > capacity;
}
複製程式碼如果長度大於容量了，那麼就需要清除不經常訪問的快取了。afterNodeInsertion 會呼叫 removeNode 方法，刪除掉 head 節點 —— 如果 accessOrder 是 true 的話，這個節點就是最不經常訪問的節點。
拾遺
LinkedHashMap 重寫了一些 HashMap 的方法，例如 containsValue 方法，這個方法大家猜一猜，怎麼重寫比較合理？
HashMap 使用了雙重迴圈，先迴圈外層的 hash 表，再迴圈內層的 entry 連結串列。效能可想而知。
但 LinkedHashMap 內部有個元素連結串列，直接遍歷連結串列就行。相對而言而高很多。
public boolean containsValue(Object value) {
for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) {
V v = e.value;
if (v == value || (value != null && value.equals(v)))
return true;
}
return false;
}
複製程式碼這也算一種空間換時間的策略吧。
get 方法當然也是要重寫的。因為需要根據 accessOrder 更新連結串列。
總結
雪薇的總結的一下：
LinkedHashMap 內部包含一個雙向連結串列維護順序，支援兩種順序——新增順序，訪問順序。
預設就是按照新增順序來的，如果要改成訪問順序的話，構造方法中的 accessOrder 需要設定成 true。這樣，每次呼叫 get 方法，就會將剛剛訪問的元素更新到連結串列尾部。
關於 LRU，在accessOrder 為 true 的模式下，你可以重寫 removeEldestEntry 方法，返回 size() > capacity，這樣，就可以刪除最不常訪問的元素。