JDK源码分析(6)之 LinkedHashMap 相关
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 和 linkedlist 相关;
一、整体结构
1. 定义
public class linkedhashmap<k,v> extends hashmap<k,v> implements map<k,v> {}
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:
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initialcapacity
和loadfactor
,但是多了一个accessorder
,这也是linkedhashmap
最重要的一个成员变量了;
- 当
accessorder
为true
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; - 当
accessorder
为false
的时候,表示linkedhashmap
中记录的是插入顺序;
3. entry关系
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,
- 当
accessorder = true
时,就是lrucache, - 当
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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