LinkedHashMap的源码底层原理
LinkedHashMap的源码底层原理
LinkedHashMap继承自HashMap,但是它的底层增加了一个链表来维护插入或者访问顺序，使得LinkedHashMap变动有顺序性。如下图所示：
上图中可以看出，LinkedHashMap继承了HashMap，多了两个成员变量，tail和head指针，还使用Entry内部类继承了HashMap的Node内部类，在原有基础上增加了before和after指针。
默认情况下，是按照插入顺序的，也就是put的顺序。LiknedHashMap在put元素的时候会记录用指针，将数组元素的插入顺序记录下来。
通过重写HashMap的newNode()方法，在put方法，插入一个Entry后，Entry的before和last指针类似链表会连起来，并且LinkedHashMap的tail和head指针也会记录下首尾元素。将插入顺序用链表记录下来。
至于访问顺序的情况，你可以在一会后面的例子会提到。
TreeMap的源码底层原理
TreeMap的源码底层原理
同理TreeMap也是一个有序的Map，底层是通过红黑树来维持顺序的，并且TreeMap支持自定义排序规则。原理下图所示：
TreeMap没有继承HashMap，他自己实现了put方法，主要逻辑是生成树root节点和普通叶子节点。
刚开始树为空，肯定是进入第一步，生成root节点，创建一个Entry就结束了，这个Entry中多了left和partent、right，color等变量。
创建TreeMap的时候可以指定排序规则，默认不指定使用Key值默认的compare方法,进行排序生成一棵排序后的二叉树，之后调整为红黑树。
而且它没有数组的结构，它就是一个纯粹的红黑树，get的时候通过遍历红黑树获取元素。
在遍历的时候，TreeMap通过EntryIterator进行从小到大的遍历，实现有序访问。
HashTable、HashSet、LinkedHashSet、TreeSet底层原理
HashTable、HashSet、LinkedHashSet、TreeSet底层原理
最后我们聊一下HashMap的其他兄弟姐妹。为什么这么说呢？
因为HashTable和HashMap核心区别就是使用synchronized保证线程安全，这个和Vector+ArrayList很像。
因为HashSet使用了HashMap，只不过add方法时候的value都是new Object()而已，结合map的特性，同一个key值只能存在一个，map在put的时候，会hash寻址到数组的同一个位置去，然后覆盖原来的值，所以Set是去重的。默认是无序的。核心代码如下：
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}因为LinkedHashSet继承了HashSet,此时HashSet通过使用LinkedHashMap是可以进行访问有序的保证。
因为TreeSet也同理，默认是根据key值的compare方法来排序的，可以自定义Comparator，底层使用了TreeMap，add元素时，同样是空的Object，同样去重，但是TreeSet访问是可以有序。
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}它们的源码都极其简单， 没什么好研究的。所以重点是，你懂了之前的HashMap、LinkedHashMap、TreeMap才是关键。**
下面我们来看一些使用这些集合的场景：
LinkedHashMap应用：Storm中的LRUMap
LinkedHashMap应用：Storm中的LRUMap
- 之前你应该熟悉了LinkedHashMap的的插入有序性。调用put方法时，通过链表记录插入的顺序。但是LinkedHashMap还可以支持访问有序性。按照get方法的访问顺序，进行排序。比如：
这个底层和插入有序很像，也是通过一个变量叫做accessOrder和HashMap的put方法和get中重写预留的方法做到的。
每访问一次元素，会将元素移动链表的指针，将刚访问的元素移动到链表的尾部。
基于这个机制我们可以实现一个LRU的Map，实现有自动失效LRU内存缓存Map,这样当元素个数超过缓存容量时，通过LRU可以保证最近最少访问的元素被移除掉。
如果你看过storm的源码的话，你会看到有这样一个LRUMap实现：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LRUMap<A, B> extends LinkedHashMap<A, B> {
private int maxSize;
public LRUMap(int maxSize) {
super(maxSize + 1, 1.0f, true);
this.maxSize = maxSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(final Map.Entry<A, B> eldest) {
return size() > maxSize;
}
}这个方法很巧妙的基于LinkedHashMap访问有序，实现了一个LRUMap。
首先通过maxSize限定缓存Map的大小，调用父类构造函数，扩容因子为1.0f，第三个入参表示accessOrder=true。重写了removeEldestEntry。
其次通过LinkedHashMap,在get方法时候，如果accessOrder是true，会将get到的元素，放到链表的尾部。保证Map缓存中最新访问的元素的不会被LRU掉。get方法源码如下：
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;
}可以看到有一个方法afterNodeAccess,通过这个来控制LinkedList访问时，单向链表的顺序，从而达到访问有序。
在put方法的时候有一个扩展的入口afterNodeInsertion中，HashMap默认这个方法是空的，什么都不做。但是LinkedHashMap实现了这个方法，并且通过removeEldestEntry+accessOrder控制，如果访问有序参数为true，并且头节点有元素，且 removeEldestEntry 满足，即size() > maxSize，缓存大小达到上限maxSize，会进行一次removeNode操作，移除链表第一个元素。第一个元素就是最近最少访问的元素。如下图所示：
TreeSet和TreeMap应用：HDFS中文件租约时长维护
TreeSet和TreeMap应用：HDFS中文件租约时长维护
在HDFS中LeaseManager，有一个非常经典契约检查的机制，对所有的契约，按照续约的时间在TreeSet里排序，后面检查的时候，每次就挑最老的那个契约来检查，是否超过60分钟。如果超过，就释放契约再检查第二老的那个契约，如果最老的契约都没过期，那就说明其他的契约肯定都没过期。
用这个方法，可以巧妙的避免说，后台线程每隔一定时间，就要把所有的契约都遍历一遍来检查里面的最近一次续约的时间
如果一个客户端申请契约过后，超过1小时，都还没有续约，那么这个契约会被自动释放掉，这是他的一个很重要的机制。
如下图所示：
好了，到这里，《JDK源码成长记》集合篇的知识基本就带大家学习完了。当然，你一定要结合学到的，不断自己看源码分析思路，之后讲给同事，和他们讨论一下，才能更多的融会贯通。而不是看过文章之后，80%还给我了。
你可以在评论区回复你遇见的使用这些集合的场景，欢迎你评论。
你也可以搜索下你们的业务代码，看看使用了哪些集合类，怎么用的，有没什么隐患？
下一篇我会进行章节总结，也会给大家提供一些常见面试题，让大家检测下学习成果。相信大家掌握了源码原理后，无论是看源码，还是面试，或者应用都可以游刃有余。
金句甜点
金句甜点
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一个性化。
坚持的秘诀除了之前提到的视觉化、目标化，最后一个就是个性化。每个人都自己喜欢的事情，你不能坚持你不喜欢的事情，还是那个例子，假如你要减肥，比如你就不喜欢吃西蓝花，他虽然是热量低的食物，的确很适合减脂塑形的时候吃，但是非要你吃，头两天还好，你能忍受，但是你肯定是坚持不下来的，你要找到适合你自己的低热量食物，定制化的调整，不喜欢的事情怎么能坚持下来呢？运动也是一样，你就是不喜欢做俯卧撑，就喜欢平板支撑，那就换成你喜欢的，你做不了Burbee跳，你就可以做半个等等....而且个性化很重要的一点是比如不喜欢看成长记的时候，觉得费脑子，就看看今日头条，微博，朋友圈奖励自己一下，再看一篇成长记，之后再奖励自己做些自己喜欢的事情。可以做一些重要的事情，在做一些自己喜欢的事情。适当的个性化调整，也是让你坚持前进，渐渐形成习惯的个性化。时间久了相信你不这么做都会觉得难受的。
所以，当你选择你能坚持而且喜欢的，变成一个好的习惯，还一直提醒自己觉得值，就一定能坚持下来。记住坚持的秘诀视觉化、目标化、个性化，你可以试试。
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
欢迎大家在评论区留言和我交流。
（声明：JDK源码成长记基于JDK 1.8版本，部分章节会提到旧版本特点）
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！