大多数情况下，只要不涉及线程安全问题，Map基本都可以使用HashMap，不过HashMap有一个问题，就是迭代HashMap的顺序并不是HashMap放置的顺序，也就是无序。HashMap的这一缺点往往会带来困扰，因为有些场景，我们期待一个有序的Map。
这个时候，LinkedHashMap就闪亮登场了，它虽然增加了时间和空间上的开销，但是通过维护一个运行于所有条目的双向链表，LinkedHashMap保证了元素迭代的顺序。该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。
1. LinkedHashMap基本结构
LinkedHashMap可以认为是HashMap+LinkedList，即它既使用HashMap操作数据结构，又使用LinkedList维护插入元素的先后顺序。
LinkedHashMap是HashMap的子类，自然LinkedHashMap也就继承了HashMap中所有非private的方法。
相比HashMap，LinkedHashMap多实现了两个属性：
/**
* The head of the doubly linked list.
* 双向链表的头节点
*/
private transient Entry<K,V> header;
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: true
* for access-order, false for insertion-order.
* true表示最近最少使用次序，false表示插入顺序
*/
private final boolean accessOrder;
其中Entry的数据结构为：
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
...
}
列一下Entry里面有的一些属性吧：
- K key
- V value
- Entry<K, V> next
- int hash
- Entry<K, V> before
- Entry<K, V> after
其中前面四个，是从HashMap.Entry中继承过来的；后面两个，是LinkedHashMap独有的。不要搞错了next和before、After，next是用于维护HashMap指定table位置上连接的Entry的顺序的，before、After是用于维护Entry插入的先后顺序的。
LinkedHashMap结构图
image
第一张图为LinkedHashMap整体结构图，第二张图专门把循环双向链表抽取出来，直观一点，注意该循环双向链表的头部存放的是最久访问的节点或最先插入的节点，尾部为最近访问的或最近插入的节点，迭代器遍历方向是从链表的头部开始到链表尾部结束，在链表尾部有一个空的header节点，该节点不存放key-value内容，为LinkedHashMap类的成员属性，循环双向链表的入口。
2. LinkedHashMap构造方法
LinkedHashMap一共提供了五个构造方法：
// 构造方法1，构造一个指定初始容量和负载因子的、按照插入顺序的LinkedList
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;
}
// 构造方法2，构造一个指定初始容量的LinkedHashMap，取得键值对的顺序是插入顺序
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {
super(initialCapacity);
accessOrder = false;
}
// 构造方法3，用默认的初始化容量和负载因子创建一个LinkedHashMap，取得键值对的顺序是插入顺序
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
// 构造方法4，通过传入的map创建一个LinkedHashMap，容量为默认容量（16）和(map.zise()/DEFAULT_LOAD_FACTORY)+1的较大者，装载因子为默认值
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
super(m);
accessOrder = false;
}
// 构造方法5，根据指定容量、装载因子和键值对保持顺序创建一个LinkedHashMap
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
3. 利用LinkedHashMap实现LRU算法缓存
LinkedHashMap可以用来作缓存，比方说LRUCache，看一下这个类的代码，很简单，就十几行而已：
public class LRUCache extends LinkedHashMap
{
public LRUCache(int maxSize)
{
super(maxSize, 0.75F, true);
maxElements = maxSize;
}
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry eldest)
{
return size() > maxElements;
}
private static final long serialVersionUID = 1L;
protected int maxElements;
}
顾名思义，LRUCache就是基于LRU算法的Cache（缓存），这个类继承自LinkedHashMap，而类中看到没有什么特别的方法，这说明LRUCache实现缓存LRU功能都是源自LinkedHashMap的。LinkedHashMap可以实现LRU算法的缓存基于两点：
- LinkedList首先它是一个Map，Map是基于K-V的，和缓存一致
- LinkedList提供了一个boolean值可以让用户指定是否实现LRU
我们看一下LinkedList带boolean型参数的构造方法：
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
就是这个accessOrder，它表示：
- false，所有的Entry按照插入的顺序排列
- true，所有的Entry按照访问的顺序排列
第二点的意思就是，如果有1 2 3这3个Entry，那么访问了1，就把1移到尾部去，即2 3 1。每次访问都把访问的那个数据移到双向队列的尾部去，那么每次要淘汰数据的时候，双向队列最头的那个数据不就是最不常访问的那个数据了吗？换句话说，双向链表最头的那个数据就是要淘汰的数据。
"访问"，这个词有两层意思：
- 根据Key拿到Value，也就是get方法
- 修改Key对应的Value，也就是put方法
首先看一下get方法，它在LinkedHashMap中被重写：
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;
}
然后是put方法，沿用父类HashMap的：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
修改数据也就是第6行~第14行的代码。看到两端代码都有一个共同点：都调用了recordAccess方法，且这个方法是Entry中的方法，也就是说每次的recordAccess操作的都是某一个固定的Entry。
recordAccess，顾名思义，记录访问，也就是说你这次访问了双向链表，我就把你记录下来，怎么记录？把你访问的Entry移到尾部去。这个方法在HashMap中是一个空方法，就是用来给子类记录访问用的，看一下LinkedHashMap中的实现：
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
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;
}
看到每次recordAccess的时候做了两件事情：
把待移动的Entry的前后Entry相连
把待移动的Entry移动到尾部
当然，这一切都是基于accessOrder=true的情况下。最后用一张图表示一下整个recordAccess的过程吧：
recordAccess
void recordAccess(HashMap<K,V> m) 这个方法就是我们一开始说的，accessOrder为true时，就是使用的访问顺序，访问次数最少到访问次数最多，此时要做特殊处理。处理机制就是访问了一次，就将自己往后移一位，这里就是先将自己删除了，然后在把自己添加，这样，近期访问的少的就在链表的开始，最近访问的元素就会在链表的末尾。如果为false。那么默认就是插入顺序，直接通过链表的特点就能依次找到插入元素，不用做特殊处理。
如果没有LinkedHashMap，我们实现一个自定义的LRU数据结构，可以这么写：
/**
* 在版本一中，我们自己利用HashMap和一个简单的双向链表来实现LRU缓存
*/
class LRUCache {
// 双向链表节点定义
class Node {
int key;
int val;
Node prev;
Node next;
}
private int capacity;
//保存链表的头节点和尾节点
private Node first;
private Node last;
private Map<Integer, Node> map;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>(capacity);
}
public int get(int key) {
Node node = map.get(key);
//为空返回-1
if (node == null) {
return -1;
}
moveToHead(node);
return node.val;
}
private void moveToHead(Node node) {
if (node == first) {
return;
} else if (node == last) {
last.prev.next = null;
last = last.prev;
} else {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
node.prev = first.prev;
node.next = first;
first.prev = node;
first = node;
}
public void put(int key, int value) {
Node node = map.get(key);
if (node == null) {
node = new Node();
node.key = key;
node.val = value;
if(map.size() == capacity) {
removeLast();
}
addToHead(node);
map.put(key, node);
} else {
node.val = value;
moveToHead(node);
}
}
private void addToHead(Node node) {
if (map.isEmpty()) {
first = node;
last = node;
} else {
node.next = first;
first.prev = node;
first = node;
}
}
private void removeLast() {
map.remove(last.key);
Node prevNode = last.prev;
if (prevNode != null) {
prevNode.next = null;
last = prevNode;
}
}
@Override
public String toString() {
return map.keySet().toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache cache = new LRUCache(3);
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.put(3, 3);
cache.get(1);
cache.put(4, 3);
System.out.println(cache);
}
}