揭秘 Java LinkedHashMap：从源码深度剖析使用原理
一、引言
在 Java 的集合框架中，LinkedHashMap 是一个独特且强大的存在。它继承自 HashMap，同时又结合了链表的特性，在保留 HashMap 高效存储和查找能力的基础上，还能维护元素的插入顺序或者访问顺序。这一特性使得 LinkedHashMap 在许多场景下都有着广泛的应用，比如实现 LRU（Least Recently Used）缓存。
本文将深入到 LinkedHashMap 的源码层面，详细分析其内部结构、核心操作原理、性能特点以及使用场景等方面的内容，帮助读者全面理解和掌握这个强大的集合类。
二、LinkedHashMap 概述
2.1 什么是 LinkedHashMap
LinkedHashMap 是 Java 集合框架中的一个类，它继承自 HashMap，并实现了 Map 接口。与 HashMap 不同的是，LinkedHashMap 内部维护了一个双向链表，用于记录元素的插入顺序或者访问顺序。这意味着当我们遍历 LinkedHashMap 时，元素会按照插入顺序或者访问顺序依次出现。
2.2 特点与优势
- 顺序性：
LinkedHashMap可以保持元素的插入顺序或者访问顺序，这在某些场景下非常有用，比如需要按照元素的插入顺序进行遍历，或者实现 LRU 缓存。 - 高效的查找和插入：由于
LinkedHashMap继承自HashMap，它同样具有HashMap的高效查找和插入能力，平均情况下，查找和插入操作的时间复杂度为 O(1)。 - 支持 null 键和 null 值：和
HashMap一样，LinkedHashMap允许使用null作为键和值。
2.3 基本使用示例
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LinkedHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 LinkedHashMap 实例，使用默认的构造函数，按插入顺序排序
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 向 LinkedHashMap 中添加键值对
linkedHashMap.put("apple", 1);
linkedHashMap.put("banana", 2);
linkedHashMap.put("cherry", 3);
// 遍历 LinkedHashMap，元素将按插入顺序输出
for (Map.Entry<String, Integer> entry : linkedHashMap.entrySet()) {
System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue());
}
// 获取元素，会更新元素的访问顺序（如果按访问顺序排序）
Integer value = linkedHashMap.get("banana");
System.out.println("Value for key 'banana': " + value);
}
}
在上述示例中，我们创建了一个 LinkedHashMap 实例，并向其中添加了一些键值对。然后，我们遍历 LinkedHashMap，可以看到元素是按照插入顺序输出的。最后，我们获取了一个元素的值，在按访问顺序排序的 LinkedHashMap 中，这会更新该元素的访问顺序。
三、LinkedHashMap 源码结构分析
3.1 类的定义与继承关系
// LinkedHashMap 类继承自 HashMap 类，并实现了 Map 接口
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
{
// 序列号，用于序列化和反序列化
private static final long serialVersionUID = 3801124242820219131L;
// 双向链表的头节点
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
// 双向链表的尾节点
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
// 访问顺序标志，true 表示按访问顺序排序，false 表示按插入顺序排序
final boolean accessOrder;
// 构造函数，使用默认的初始容量、负载因子，按插入顺序排序
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
// 其他构造函数和方法的定义...
}
从上述源码可以看出，LinkedHashMap 继承自 HashMap，并实现了 Map 接口。它包含了三个重要的成员变量：head 表示双向链表的头节点，tail 表示双向链表的尾节点，accessOrder 表示元素的排序方式，true 表示按访问顺序排序，false 表示按插入顺序排序。
3.2 节点类的定义
// 静态内部类 Entry，继承自 HashMap.Node，用于表示双向链表节点
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
// 指向前一个节点的引用
Entry<K,V> before, after;
// 构造函数，初始化节点的哈希值、键、值和下一个节点引用
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
Entry 类是 LinkedHashMap 中用于表示双向链表节点的静态内部类，它继承自 HashMap.Node。每个节点除了包含 HashMap.Node 的属性外，还包含 before 和 after 两个引用，分别指向前一个节点和后一个节点，从而构成双向链表。
3.3 重写的方法概述
LinkedHashMap 重写了 HashMap 中的一些方法，以实现对双向链表的维护和元素顺序的控制。主要重写的方法包括：
newNode：用于创建新的节点，并将其插入到双向链表中。afterNodeAccess：在访问元素后，调整元素在双向链表中的位置。afterNodeInsertion：在插入元素后，判断是否需要移除最旧的元素。afterNodeRemoval：在移除元素后，调整双向链表的结构。
下面我们将详细分析这些方法的实现原理。
四、LinkedHashMap 核心操作原理分析
4.1 插入元素操作
4.1.1 newNode 方法
// 重写 newNode 方法，创建新的节点并插入到双向链表中
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
// 创建一个新的 Entry 节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 将新节点插入到双向链表的尾部
linkNodeLast(p);
return p;
}
// 将节点插入到双向链表的尾部
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
// 保存当前的尾节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
// 将新节点设置为尾节点
tail = p;
// 如果原来的尾节点为空，说明链表为空，将新节点设置为头节点
if (last == null)
head = p;
else {
// 否则，将新节点的前一个节点设置为原来的尾节点
p.before = last;
// 将原来尾节点的后一个节点设置为新节点
last.after = p;
}
}
在 newNode 方法中，首先创建一个新的 Entry 节点，然后调用 linkNodeLast 方法将该节点插入到双向链表的尾部。linkNodeLast 方法会根据双向链表的当前状态，将新节点插入到合适的位置。
4.1.2 afterNodeInsertion 方法
// 在插入元素后调用，判断是否需要移除最旧的元素
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
// 如果需要移除元素，并且头节点不为空，并且 removeEldestEntry 方法返回 true
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
// 移除头节点
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
// 判断是否移除最旧的元素，默认返回 false
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
afterNodeInsertion 方法在插入元素后被调用，它会判断是否需要移除最旧的元素。removeEldestEntry 方法用于判断是否移除最旧的元素，默认返回 false，即不移除最旧的元素。如果需要实现 LRU 缓存，可以重写 removeEldestEntry 方法，当缓存达到一定容量时返回 true，从而移除最旧的元素。
4.2 访问元素操作
4.2.1 get 方法
// 根据键获取值
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 调用 HashMap 的 getNode 方法获取节点
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
// 如果按访问顺序排序，调用 afterNodeAccess 方法调整元素位置
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
// 在访问元素后调用，调整元素在双向链表中的位置
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
// 如果按访问顺序排序，并且当前节点不是尾节点
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
// 将当前节点转换为 Entry 类型
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
// 将当前节点的后一个节点置为 null
p.after = null;
// 如果当前节点的前一个节点为空，说明当前节点是头节点，将头节点更新为当前节点的后一个节点
if (b == null)
head = a;
else
// 否则，将当前节点的前一个节点的后一个节点更新为当前节点的后一个节点
b.after = a;
// 如果当前节点的后一个节点不为空，将其前一个节点更新为当前节点的前一个节点
if (a != null)
a.before = b;
else
// 否则，当前节点的后一个节点为空，说明当前节点是尾节点，将尾节点更新为当前节点的前一个节点
last = b;
// 如果尾节点为空，说明链表为空，将头节点设置为当前节点
if (last == null)
head = p;
else {
// 否则，将当前节点插入到尾节点之后
p.before = last;
last.after = p;
}
// 更新尾节点为当前节点
tail = p;
// 记录结构修改次数
++modCount;
}
}
在 get 方法中，首先调用 HashMap 的 getNode 方法获取节点。如果按访问顺序排序，调用 afterNodeAccess 方法调整元素在双向链表中的位置。afterNodeAccess 方法会将访问的元素移动到双向链表的尾部，从而保证最近访问的元素总是在链表的尾部。
4.3 删除元素操作
4.3.1 afterNodeRemoval 方法
// 在移除元素后调用，调整双向链表的结构
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
// 将当前节点转换为 Entry 类型
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
// 将当前节点的前一个节点和后一个节点置为 null
p.before = p.after = null;
// 如果当前节点的前一个节点为空，说明当前节点是头节点，将头节点更新为当前节点的后一个节点
if (b == null)
head = a;
else
// 否则，将当前节点的前一个节点的后一个节点更新为当前节点的后一个节点
b.after = a;
// 如果当前节点的后一个节点为空，说明当前节点是尾节点，将尾节点更新为当前节点的前一个节点
if (a == null)
tail = b;
else
// 否则，将当前节点的后一个节点的前一个节点更新为当前节点的前一个节点
a.before = b;
}
afterNodeRemoval 方法在移除元素后被调用，它会调整双向链表的结构，将移除的元素从双向链表中移除。具体来说，它会更新移除元素的前一个节点和后一个节点的引用，从而保证双向链表的连续性。
4.4 遍历操作
4.4.1 迭代器的实现
LinkedHashMap 的迭代器是基于双向链表实现的，它会按照双向链表的顺序依次遍历元素。以下是 LinkedHashMap 的迭代器的部分源码：
// 迭代器类
abstract class LinkedHashIterator {
// 下一个要访问的节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> next;
// 当前访问的节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> current;
// 记录结构修改次数
int expectedModCount;
// 构造函数，初始化迭代器
LinkedHashIterator() {
// 将下一个要访问的节点设置为头节点
next = head;
// 记录当前的结构修改次数
expectedModCount = modCount;
// 当前访问的节点置为 null
current = null;
}
// 判断是否还有下一个元素
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
// 获取下一个节点
final LinkedHashMap.Entry<K,V> nextNode() {
// 保存下一个要访问的节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> e = next;
// 如果结构修改次数不一致，抛出并发修改异常
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
// 如果下一个要访问的节点为空，抛出 NoSuchElementException 异常
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
// 更新当前访问的节点为下一个要访问的节点
current = e;
// 更新下一个要访问的节点为当前节点的后一个节点
next = e.after;
return e;
}
// 移除当前访问的节点
public final void remove() {
// 获取当前访问的节点
Node<K,V> p = current;
// 如果当前访问的节点为空，抛出 IllegalStateException 异常
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
// 如果结构修改次数不一致，抛出并发修改异常
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
// 当前访问的节点置为 null
current = null;
// 获取键
K key = p.key;
// 调用 removeNode 方法移除节点
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
// 更新结构修改次数
expectedModCount = modCount;
}
}
// 键迭代器类
final class LinkedKeyIterator extends LinkedHashIterator
implements Iterator<K> {
// 获取下一个键
public final K next() { return nextNode().getKey(); }
}
// 值迭代器类
final class LinkedValueIterator extends LinkedHashIterator
implements Iterator<V> {
// 获取下一个值
public final V next() { return nextNode().value; }
}
// 键值对迭代器类
final class LinkedEntryIterator extends LinkedHashIterator
implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
// 获取下一个键值对
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}
LinkedHashIterator 是 LinkedHashMap 迭代器的抽象基类，它包含了迭代器的基本操作，如判断是否还有下一个元素、获取下一个节点、移除当前访问的节点等。LinkedKeyIterator、LinkedValueIterator 和 LinkedEntryIterator 分别是键迭代器、值迭代器和键值对迭代器，它们继承自 LinkedHashIterator，并实现了相应的迭代方法。
五、LinkedHashMap 的性能分析
5.1 时间复杂度分析
- 插入元素：平均情况下，插入元素的时间复杂度为 O(1)。因为
LinkedHashMap继承自HashMap，插入操作主要是在HashMap的基础上进行，同时还需要维护双向链表的结构，而双向链表的插入操作时间复杂度也是 O(1)。 - 访问元素：平均情况下，访问元素的时间复杂度为 O(1)。首先通过
HashMap的getNode方法查找元素，时间复杂度为 O(1)，如果按访问顺序排序，还需要调用afterNodeAccess方法调整元素在双向链表中的位置，该方法的时间复杂度也是 O(1)。 - 删除元素：平均情况下，删除元素的时间复杂度为 O(1)。首先通过
HashMap的removeNode方法移除元素，时间复杂度为 O(1)，然后调用afterNodeRemoval方法调整双向链表的结构，该方法的时间复杂度也是 O(1)。 - 遍历元素：遍历元素的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是
LinkedHashMap中元素的数量。因为需要遍历双向链表中的所有元素。
5.2 空间复杂度分析
LinkedHashMap 的空间复杂度为 O(n)，其中 n 是键值对的数量。主要的空间开销在于存储节点的数组和双向链表。与 HashMap 相比，LinkedHashMap 额外维护了一个双向链表，因此空间开销会略大一些。
5.3 影响性能的因素
- 哈希函数：哈希函数的好坏直接影响哈希冲突的发生频率，从而影响
LinkedHashMap的性能。一个好的哈希函数应该能够使键均匀地分布在数组中。 - 负载因子：负载因子决定了
LinkedHashMap在扩容之前可以存储的键值对数量。负载因子过大，会导致哈希冲突增加，性能下降；负载因子过小，会浪费空间。 - 双向链表的维护：由于
LinkedHashMap需要维护一个双向链表来记录元素的顺序，插入、访问和删除操作都需要对双向链表进行相应的调整，这会带来一定的额外开销。
六、LinkedHashMap 的线程安全性分析
6.1 非线程安全的原因
LinkedHashMap 是非线程安全的，这是因为在多线程环境下，多个线程同时对 LinkedHashMap 进行读写操作可能会导致数据不一致的问题。例如，一个线程正在进行插入操作，而另一个线程同时进行删除操作，可能会导致双向链表的结构被破坏，从而造成数据不一致。
6.2 线程安全的替代方案
如果需要在多线程环境下使用 LinkedHashMap，可以使用 Collections.synchronizedMap 方法将 LinkedHashMap 包装成线程安全的集合。以下是示例代码：
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class ThreadSafeLinkedHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个普通的 LinkedHashMap
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 使用 Collections.synchronizedMap 方法将 LinkedHashMap 包装成线程安全的集合
Map<String, Integer> synchronizedMap = Collections.synchronizedMap(linkedHashMap);
// 在多线程环境下使用 synchronizedMap
// ...
}
}
在上述示例中，使用 Collections.synchronizedMap 方法将 LinkedHashMap 包装成一个线程安全的集合 synchronizedMap。在多线程环境下，可以使用 synchronizedMap 来保证数据的一致性。
七、LinkedHashMap 的序列化与反序列化
7.1 序列化机制概述
Java 的序列化机制允许将对象转换为字节流，以便可以将其存储到文件、通过网络传输或在内存中进行复制。LinkedHashMap 实现了 Serializable 接口，因此它支持序列化和反序列化操作。
7.2 源码分析
LinkedHashMap 类中定义了 writeObject 和 readObject 方法，用于自定义序列化和反序列化过程。
// 自定义序列化方法
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException {
// 写入默认的序列化数据
int expectedModCount = modCount;
s.defaultWriteObject();
// 写入容量
s.writeInt(table.length);
// 写入键值对数量
s.writeInt(size);
// 按顺序写入键值对
for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) {
s.writeObject(e.key);
s.writeObject(e.value);
}
// 检查结构修改次数是否一致
if (modCount != expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
// 自定义反序列化方法
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException {
// 读取默认的反序列化数据
s.defaultReadObject();
// 读取容量
int capacity = s.readInt();
// 检查容量是否合法
if (capacity < 0) {
throw new InvalidObjectException("Illegal capacity: " + capacity);
}
// 读取负载因子
float loadFactor = s.readFloat();
// 检查负载因子是否合法
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " + loadFactor);
}
// 读取键值对数量
int size = s.readInt();
// 检查键值对数量是否合法
if (size < 0) {
throw new InvalidObjectException("Illegal size: " + size);
}
// 计算初始容量
capacity = (int) Math.min(size * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f),
HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
// 初始化表
table = newNode(capacity, 0, null, null);
// 初始化阈值
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
// 初始化头节点和尾节点
head = tail = null;
// 读取键值对并插入到 LinkedHashMap 中
for (int i = 0; i < size; i++) {
@SuppressWarnings("unchecked")
K key = (K) s.readObject();
@SuppressWarnings("unchecked")
V value = (V) s.readObject();
put(key, value);
}
}
在 writeObject 方法中，首先写入默认的序列化数据，然后写入容量、键值对数量，接着按顺序写入键值对。在 readObject 方法中，首先读取默认的反序列化数据，然后读取容量、负载因子、键值对数量，计算初始容量和阈值，初始化表、头节点和尾节点，最后读取键值对并插入到 LinkedHashMap 中。
7.3 注意事项
- 元素的可序列化性：
LinkedHashMap中的键和值必须实现Serializable接口，否则在序列化时会抛出NotSerializableException异常。 - 版本兼容性：如果在序列化和反序列化之间修改了
LinkedHashMap或其元素的类定义，可能会导致反序列化失败。因此，在修改类定义时，要确保版本的兼容性。
八、LinkedHashMap 的使用场景与示例
8.1 常见使用场景
- 缓存：
LinkedHashMap非常适合用于实现缓存，特别是 LRU 缓存。通过设置accessOrder为true，可以保证最近访问的元素总是在链表的尾部，当缓存达到一定容量时，可以移除链表头部的元素，即最旧的元素。 - 日志记录：在日志记录系统中，可能需要按照日志的插入顺序进行记录和查询。
LinkedHashMap可以很好地满足这个需求，因为它可以保持元素的插入顺序。 - 数据统计：在数据统计场景中，可能需要按照数据的插入顺序进行统计和分析。
LinkedHashMap可以帮助我们实现这个功能。
8.2 示例代码
8.2.1 LRU 缓存示例
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
// 自定义 LRU 缓存类，继承自 LinkedHashMap
class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
// 缓存容量
private final int capacity;
// 构造函数，初始化缓存容量和访问顺序标志
public LRUCache(int capacity) {
// 调用父类的构造函数，设置初始容量、负载因子和访问顺序标志
super(capacity, 0.75f, true) {
// 重写 removeEldestEntry 方法，当缓存大小超过容量时，移除最旧的元素
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity;
}
};
this.capacity = capacity;
}
// 获取元素
public V get(Object key) {
return super.get(key);
}
// 插入元素
public V put(K key, V value) {
return super.put(key, value);
}
}
public class LRUCacheExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个容量为 3 的 LRU 缓存
LRUCache<String, Integer> cache = new LRUCache<>(3);
// 插入元素
cache.put("key1", 1);
cache.put("key2", 2);
cache.put("key3", 3);
// 访问元素
cache.get("key1");
// 插入新元素，会移除最旧的元素
cache.put("key4", 4);
// 输出缓存中的元素
for (Map.Entry<String, Integer> entry : cache.entrySet()) {
System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue());
}
}
}
在这个 LRU 缓存示例中，我们自定义了一个 LRUCache 类，继承自 LinkedHashMap。通过重写 removeEldestEntry 方法，当缓存大小超过容量时，移除最旧的元素。在 main 方法中，我们创建了一个容量为 3 的 LRU 缓存，插入了一些元素，访问了一个元素，然后插入了一个新元素，最后输出了缓存中的元素。可以看到，最旧的元素被移除了。
8.2.2 日志记录示例
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
// 日志记录类
class LogRecorder {
// 使用 LinkedHashMap 存储日志信息
private final LinkedHashMap<String, String> logMap = new LinkedHashMap<>();
// 记录日志
public void recordLog(String key, String log) {
logMap.put(key, log);
}
// 输出所有日志
public void printAllLogs() {
for (Map.Entry<String, String> entry : logMap.entrySet()) {
System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Log: " + entry.getValue());
}
}
}
public class LogRecorderExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建日志记录实例
LogRecorder logRecorder = new LogRecorder();
// 记录日志
logRecorder.recordLog("log1", "This is log 1");
logRecorder.recordLog("log2", "This is log 2");
logRecorder.recordLog("log3", "This is log 3");
// 输出所有日志
logRecorder.printAllLogs();
}
}
在这个日志记录示例中，我们定义了一个 LogRecorder 类，使用 LinkedHashMap 存储日志信息。通过 recordLog 方法记录日志，通过 printAllLogs 方法输出所有日志。可以看到，日志会按照插入的顺序输出。
8.2.3 数据统计示例
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
// 数据统计类
class DataStatistics {
// 使用 LinkedHashMap 存储数据统计信息
private final LinkedHashMap<String, Integer> dataMap = new LinkedHashMap<>();
// 统计数据
public void countData(String key) {
if (dataMap.containsKey(key)) {
// 如果数据已经存在，将其计数加 1
int count = dataMap.get(key);
dataMap.put(key, count + 1);
} else {
// 否则，将数据的计数初始化为 1
dataMap.put(key, 1);
}
}
// 输出所有统计信息
public void printAllStatistics() {
for (Map.Entry<String, Integer> entry : dataMap.entrySet()) {
System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Count: " + entry.getValue());
}
}
}
public class DataStatisticsExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建数据统计实例
DataStatistics dataStatistics = new DataStatistics();
// 统计数据
dataStatistics.countData("apple");
dataStatistics.countData("banana");
dataStatistics.countData("apple");
// 输出所有统计信息
dataStatistics.printAllStatistics();
}
}
在这个数据统计示例中，我们定义了一个 DataStatistics 类，使用 LinkedHashMap 存储数据统计信息。通过 countData 方法统计数据，通过 printAllStatistics 方法输出所有统计信息。可以看到，数据会按照插入的顺序输出。
九、LinkedHashMap 与其他集合类的比较
9.1 LinkedHashMap 与 HashMap 的比较
9.1.1 顺序性
- LinkedHashMap：可以保持元素的插入顺序或者访问顺序，遍历元素时会按照这个顺序输出。
- HashMap：不保证元素的顺序，元素的存储和遍历顺序是无序的。
9.1.2 性能
- LinkedHashMap：由于需要维护一个双向链表来记录元素的顺序，插入、访问和删除操作会有一定的额外开销，性能略低于
HashMap。 - HashMap：在插入、访问和删除操作上性能较高，因为不需要维护元素的顺序。
9.1.3 使用场景
- LinkedHashMap：适用于需要保持元素顺序的场景，如实现 LRU 缓存、日志记录等。
- HashMap：适用于对元素顺序没有要求，只关注快速插入、查找和删除操作的场景。
9.2 LinkedHashMap 与 TreeMap 的比较
9.2.1 排序特性
- LinkedHashMap：可以保持元素的插入顺序或者访问顺序，不根据键的大小进行排序。
- TreeMap：基于红黑树实现，会根据键的自然顺序或者指定的比较器对元素进行排序。
9.2.2 性能
- LinkedHashMap：插入、访问和删除操作的时间复杂度为 O(1)，遍历元素的时间复杂度为 O(n)。
- TreeMap：插入、访问和删除操作的时间复杂度为 O(log n)，因为红黑树的插入、查找和删除操作需要进行平衡调整。
9.2.3 使用场景
- LinkedHashMap：适用于需要保持元素插入顺序或者访问顺序的场景。
- TreeMap：适用于需要根据键的顺序进行排序和遍历的场景。
9.3 LinkedHashMap 与 Hashtable 的比较
9.3.1 线程安全性
- LinkedHashMap：是非线程安全的，在多线程环境下需要额外的同步机制。
- Hashtable：是线程安全的，它的大部分方法都使用
synchronized关键字进行同步。
9.3.2 对 null 的支持
- LinkedHashMap：允许使用
null作为键和值。 - Hashtable：不允许使用
null作为键或值，若尝试插入null键或值会抛出NullPointerException。
9.3.3 顺序性
- LinkedHashMap：可以保持元素的插入顺序或者访问顺序。
- Hashtable：不保证元素的顺序，元素的存储和遍历顺序是无序的。
十、LinkedHashMap 的优化建议
10.1 合理设置初始容量和负载因子
10.1.1 初始容量
在创建 LinkedHashMap 时，如果能够预估存储的元素数量，可以通过构造函数指定初始容量。这样可以避免在添加元素过程中频繁进行扩容操作，提高性能。例如，如果预计要存储 100 个元素，考虑到负载因子的影响，可以将初始容量设置为大于 100 / 0.75 的最小 2 的幂次方，即 128。示例代码如下：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class InitialCapacityExample {
public static void main(String[] args) {
// 预估要存储 100 个元素，设置初始容量为 128
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>(128);
// 添加元素
for (int i = 0; i < 100; i++) {
linkedHashMap.put("key" + i, i);
}
}
}
10.1.2 负载因子
负载因子决定了 LinkedHashMap 在扩容之前可以存储的元素数量。默认的负载因子是 0.75，这是一个在空间和时间复杂度之间取得平衡的值。如果存储的元素数量比较少，并且对空间要求较高，可以适当减小负载因子；如果存储的元素数量较多，并且对性能要求较高，可以适当增大负载因子，但要注意哈希冲突可能会增加。示例代码如下：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LoadFactorExample {
public static void main(String[] args) {
// 设置负载因子为 0.5
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>(16, 0.5f);
// 添加元素
for (int i = 0; i < 10; i++) {
linkedHashMap.put("key" + i, i);
}
}
}
10.2 避免频繁的扩容操作
频繁的扩容操作会带来较大的性能开销，因为需要创建新的数组并将原数组中的元素重新哈希到新数组中。可以通过合理设置初始容量和负载因子来避免频繁的扩容操作。另外，如果需要一次性添加大量元素，可以考虑使用 putAll 方法，这样可以在添加元素
之前提到，频繁的扩容操作会带来较大的性能开销，因为需要创建新的数组并将原数组中的元素重新哈希到新数组中。除了合理设置初始容量和负载因子外，还可以通过以下方式进一步避免频繁的扩容操作。
10.2.1 批量插入数据
当需要一次性添加大量元素时，可以考虑使用 putAll 方法。这样可以在添加元素之前进行一次扩容操作，避免多次扩容。以下是示例代码：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class AvoidResizingExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个源 LinkedHashMap 并添加 100 个元素
Map<String, Integer> sourceMap = new LinkedHashMap<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
sourceMap.put("key" + i, i);
}
// 创建一个目标 LinkedHashMap，并设置初始容量足够大，避免后续扩容
Map<String, Integer> targetMap = new LinkedHashMap<>(128);
// 使用 putAll 方法一次性将源 LinkedHashMap 中的元素添加到目标 LinkedHashMap 中
targetMap.putAll(sourceMap);
// 输出目标 LinkedHashMap 中的元素数量
System.out.println("Target map size: " + targetMap.size());
}
}
在上述代码中，首先创建了一个源 LinkedHashMap sourceMap，并向其中添加了 100 个元素。然后创建了一个目标 LinkedHashMap targetMap，并设置其初始容量为 128，以确保有足够的空间存储 sourceMap 中的元素。最后使用 putAll 方法将 sourceMap 中的元素一次性添加到 targetMap 中。这样，在添加元素的过程中只会进行一次扩容操作（如果初始容量不够的话），避免了多次扩容带来的性能开销。
10.2.2 预估数据规模
在实际应用中，如果能够对数据的规模有一个大致的预估，就可以提前设置合适的初始容量和负载因子。例如，在一个日志记录系统中，如果每天预计会产生 10000 条日志记录，那么可以根据这个预估来设置 LinkedHashMap 的初始容量和负载因子，以避免频繁的扩容操作。以下是一个简单的示例：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class PredictDataSizeExample {
public static void main(String[] args) {
// 预估每天会产生 10000 条日志记录
int estimatedLogCount = 10000;
// 根据预估的日志记录数量和负载因子（这里使用默认的 0.75）计算初始容量
int initialCapacity = (int) (estimatedLogCount / 0.75);
// 创建一个 LinkedHashMap 并设置初始容量
Map<String, String> logMap = new LinkedHashMap<>(initialCapacity);
// 模拟添加日志记录
for (int i = 0; i < estimatedLogCount; i++) {
logMap.put("log" + i, "This is log message " + i);
}
// 输出日志记录的数量
System.out.println("Log map size: " + logMap.size());
}
}
在上述代码中，首先预估每天会产生 10000 条日志记录，然后根据负载因子（这里使用默认的 0.75）计算出初始容量。接着创建一个 LinkedHashMap 并设置初始容量，最后模拟添加日志记录。通过这种方式，可以在一定程度上避免频繁的扩容操作。
10.3 优化哈希函数
10.3.1 哈希冲突的影响
哈希冲突是指不同的键经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，从而映射到数组的同一个位置。在 LinkedHashMap 中，哈希冲突会影响插入、查找和删除操作的性能，因为需要处理冲突的元素。当哈希冲突较多时，链表或红黑树的长度会增加，导致操作的时间复杂度升高。因此，优化哈希函数可以减少哈希冲突的发生，提高 LinkedHashMap 的性能。
10.3.2 自定义哈希函数
如果存储的键的哈希码分布不均匀，可能会导致哈希冲突增加。可以通过重写键的 hashCode() 方法来优化哈希函数，使键的哈希码更加均匀地分布。例如，对于自定义的类作为键，可以将类的多个属性的哈希码进行组合，提高哈希码的随机性。以下是一个示例：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
// 自定义类作为键
class CustomKey {
private final int id;
private final String name;
// 构造函数，初始化 id 和 name
public CustomKey(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
// 重写 hashCode 方法，将 id 和 name 的哈希码进行组合
@Override
public int hashCode() {
int result = id;
// 使用 31 作为乘数，这是一个常用的做法，可以增加哈希码的随机性
result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
return result;
}
// 重写 equals 方法，用于比较两个 CustomKey 对象是否相等
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
CustomKey customKey = (CustomKey) o;
return id == customKey.id && (name != null ? name.equals(customKey.name) : customKey.name == null);
}
}
public class HashCodeOptimizationExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 LinkedHashMap 实例
Map<CustomKey, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 添加元素
linkedHashMap.put(new CustomKey(1, "name1"), 1);
linkedHashMap.put(new CustomKey(2, "name2"), 2);
// 获取元素
Integer value = linkedHashMap.get(new CustomKey(1, "name1"));
System.out.println("Value: " + value);
}
}
在上述代码中，定义了一个自定义类 CustomKey 作为键。重写了 hashCode() 方法，将 id 和 name 的哈希码进行组合，使用 31 作为乘数，以增加哈希码的随机性。同时，重写了 equals() 方法，用于比较两个 CustomKey 对象是否相等。在 main 方法中，创建了一个 LinkedHashMap 实例，并向其中添加了一些元素，然后获取了一个元素的值。通过重写 hashCode() 方法，可以使键的哈希码更加均匀地分布，减少哈希冲突的发生。
10.3.3 使用高质量的哈希函数库
除了自定义哈希函数外，还可以使用一些高质量的哈希函数库，如 MurmurHash、CityHash 等。这些哈希函数库具有较高的性能和较好的哈希分布特性，可以有效减少哈希冲突的发生。以下是一个使用 MurmurHash 的示例：
import com.google.common.hash.Hashing;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
// 自定义类作为键
class CustomKeyWithMurmurHash {
private final int id;
private final String name;
// 构造函数，初始化 id 和 name
public CustomKeyWithMurmurHash(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
// 重写 hashCode 方法，使用 MurmurHash 计算哈希码
@Override
public int hashCode() {
String combined = id + "-" + name;
return Hashing.murmur3_32().hashString(combined, StandardCharsets.UTF_8).asInt();
}
// 重写 equals 方法，用于比较两个 CustomKeyWithMurmurHash 对象是否相等
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
CustomKeyWithMurmurHash that = (CustomKeyWithMurmurHash) o;
return id == that.id && (name != null ? name.equals(that.name) : that.name == null);
}
}
public class MurmurHashExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 LinkedHashMap 实例
Map<CustomKeyWithMurmurHash, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 添加元素
linkedHashMap.put(new CustomKeyWithMurmurHash(1, "name1"), 1);
linkedHashMap.put(new CustomKeyWithMurmurHash(2, "name2"), 2);
// 获取元素
Integer value = linkedHashMap.get(new CustomKeyWithMurmurHash(1, "name1"));
System.out.println("Value: " + value);
}
}
在上述代码中，定义了一个自定义类 CustomKeyWithMurmurHash 作为键。重写了 hashCode() 方法，使用 Guava 库中的 MurmurHash 计算哈希码。通过将 id 和 name 组合成一个字符串，然后使用 Hashing.murmur3_32().hashString() 方法计算哈希码。同时，重写了 equals() 方法，用于比较两个 CustomKeyWithMurmurHash 对象是否相等。在 main 方法中，创建了一个 LinkedHashMap 实例，并向其中添加了一些元素，然后获取了一个元素的值。使用高质量的哈希函数库可以进一步优化哈希函数，减少哈希冲突的发生。
10.4 减少双向链表的操作开销
10.4.1 双向链表操作的开销来源
在 LinkedHashMap 中，插入、访问和删除操作都需要对双向链表进行相应的调整，这会带来一定的额外开销。例如，在插入元素时，需要将新元素插入到双向链表的尾部；在访问元素时，如果按访问顺序排序，需要将访问的元素移动到双向链表的尾部；在删除元素时，需要将删除的元素从双向链表中移除。这些操作都需要修改节点的 before 和 after 引用，从而增加了操作的时间复杂度。
10.4.2 批量操作的优化
如果需要进行大量的插入、访问或删除操作，可以考虑批量进行这些操作，以减少双向链表的操作开销。例如，在插入大量元素时，可以先将元素存储在一个临时的集合中，然后一次性将这些元素插入到 LinkedHashMap 中。以下是一个示例：
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class BatchOperationOptimizationExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个临时的 List 用于存储元素
List<Map.Entry<String, Integer>> tempList = new ArrayList<>();
// 模拟添加 100 个元素到临时 List 中
for (int i = 0; i < 100; i++) {
tempList.add(Map.entry("key" + i, i));
}
// 创建一个 LinkedHashMap 实例
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 批量将临时 List 中的元素插入到 LinkedHashMap 中
for (Map.Entry<String, Integer> entry : tempList) {
linkedHashMap.put(entry.getKey(), entry.getValue());
}
// 输出 LinkedHashMap 中的元素数量
System.out.println("LinkedHashMap size: " + linkedHashMap.size());
}
}
在上述代码中，首先创建了一个临时的 List tempList，用于存储元素。然后模拟添加 100 个元素到 tempList 中。接着创建了一个 LinkedHashMap 实例，并批量将 tempList 中的元素插入到 LinkedHashMap 中。通过这种方式，可以减少双向链表的操作次数，从而降低操作开销。
10.4.3 减少不必要的访问操作
在按访问顺序排序的 LinkedHashMap 中，每次访问元素都会将该元素移动到双向链表的尾部，这会带来一定的操作开销。因此，在实际应用中，应尽量减少不必要的访问操作。例如，在需要多次访问同一个元素时，可以将该元素的引用保存起来，避免多次调用 get 方法。以下是一个示例：
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class ReduceUnnecessaryAccessExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个按访问顺序排序的 LinkedHashMap 实例
Map<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true);
// 添加元素
linkedHashMap.put("key1", 1);
linkedHashMap.put("key2", 2);
linkedHashMap.put("key3", 3);
// 保存要访问的元素的引用
Integer value = linkedHashMap.get("key2");
// 多次使用保存的引用，避免多次调用 get 方法
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println("Value: " + value);
}
}
}
在上述代码中，创建了一个按访问顺序排序的 LinkedHashMap 实例，并向其中添加了一些元素。然后保存了要访问的元素的引用，避免了多次调用 get 方法。通过这种方式，可以减少双向链表的操作次数，降低操作开销。
十一、总结与展望
11.1 总结
通过对 LinkedHashMap 的深入分析，我们全面了解了它的内部结构、核心操作原理、性能特点、线程安全性、序列化机制以及使用场景等方面的内容。LinkedHashMap 继承自 HashMap，并结合了双向链表的特性，在保留 HashMap 高效存储和查找能力的基础上，还能维护元素的插入顺序或者访问顺序。
在内部结构上，LinkedHashMap 包含一个哈希表和一个双向链表。哈希表用于存储键值对，双向链表用于记录元素的顺序。在核心操作方面，插入、访问和删除操作都需要同时维护哈希表和双向链表的结构。插入元素时，会将新元素插入到哈希表中，并将其添加到双向链表的尾部；访问元素时，如果按访问顺序排序，会将访问的元素移动到双向链表的尾部；删除元素时，会将元素从哈希表和双向链表中移除。
在性能方面，LinkedHashMap 的插入、访问和删除操作的平均时间复杂度为 O(1)，但由于需要维护双向链表的结构，会有一定的额外开销。在多线程环境下，LinkedHashMap 是非线程安全的，需要使用额外的同步机制。LinkedHashMap 支持序列化和反序列化操作，通过自定义 writeObject 和 readObject 方法实现。
在使用场景上，LinkedHashMap 适用于需要保持元素顺序的场景，如实现 LRU 缓存、日志记录、数据统计等。与其他集合类相比，LinkedHashMap 具有独特的顺序性，与 HashMap、TreeMap 和 Hashtable 各有优缺点，开发者可以根据具体需求选择合适的集合类。
11.2 展望
随着 Java 技术的不断发展，LinkedHashMap 可能会在以下方面得到进一步的优化和改进：
11.2.1 性能优化
虽然 LinkedHashMap 已经在性能上进行了很多优化，但在某些特定场景下，仍然有提升的空间。例如，在处理大规模数据时，进一步优化哈希函数和扩容机制，减少哈希冲突和扩容带来的性能开销。同时，优化双向链表的操作，减少操作的时间复杂度，提高插入、访问和删除操作的性能。
11.2.2 并发性能提升
在多线程环境下，LinkedHashMap 是非线程安全的，需要使用额外的同步机制。未来可能会引入更高效的并发算法，使 LinkedHashMap 在多线程环境下也能保持较高的性能。例如，采用无锁算法或分段锁机制，减少线程之间的竞争，提高并发性能。
11.2.3 功能扩展
可能会为 LinkedHashMap 增加更多的功能，例如支持更复杂的集合操作、提供更丰富的迭代器接口等，以满足不同用户的需求。例如，增加批量操作的方法，进一步优化批量插入、删除和访问操作的性能。
11.2.4 与其他技术的集成
随着大数据、人工智能等技术的发展，LinkedHashMap 可能会与这些技术进行更紧密的集成，例如在分布式系统中更好地应用 LinkedHashMap 来存储和处理数据。同时，与数据库、缓存等技术的集成也可能会得到进一步的加强，提高数据处理的效率和性能。
总之，LinkedHashMap 作为 Java 集合框架中的重要组成部分，在未来的发展中有望不断完善和优化，为开发者提供更强大、更高效的功能。开发者在使用 LinkedHashMap 时，应根据具体的业务场景合理选择和使用，充分发挥其优势，同时注意避免潜在的问题。通过深入理解 LinkedHashMap 的原理和机制，开发者可以更好地运用它来解决实际问题，提高代码的质量和性能。
