1、概述
签名：
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>{
}LinkedHashMap是HashMap的一个子类，它保留插入的顺序，如果需要输出的顺序和输入时的相同，那么就选用LinkedHashMap。
LinkedHashMap是Map接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
LinkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问链接的哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。
根据链表中元素的顺序可以分为：按插入顺序的链表，和按访问顺序(调用get方法)的链表。
默认是按插入顺序排序，如果指定按访问顺序排序，那么调用get方法后，会将这次访问的元素移至链表尾部，不断访问可以形成按访问顺序排序的链表。 可以重写removeEldestEntry方法返回true值指定插入元素时移除最老的元素；
对于LinkedHashMap而言，它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似，它通过重写父类相关的方法，来实现自己的链接列表特性
2、LinkedHashMap链表结构
其在HashMap的基础上增加了如下属性：
// 链表头
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
// 链表尾
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
// 继承 Node，为数组的每个元素增加了 before 和 after 属性
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);
}
}
// 控制两种访问模式的字段，默认false；true按照访问顺序，会把经常访问的 key 放到队尾；false按照插入顺序提供访问
final boolean accessOrder;3、如何按照顺序新增
LinkeHashMap初始化时，默认 accessOrder 为false，是按照插入顺序提供访问
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}插入方法是使用的是父类的put方法，不过重写了 put方法调用执行的newNode\newTreeNode 和 afterNodeAccess 方法：
// 新增节点，并追加到链表的尾部
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
// 新增节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> p = new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 追加到链表的尾部
linkNodeLast(p);
return p;
}
// link at the end of list
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
// 新增节点等于位节点
tail = p;
// last 为空，说明链表为空，首尾节点相等
if (last == null)
head = p;
// 链表有数据，直接建立新增节点和上个尾节点之间的前后关系即可
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}LinkedHashMap 通过新增头节点、尾节点，给每个节点增加 before、after 属性，每次新增时，都把节点追加到尾节点等手段，在新增的时候，就已经维护了按照插入顺序的链表结构了。
4、按照顺序访问
LinkedHashMap只提供单向访问，即按照插入的顺序从头到尾访问，不能像LinkedList那样可以双向访问；
访问主要是通过迭代器进行访问，迭代器初始化时，默认从头结点开始访问，在迭代过程中，不断访问当前节点的after节点即可；
Map 对 key、value 和 entity（节点） 都提供出了迭代的方法，假设我们需要迭代 entity，就可使用 LinkedHashMap.entrySet().iterator() 这种写法直接返回 LinkedHashIterator ，LinkedHashIterator 是迭代器，我们调用迭代器的 nextNode 方法就可以得到下一个节点，迭代器的源码如下：
// 初始化时，默认从头节点开始访问
LinkedHashIterator() {
// 头节点作为第一个访问的节点
next = head;
expectedModCount = modCount;
current = null;
}
final LinkedHashMap.Entry<K,V> nextNode() {
LinkedHashMap.Entry<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)// 校验
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
current = e;
next = e.after; // 通过链表的 after 结构，找到下一个迭代的节点
return e;
}5、访问最少删除策略（LRU）
5.1、如何实现
重写 removeEldestEntry方法即可
// 新建 LinkedHashMap
LinkedHashMap<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(4,0.75f,true) {
{
put(10, 10);
put(9, 9);
put(20, 20);
put(1, 1);
}
@Override
// 覆写了删除策略的方法，我们设定当节点个数大于 3 时，就开始删除头节点
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > 3;
}
};当我们调用 map.get(9) 方法时，元素 9 移动到队尾，调用 map.get(20) 方法时， 元素 20 被移动到队尾，这个体现了经常被访问的节点会被移动到队尾。
5.2、get时为什么元素会放到队尾
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 调用 HashMap get 方法
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
// 如果设置了 LRU 策略
if (accessOrder)
// 这个方法把当前 key 移动到队尾
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}从上述源码中，可以看到，如果 accessOrder 为true的话通过 afterNodeAccess 方法把当前访问节点移动到了队尾，其实不仅仅是 get 方法，执行 getOrDefault、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent、merge 方法时，也会这么做，通过不断的把经常访问的节点移动到队尾，那么靠近队头的节点，自然就是很少被访问的元素了。
5.3、删除策略
在执行 put 方法时，发现队头元素被删除了，LinkedHashMap 本身是没有 put 方法实现的，调用的是 HashMap 的 put 方法，但 LinkedHashMap 实现了 put 方法中的调用 afterNodeInsertion 方法，这个方式实现了删除，我们看下源码：
// 删除很少被访问的元素，被 HashMap 的 put 方法所调用
void afterNodeInsertion(boolean evict) {
// 得到元素头节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
// removeEldestEntry 来控制删除策略，如果队列不为空，并且删除策略允许删除的情况下，删除头节点
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
// removeNode 删除头节点
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}- http://www.cnblogs.com/children/archive/2012/10/02/2710624.html
- http://www.tuicool.com/articles/IRBNB3v
- LRU算法:http://woming66.iteye.com/blog/1284326
- LRU算法:http://tomyz0223.iteye.com/blog/1035686