LinkedHashMap与LRU——来自源码的启示

Posted 2021-01-11 zhaolide

LinkedHashMap是HashMap的扩展，它根据元素的插入顺序或者访问顺序（accessOrderd属性指定），使用双向链表，将所有元素连接起来，使得对HashMap的遍历变得有序。
示意图如下：

(图片引用自：https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/71713781)

为什么要设计这个类？

这个实现是为了解决HashMap和HashTable无序问题，而又不增加像TreeMap那样对树操作的高额成本。

LRU是一种缓存淘汰算法，LRU（Least recently used，最远使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。如果对LRU不清楚的同学可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/zhoucheng05_13/article/details/79829601

下面是一段LinkedHashMap源码的注释文档：

上面源码注释的意思是，LinkedHashMap的一个特殊的构造器LinkedHashMap(int,float,boolean)被用来创建一个从最远到最近被访问的访问顺序排序的LinkedHashMap。这样的map非常适合用于实现LRU缓存。

1. 通过构造器指定accessOrder为true

上面提到的构造器源码如下：

重点在于它设置了accessOrder属性，关于该属性的定义如下：

2. 在元素被访问后将其移动到链表的末尾

在元素被访问时，如果accessOrder为true，即该map通过访问顺序排序，零基础学雅思那么被访问的元素会被移动到链表的末尾，以get方法为例：

可以看到，在指定的key存在的情况下，会判断accessOrder的属性，如果为true，会调用afterNodeAccess(e)方法，该方法源码如下：

这个在源码官方文档中同样有详细的说明：

上面的文档可以分为几个点：

1. 调用put、putIfAbsent、get、getOrDefault、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent、merge方法会引起对相应Entry的访问。
2. replace方法只有在value被替换时才算访问操作
3. putAll方法对传入map中的每一个映射都产生了一次访问（根据map的Iterator顺序）。

除此以外，没有任何方法会产生对entry的访问。尤其需要注意的是！在集合视图中的操作不会影响背后Map的迭代顺序。
上面的规则都可以从源码中找打答案，以replace()方法为例（该方法在HashMap中）：

从上面我们可以看到，只有当key存在，并对value进行了替换之后，才会调用afterNodeAccess(e); 方法，产生顺序的调整。
所以，归根结底，只有在源码中调用了afterNodeAccess(e);方法，才会调整节点顺序，即算作对entry的访问操作。

LinkedHashMap对LRU策略青睐有加，它专门为其设计了一个方法：

该方法的说明文档长达20余行，为了节省篇幅，这里就不贴出来了，下面我会对其一一说明。
首先，这个方法的作用是决定当有新元素插入时，是否要移除Eldest的元素。新航道托福它的调用时机是在新元素被插入到map中后，被put和putAll方法调用。文档中这样说道：“它为实现者提供了一个机会，可以在每次添加新条目时删除最老的条目。这在使用map做缓存时非常有用：它允许map通过删除最旧的元素来减少内存消耗。”下面是官方文档中举的一个简单例子：

这个例子的作用是，当map增长到100时，每次插入新的元素就删除一个最老的元素，使得容量始终保持在100.
这个方法没有直接修改map，而是通过返回值决定是否允许map修改自身。要在这个方法中直接修改map也是允许的，不过如果要这么做，那么必须返回false，以防止map被重复修改。
在默认的实现中，这个方法仅仅返回false，所以这个map表现的像一个普通的map，最老的元素永远不会被移除。如果需要实现特定的功能，我们需要向下面这样重写该方法：

常听说Map可以用于实现缓存，当阅读了这个类过后才有了直观的感受。从源码中的方法可以看出，该类的确是为缓存量身定制的。