1. 概述

LinkedHashMap 繼承自 HashMap，在 HashMap 基礎上，通過維護一條雙向鏈表，解決了 HashMap 不能隨時保持遍歷順序和插入順序一致的問題。除此之外，LinkedHashMap 對訪問順序也提供了相關支持。在一些場景下，該特性很有用，比如緩存。在實現上，LinkedHashMap 很多方法直接繼承自 HashMap，僅為維護雙向鏈表覆寫了部分方法。所以，要看懂 LinkedHashMap 的源碼，需要先看懂 HashMap 的源碼。關于 HashMap 的源碼分析，本文并不打算展開講了。大家可以參考我之前的一篇文章“HashMap 源碼詳細分析(JDK1.8)”。在那篇文章中，我配了十多張圖幫助大家學習 HashMap 源碼。

本篇文章的結構與我之前兩篇關于 Java 集合類(集合框架)的源碼分析文章不同，本文將不再分析集合類的基本操作(查找、遍歷、插入、刪除)，而是把重點放在雙向鏈表的維護上。包括鏈表的建立過程，刪除節點的過程，以及訪問順序維護的過程等。好了，接下里開始分析吧。

2. 原理

上一章說了 LinkedHashMap 繼承自 HashMap，所以它的底層仍然是基于拉鏈式散列結構。該結構由數組和鏈表或紅黑樹組成，結構示意圖大致如下：

LinkedHashMap 在上面結構的基礎上，增加了一條雙向鏈表，使得上面的結構可以保持鍵值對的插入順序。同時通過對鏈表進行相應的操作，實現了訪問順序相關邏輯。其結構可能如下圖：

上圖中，淡藍色的箭頭表示前驅引用，紅色箭頭表示后繼引用。每當有新鍵值對節點插入，新節點最終會接在 tail 引用指向的節點后面。而 tail 引用則會移動到新的節點上，這樣一個雙向鏈表就建立起來了。

上面的結構并不是很難理解，雖然引入了紅黑樹，導致結構看起來略為復雜了一些。但大家完全可以忽略紅黑樹，而只關注鏈表結構本身。好了，接下來進入細節分析吧。

3. 源碼分析

3.1 Entry 的繼承體系

在對核心內容展開分析之前，這里先插隊分析一下鍵值對節點的繼承體系。先來看看繼承體系結構圖：

上面的繼承體系乍一看還是有點復雜的，同時也有點讓人迷惑。HashMap 的內部類 TreeNode 不繼承它的了一個內部類 Node，卻繼承自 Node 的子類 LinkedHashMap 內部類 Entry。這里這樣做是有一定原因的，這里先不說。先來簡單說明一下上面的繼承體系。LinkedHashMap 內部類 Entry 繼承自 HashMap 內部類 Node，并新增了兩個引用，分別是 before 和 after。這兩個引用的用途不難理解，也就是用于維護雙向鏈表。同時，TreeNode 繼承 LinkedHashMap 的內部類 Entry 后，就具備了和其他 Entry 一起組成鏈表的能力。但是這里需要大家考慮一個問題。當我們使用 HashMap 時，TreeNode 并不需要具備組成鏈表能力。如果繼承 LinkedHashMap 內部類 Entry ，TreeNode 就多了兩個用不到的引用，這樣做不是會浪費空間嗎？簡單說明一下這個問題(水平有限，不保證完全正確)，這里這么做確實會浪費空間，但與 TreeNode 通過繼承獲取的組成鏈表的能力相比，這點浪費是值得的。在 HashMap 的設計思路注釋中，有這樣一段話：

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we

use them only when bins contain enough nodes to warrant use

(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to

removal or resizing) they are converted back to plain bins. In

usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are

rarely used.

大致的意思是 TreeNode 對象的大小約是普通 Node 對象的2倍，我們僅在桶(bin)中包含足夠多的節點時再使用。當桶中的節點數量變少時(取決于刪除和擴容)，TreeNode 會被轉成 Node。當用戶實現的 hashCode 方法具有良好分布性時，樹類型的桶將會很少被使用。

通過上面的注釋，我們可以了解到。一般情況下，只要 hashCode 的實現不糟糕，Node 組成的鏈表很少會被轉成由 TreeNode 組成的紅黑樹。也就是說 TreeNode 使用的并不多，浪費那點空間是可接受的。假如 TreeNode 機制繼承自 Node 類，那么它要想具備組成鏈表的能力，就需要 Node 去繼承 LinkedHashMap 的內部類 Entry。這個時候就得不償失了，浪費很多空間去獲取不一定用得到的能力。

說到這里，大家應該能明白節點類型的繼承體系了。這里單獨拿出來說一下，為下面的分析做鋪墊。敘述略為啰嗦，見諒。

3.2 鏈表的建立過程

鏈表的建立過程是在插入鍵值對節點時開始的，初始情況下，讓 LinkedHashMap 的 head 和 tail 引用同時指向新節點，鏈表就算建立起來了。隨后不斷有新節點插入，通過將新節點接在 tail 引用指向節點的后面，即可實現鏈表的更新。

Map 類型的集合類是通過 put(K,V) 方法插入鍵值對，LinkedHashMap 本身并沒有覆寫父類的 put 方法，而是直接使用了父類的實現。但在 HashMap 中，put 方法插入的是 HashMap 內部類 Node 類型的節點，該類型的節點并不具備與 LinkedHashMap 內部類 Entry 及其子類型節點組成鏈表的能力。那么，LinkedHashMap 是怎樣建立鏈表的呢？在展開說明之前，我們先看一下 LinkedHashMap 插入操作相關的代碼：

// HashMap 中實現public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);}// HashMap 中實現final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {...} // 通過節點 hash 定位節點所在的桶位置，并檢測桶中是否包含節點引用 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {...} else { Node e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) {...} else { // 遍歷鏈表，并統計鏈表長度 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 未在單鏈表中找到要插入的節點，將新節點接在單鏈表的后面 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {...} break; } // 插入的節點已經存在于單鏈表中 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {...} afterNodeAccess(e); // 回調方法，后續說明 return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) {...} afterNodeInsertion(evict); // 回調方法，后續說明 return null;}// HashMap 中實現Node newNode(int hash, K key, V value, Node next) { return new Node<>(hash, key, value, next);}// LinkedHashMap 中覆寫Node newNode(int hash, K key, V value, Node e) { LinkedHashMap.Entry p = new LinkedHashMap.Entry(hash, key, value, e); // 將 Entry 接在雙向鏈表的尾部 linkNodeLast(p); return p;}// LinkedHashMap 中實現private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry p) { LinkedHashMap.Entry last = tail; tail = p; // last 為 null，表明鏈表還未建立 if (last == null) head = p; else { // 將新節點 p 接在鏈表尾部 p.before = last; last.after = p; }}

上面就是 LinkedHashMap 插入相關的源碼，這里省略了部分非關鍵的代碼。我根據上面的代碼，可以知道 LinkedHashMap 插入操作的調用過程。如下：

我把 newNode 方法紅色背景標注了出來，這一步比較關鍵。LinkedHashMap 覆寫了該方法。在這個方法中，LinkedHashMap 創建了 Entry，并通過 linkNodeLast 方法將 Entry 接在雙向鏈表的尾部，實現了雙向鏈表的建立。雙向鏈表建立之后，我們就可以按照插入順序去遍歷 LinkedHashMap，大家可以自己寫點測試代碼驗證一下插入順序。

以上就是 LinkedHashMap 維護插入順序的相關分析。本節的最后，再額外補充一些東西。大家如果仔細看上面的代碼的話，會發現有兩個以after開頭方法，在上文中沒有被提及。在 JDK 1.8 HashMap 的源碼中，相關的方法有3個：

// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actionsvoid afterNodeAccess(Node p) { }void afterNodeInsertion(boolean evict) { }void afterNodeRemoval(Node p) { }

根據這三個方法的注釋可以看出，這些方法的用途是在增刪查等操作后，通過回調的方式，讓 LinkedHashMap 有機會做一些后置操作。上述三個方法的具體實現在 LinkedHashMap 中，本節先不分析這些實現，相關分析會在后續章節中進行。

3.3 鏈表節點的刪除過程

與插入操作一樣，LinkedHashMap 刪除操作相關的代碼也是直接用父類的實現。在刪除節點時，父類的刪除邏輯并不會修復 LinkedHashMap 所維護的雙向鏈表，這不是它的職責。那么刪除及節點后，被刪除的節點該如何從雙鏈表中移除呢？當然，辦法還算是有的。上一節最后提到 HashMap 中三個回調方法運行 LinkedHashMap 對一些操作做出響應。所以，在刪除及節點后，回調方法 afterNodeRemoval 會被調用。LinkedHashMap 覆寫該方法，并在該方法中完成了移除被刪除節點的操作。相關源碼如下：

// HashMap 中實現public V remove(Object key) { Node e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;}// HashMap 中實現final Node removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node[] tab; Node p; int n, index; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) {...} else { // 遍歷單鏈表，尋找要刪除的節點，并賦值給 node 變量 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) {...} // 將要刪除的節點從單鏈表中移除 else if (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); // 調用刪除回調方法進行后續操作 return node; } } return null;}// LinkedHashMap 中覆寫void afterNodeRemoval(Node e) { // unlink LinkedHashMap.Entry p = (LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after; // 將 p 節點的前驅后后繼引用置空 p.before = p.after = null; // b 為 null，表明 p 是頭節點 if (b == null) head = a; else b.after = a; // a 為 null，表明 p 是尾節點 if (a == null) tail = b; else a.before = b;}

刪除的過程并不復雜，上面這么多代碼其實就做了三件事：

根據 hash 定位到桶位置

遍歷鏈表或調用紅黑樹相關的刪除方法

從 LinkedHashMap 維護的雙鏈表中移除要刪除的節點

舉個例子說明一下，假如我們要刪除下圖鍵值為 3 的節點。

根據 hash 定位到該節點屬于3號桶，然后在對3號桶保存的單鏈表進行遍歷。找到要刪除的節點后，先從單鏈表中移除該節點。如下：

然后再雙向鏈表中移除該節點：

刪除及相關修復過程并不復雜，結合上面的圖片，大家應該很容易就能理解，這里就不多說了。

3.4 訪問順序的維護過程

前面說了插入順序的實現，本節來講講訪問順序。默認情況下，LinkedHashMap 是按插入順序維護鏈表。不過我們可以在初始化 LinkedHashMap，指定 accessOrder 參數為 true，即可讓它按訪問順序維護鏈表。訪問順序的原理上并不復雜，當我們調用get/getOrDefault/replace等方法時，只需要將這些方法訪問的節點移動到鏈表的尾部即可。相應的源碼如下：

// LinkedHashMap 中覆寫public V get(Object key) { Node e; if ((e = getNode(hash(key), key)) == null) return null; // 如果 accessOrder 為 true，則調用 afterNodeAccess 將被訪問節點移動到鏈表最后 if (accessOrder) afterNodeAccess(e); return e.value;}// LinkedHashMap 中覆寫void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last LinkedHashMap.Entry last; if (accessOrder && (last = tail) != e) { LinkedHashMap.Entry p = (LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after; p.after = null; // 如果 b 為 null，表明 p 為頭節點 if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a != null) a.before = b; /* * 這里存疑，父條件分支已經確保節點 e 不會是尾節點， * 那么 e.after 必然不會為 null，不知道 else 分支有什么作用 */ else last = b; if (last == null) head = p; else { // 將 p 接在鏈表的最后 p.before = last; last.after = p; } tail = p; ++modCount; }}

上面就是訪問順序的實現代碼，并不復雜。下面舉例演示一下，幫助大家理解。假設我們訪問下圖鍵值為3的節點，訪問前結構為：

訪問后，鍵值為3的節點將會被移動到雙向鏈表的最后位置，其前驅和后繼也會跟著更新。訪問后的結構如下：

3.5 基于 LinkedHashMap 實現緩存

前面介紹了 LinkedHashMap 是如何維護插入和訪問順序的，大家對 LinkedHashMap 的原理應該有了一定的認識。本節我們來寫一些代碼實踐一下，這里通過繼承 LinkedHashMap 實現了一個簡單的 LRU 策略的緩存。在寫代碼之前，先介紹一下前置知識。

在3.2節分析鏈表建立過程時，我故意忽略了部分源碼分析。本節就把忽略的部分補上，先看源碼吧：

void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest LinkedHashMap.Entry first; // 根據條件判斷是否移除最近最少被訪問的節點 if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { K key = first.key; removeNode(hash(key), key, null, false, true); }}// 移除最近最少被訪問條件之一，通過覆蓋此方法可實現不同策略的緩存protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return false;}

上面的源碼的核心邏輯在一般情況下都不會被執行，所以之前并沒有進行分析。上面的代碼做的事情比較簡單，就是通過一些條件，判斷是否移除最近最少被訪問的節點。看到這里，大家應該知道上面兩個方法的用途了。當我們基于 LinkedHashMap 實現緩存時，通過覆寫removeEldestEntry方法可以實現自定義策略的 LRU 緩存。比如我們可以根據節點數量判斷是否移除最近最少被訪問的節點，或者根據節點的存活時間判斷是否移除該節點等。本節所實現的緩存是基于判斷節點數量是否超限的策略。在構造緩存對象時，傳入最大節點數。當插入的節點數超過最大節點數時，移除最近最少被訪問的節點。實現代碼如下：

public class SimpleCache extends LinkedHashMap { private static final int MAX_NODE_NUM = 100; private int limit; public SimpleCache() { this(MAX_NODE_NUM); } public SimpleCache(int limit) { super(limit, 0.75f, true); this.limit = limit; } public V save(K key, V val) { return put(key, val); } public V getOne(K key) { return get(key); } public boolean exists(K key) { return containsKey(key); } /** * 判斷節點數是否超限 * @param eldest * @return 超限返回 true，否則返回 false */ @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size() > limit; }}

測試代碼如下：

public class SimpleCacheTest { @Test public void test() throws Exception { SimpleCache cache = new SimpleCache<>(3); for (int i = 0; i < 10; i++) { cache.save(i, i * i); } System.out.println("插入10個鍵值對后，緩存內容："); System.out.println(cache + ""); System.out.println("訪問鍵值為7的節點后，緩存內容："); cache.getOne(7); System.out.println(cache + ""); System.out.println("插入鍵值為1的鍵值對后，緩存內容："); cache.save(1, 1); System.out.println(cache); }}

測試結果如下：

在測試代碼中，設定緩存大小為3。在向緩存中插入10個鍵值對后，只有最后3個被保存下來了，其他的都被移除了。然后通過訪問鍵值為7的節點，使得該節點被移到雙向鏈表的最后位置。當我們再次插入一個鍵值對時，鍵值為7的節點就不會被移除。

本節作為對前面內的補充，簡單介紹了 LinkedHashMap 在其他方面的應用。本節內容及相關代碼并不難理解，這里就不在贅述了。

4. 總結

本文從 LinkedHashMap 維護雙向鏈表的角度對 LinkedHashMap 的源碼進行了分析，并在文章的結尾基于 LinkedHashMap 實現了一個簡單的 Cache。在日常開發中，LinkedHashMap 的使用頻率雖不及 HashMap，但它也個重要的實現。在 Java 集合框架中，HashMap、LinkedHashMap 和 TreeMap 三個映射類基于不同的數據結構，并實現了不同的功能。HashMap 底層基于拉鏈式的散列結構，并在 JDK 1.8 中引入紅黑樹優化過長鏈表的問題。基于這樣結構，HashMap 可提供高效的增刪改查操作。LinkedHashMap 在其之上，通過維護一條雙向鏈表，實現了散列數據結構的有序遍歷。TreeMap 底層基于紅黑樹實現，利用紅黑樹的性質，實現了鍵值對排序功能。我在前面幾篇文章中，對 HashMap 和 TreeMap 以及他們均使用到的紅黑樹進行了詳細的分析，有興趣的朋友可以去看看。

到此，本篇文章就寫完了，感謝大家的閱讀！

附錄：映射類文章列表

• 紅黑樹詳細分析
• TreeMap源碼分析
• HashMap 源碼詳細分析(JDK1.8)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的linkedhashmap 顺序_LinkedHashMap 源码详细分析（JDK1.8）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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