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以前咱们介绍了Map接口的两个实现类HashMap和TreeMap,本节来介绍另外一个实现类LinkedHashMap。它是HashMap的子类,但能够保持元素按插入或访问有序,这与TreeMap按键排序不一样。java
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。算法
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,每一个键值对既位于哈希表中,也位于这个双向链表中。数据库
LinkedHashMap支持两种顺序,一种是插入顺序,另一种是访问顺序。编程
插入顺序容易理解,先添加的在前面,后添加的在后面,修改操做不影响顺序。浏览器
访问顺序是什么意思呢?所谓访问是指get/put操做,对一个键执行get/put操做后,其对应的键值对会移到链表末尾,因此,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。缓存
LinkedHashMap有五个构造方法,其中四个都是按插入顺序,以下所示:bash
public LinkedHashMap() public LinkedHashMap(int initialCapacity) public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 复制代码
只有一个构造方法,能够指定按访问顺序,以下所示:微信
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) 复制代码
其中参数accessOrder就是用来指定是否按访问顺序,若是为true,就是访问顺序。网络
下面,咱们经过一些简单的例子来看下。
默认状况下,LinkedHashMap是按插入有序的,咱们来看代码:
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());
}
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键是按照"c", "d", "a"的顺序插入的,修改"d"的值不会修改顺序,因此输出为:
c 100
d 300
a 500
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何时但愿保持插入顺序呢?
Map常常用来处理一些数据,其处理模式是,接受一些键值对做为输入,处理,而后输出,输出时但愿保持原来的顺序。好比一个配置文件,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,但愿保留最后一个值,但仍是按原来的键顺序输出,LinkedHashMap就是一个合适的数据结构。
再好比,但愿的数据模型可能就是一个Map,但但愿保持添加的顺序,好比一个购物车,键为购买项目,值为购买数量,按用户添加的顺序保存。
另一种常见的场景是,但愿Map可以按键有序,但在添加到Map前,键已经经过其余方式排好序了,这时,就没有必要使用TreeMap了,毕竟TreeMap的开销要大一些。好比,在从数据库查询数据放到内存时,可使用SQL的order by语句让数据库对数据排序。
咱们来看按访问有序的例子,代码以下:
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());
}
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每次访问都会将该键值对移到末尾,因此输出为:
a 500
c 100
d 300
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何时但愿按访问有序呢?一种典型的应用是LRU缓存,它是什么呢?
缓存是计算机技术中一种很是有用的技术,是一个通用的提高数据访问性能的思路,通常用来保存经常使用的数据,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,数据会被屡次访问,通常访问数据时,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,下次若是再找相同数据,访问就快了。
缓存用于计算机技术的各个领域,好比CPU里有缓存,有一级缓存、二级缓存、三级缓存等,一级缓存很是小、很是贵、也很是快,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,内存的缓存通常是相对于硬盘数据而言的。硬盘也多是缓存,缓存网络上其余机器的数据,好比浏览器访问网页时,会把一些网页缓存到本地硬盘。
LinkedHashMap能够用于缓存,好比缓存用户基本信息,键是用户Id,值是用户信息,全部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。
通常而言,缓存容量有限,不能无限存储全部数据,若是缓存满了,当须要存储新数据时,就须要必定的策略将一些老的数据清理出去,这个策略通常称为替换算法。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,因此被优先清理。
使用LinkedHashMap,能够很是容易的实现LRU缓存,默认状况下,LinkedHashMap没有对容量作限制,但它能够容易的作的,它有一个protected方法,以下所示:
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
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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,若是这个方法返回true,则这个最久的键值对就会被删除。LinkedHashMap的实现老是返回false,全部容量没有限制,但子类能够重写该方法,在知足必定条件的状况,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;
}
}
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这个缓存能够这么用:
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);
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限定缓存容量为3,前后添加了4个键值对,最久没被访问的键是"b",会被删除,因此输出为:
{c=call, a=abstract, d=call}
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理解了LinkedHashMap的用法,下面咱们来看其实现代码。关于代码,咱们说明下,本系列文章,若是没有额外说明,都是基于JDK 7的。
LinkedHashMap是HashMap的子类,内部增长了以下实例变量:
private transient Entry<K,V> header;
private final boolean accessOrder;
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accessOrder表示是按访问顺序仍是插入顺序。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,增长了两个变量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();
}
}
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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,若是是按访问顺序的,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,咱们来看操做方法,先看构造方法。
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,代码以下:
void init() {
header = new Entry<>(-1, null, null, null);
header.before = header.after = header;
}
复制代码
header被初始化为一个Entry对象,前驱和后继都指向本身,以下图所示:
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。
在LinkedHashMap中,put方法还会将节点加入到链表中来,若是是按访问有序的,还会调整节点到末尾,并根据状况删除最久没被访问的节点。
HashMap的put实现中,若是是新的键,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);
}
}
复制代码
它先调用父类的addEntry方法,父类的addEntry会调用createEntry建立节点,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++;
}
复制代码
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)
复制代码
好比,执行以下代码:
Map<String,Integer> countMap = new LinkedHashMap<>();
countMap.put("hello", 1);
复制代码
执行后,图示结构以下:
添加完后,调用removeEldestEntry检查是否应该删除老节点,若是返回值为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,若是键已经存在了,则会调用节点的recordAccess方法,LinkedHashMap.Entry重写了该方法,若是是按访问有序,则调整该节点到链表末尾。
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;
}
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与HashMap的get方法的区别,主要是调用了节点的recordAccess方法,若是是按访问有序,recordAccess调整该节点到链表末尾。
查看HashMap中是否包含某个值须要进行遍历,因为LinkedHashMap维护了单独的链表,它可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==null) {
for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
if (e.value==null)
return true;
} else {
for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
if (value.equals(e.value))
return true;
}
return false;
}
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代码比较简单,就不解释了。
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,每一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,也能够配置为访问顺序,LinkedHashMap及其节点类LinkedHashMap.Entry重写了若干方法以维护这种关系。
以前介绍的Map接口的实现类都有一个对应的Set接口的实现类,好比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,因此它也能够保持插入顺序,好比:
Set<String> set = new LinkedHashSet<>();
set.add("b");
set.add("c");
set.add("a");
set.add("c");
System.out.println(set);
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输出为:
[b, c, a]
复制代码
LinkedHashSet的实现比较简单,咱们就再也不介绍了。
本节主要介绍了LinkedHashMap的用法和实现原理,用法上,它能够保持插入顺序或访问顺序,插入顺序常常用于处理键值对的数据,并保持其输入顺序,也常常用于键已经排好序的场景,相比TreeMap效率更高,访问顺序常常用于实现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,咱们简单介绍了LinkedHashSet,它是HashSet的子类,但内部使用LinkedHashMap。
若是须要一个Map的实现类,而且键的类型为枚举类型,可使用HashMap,但应该使用一个专门的实现类EnumMap,为何呢?让咱们下节来探讨。
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