聊聊LinkedHashMap
LinkedHashMap简介
LinkedHashMap是一个根据某种规则有序的hashmap。根据名字,我们也可以看出这个集合是有hash散列的功能的同时也有顺序。hashmap是无法根据某种顺序来访问数据的,例如放入集合的元素先后的顺序。list都有这个功能,可以根据放入集合的先后来访问具体的数据。这里大家也肯定是有疑问的,例如都已经使用了hash了,为什么还要去保证顺序访问。这个在后面的场景中解释。
LinkedHashMap的实现
当刚遇到这个集合的时候,我也疑惑,能同时满足条件的数据结构究竟是怎么样的。如果没有思考这个问题,还请看到这里好好想想。
---------滑稽分割--------
答案确实是没有这样的数据结构。他是两种结构的组合。一种是我们熟悉的hashmap。另外一种就是链表。数据存入集合的时候,先根据hashmap的流程存放入数组中。然后再根据链表的原则,进行链接。
如果看源码,也会发现其实没有多少方法。基本都是继承自hashmap的。
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
我们来看看串联逻辑的几个操作
节点组成
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);
}
}
可以看出。相比hashmap的节点。linkedhashmap主要增加before, after。可以组成一个双向链表。
节点加入
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;//获取最后一个节点
tail = p;//tail指向新加入的节点
if (last == null)//链表为空
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}
//新建节点的时候把节点加入了双向链表
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;
}
删除情况也是类似。
节点访问
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
if (accessOrder)//是否根据某种顺序
afterNodeAccess(e);//把访问节点加入到尾节点
return e.value;
}
afterNodeAccess中主要是把访问的节点从原来的位置摘除,加入到尾节点,成为链表的最后一个元素。
使用场景
顺序遍历和快速定位
LinkedHashMap适合有加入顺序和快速定位的场景。我自己开发中遇到过一个场景,就是把配置顺序读取,需要按照读取的顺序访问,而且还需要根据值key直接获取值。这个场景就需要使用LinkedHashMap。
缓存
LinkedHashMap另外一个强大的功能就是做缓存。不过我们要继承一下。去重写一个方法。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {//默认是没有操作
return false;
}
这个方法在插入之后会被调用到。
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {//删除第一个元素
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
LinkedHashMap支持两种缓存策略。FIFO和LRU。大家应该也猜到控制策略的地方就是accessOrder。默认为false。就是FIFO。设置为true时就是LRU。因为在访问的时候会调整链表结构,调用afterNodeAccess会把访问的节点放入队列最后。所以每次删除first就可以达到效果。我一般会选择继承LinkedHashMap。然后重写removeEldestEntry,例如可以元素个数达到200范围true。这里需要根据具体场景来编写。