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JDK源码分析(6)之 LinkedHashMap 相关

三枣 2019-01-21 09:50:00 阅读数:184 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

LinkedHashMap实质是HashMap+LinkedList,提供了顺序访问的功能;所以在看这篇博客之前最好先看一下我之前的两篇博客,HashMap 相关LinkedList 相关

一、整体结构

1. 定义

public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V> {}

LinkedHashMap 结构

从上述定义中也能看到LinkedHashMap其实就是继承了HashMap,并加了双向链表记录顺序,代码和结构本身不难,但是其中结构的组织,代码复用这些地方十分值得我们学习;具体结构如图所示:

LinkedHashMap 结构

2. 构造函数和成员变量

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {}
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {}
public LinkedHashMap() {}
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {}
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {}
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: <tt>true</tt>
* for access-order, <tt>false</tt> for insertion-order.
* @serial
*/
final boolean accessOrder;

可以看到LinkedHashMap的5个构造函数和HashMap的作用基本是一样的,都是初始化initialCapacityloadFactor,但是多了一个accessOrder,这也是LinkedHashMap最重要的一个成员变量了;

  • accessOrdertrue的时候,表示LinkedHashMap中记录的是访问顺序,也是就没放get一个元素的时候,这个元素就会被移到链表的尾部;
  • accessOrderfalse的时候,表示LinkedHashMap中记录的是插入顺序;

3. Entry关系

hashmap_entry

扎眼一看可能会觉得HashMap体系的节点继承关系比较混乱;一所以这样设计因为

  • LinkedHashMap继承至HashMap,其中的节点同样有普通节点和树节点两种;并且树节点很少使用;
  • 现在的设计中,树节点是可以完全复用的,但是HashMap的树节点,会浪费双向链表的能力;
  • 如果不这样设计,则至少需要两条继承关系,并且需要抽出双向链表的能力,整个继承体系以及方法的复用会变得非常复杂,不利于扩展;

二、重要方法

上面我们已经讲了LinkedHashMap就是HashMap+链表,所以我们只需要在结构有可能改变的地方加上链表的修改就可以了,结构可能改变的地方只要有put/get/replace,这里需要注意扩容的时候虽然结构改变了,但是节点的顺序仍然保持不变,所以扩容可以完全复用;

1. put 方法

  • 未找到key时,直接在最后添加一个节点
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;
}
TreeNode<K,V> newTreeNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>(hash, key, value, next);
linkNodeLast(p);
return p;
}
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;
}
}

上面代码很简单,但是很清晰的将添加节点到最后的逻辑抽离的出来;

  • 找到key,则替换value,这部分需要联系 HashMap 相关 中的put方法部分;
// HashMap.putVal
...
// 如果找到key
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
// 如果没有找到key
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
...

在之前的HashMap源码分析当中可以看到有几个空的方法

void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }

这三个就是用来调整链表位置的事件方法,可以看到HashMap.putVal中就使用了两个,

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;
}
}

afterNodeAccess可以算是LinkedHashMap比较核心的方法了,当访问了一个节点的时候,如果accessOrder = true则将节点放到最后,如果accessOrder = false则不变;

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);
}
}
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}

afterNodeInsertion方法是插入节点后是否需要移除最老的节点,这个方法和维护链表无关,但是对于LinkedHashMap的用途有很大作用,后天会举例说明;

2. get 方法

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;
}
public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return defaultValue;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}

get方法主要也是通过afterNodeAccess来维护链表位置关系;
以上就是LinkedHashMap链表位置关系调整的主要方法了;

3. containsValue 方法

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;
}

可以看到LinkedHashMap还重写了containsValue,在HashMap中寻找value的时候,需要遍历所有节点,他是遍历每个哈希桶,在依次遍历桶中的链表;而在LinkedHashMap里面要遍历所有节点的时候,就可以直接通过双向链表进行遍历了;

三、应用

public class Cache<K, V> {
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
private final int MAX_CAPACITY;
private LinkedHashMap<K, V> map;
public Cache(int capacity, boolean accessOrder) {
capacity = (int) Math.ceil((MAX_CAPACITY = capacity) / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1;
map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, accessOrder) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_CAPACITY;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return sb.toString();
}
}

以上是就是一个LinkedHashMap的简单应用,

  • accessOrder = true时,就是LRUCache,
  • accessOrder = false时,就是FIFOCache;
// LRUCache
Cache<String, String> cache = new Cache<>(3, true);
cache.put("a", "1");
cache.put("b", "2");
cache.put("c", "3");
cache.put("d", "4");
cache.get("c");
System.out.println(cache);

// 打印:b:2 d:4 c:3

// FIFOCache
Cache<String, String> cache = new Cache<>(3, false);
cache.put("a", "1");
cache.put("b", "2");
cache.put("c", "3");
cache.put("d", "4");
cache.get("c");
System.out.println(cache);

// 打印:b:2 c:3 d:4

总结

  • 总体而言LinkedHashMap的代码比较简单,但是我觉得里面代码的组织,逻辑的提取等方面特别值得借鉴;
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本文为[三枣]所创,转载请带上原文链接,感谢
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