一、前言
在上一篇随笔中,我们分析了HashMap的源码,里面涉及到了3个钩子函数,用来预设给子类——LinkedHashMap的调用,所以趁热打铁,今天我们来一起看一下它的源码吧。
二、LinkedHashMap的结构与继承关系
2.1 LinkedHashMap的数据结构
可以从上图中看到,LinkedHashMap数据结构相比较于HashMap来说,添加了双向指针,分别指向前一个节点——before和后一个节点——after,从而将所有的节点已链表的形式串联一起来,从名字上来看LinkedHashMap与HashMap有一定的联系,实际上也确实是这样,LinkedHashMap继承了HashMap,重写了HashMap的一部分方法,从而加入了链表的实现。让我们来看一下它们的继承关系。
2.2 LinkedHashMap的继承关系
2.2.1 Entry的继承关系
Entry作为基本的节点,可以看到LinkedHashMap的Entry继承自HashMap的Node,在其基础上加上了before和after两个指针,而TreeNode作为HashMap和LinkedHashMap的树节点,继承自LinkedHahsMap的Entry,并且加上了树节点的相关指针,另外提一点:before和parent的两个概念是不一样的,before是相对于链表来的,parent是相对于树操作来的,所以要分两个。
2.2.2 Iterator的继承关系
LinkedHashMap的迭代器为遍历节点提供了自己的实现——LinkedHashIterator,对于Key、Value、Entry的3个迭代器,都继承自它。而且内部采用的遍历方式就是在前面提到的Entry里加的新的指向下一个节点的指针after,后面我们将具体看它的代码实现。
三、LinkedHashMap源码解析
本节我们将结合HashMap的部分源码一起分析一下LinkedHashMap。
3.1 LinkedHashMap的继承关系
LinekdHashMap的继承关系前面已经说到了,不过按照习惯还是先放上去,凑一下字数 :)
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>
这里没什么好说的,继承自HashMap,实现了Map接口
3.2 LinkedHashMap的成员变量
private static final long serialVersionUID = 3801124242820219131L;
// 用于指向双向链表的头部
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
//用于指向双向链表的尾部
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
/**
* 用来指定LinkedHashMap的迭代顺序,
* true则表示按照基于访问的顺序来排列,意思就是最近使用的entry,放在链表的最末尾
* false则表示按照插入顺序来
*/
final boolean accessOrder;
注意:accessOrder
的final关键字,说明我们要在构造方法里给它初始化。
至于Entry的数据结构在第二节的图里面有了,这里就不重复了哈。
3.3 LinkedHashMap的构造方法
跟HashMap类似的构造方法这里就不一一赘述了,里面唯一的区别就是添加了前面提到的accessOrder,默认赋值为false——按照插入顺序来排列,这里主要说明一下不同的构造方法。
//多了一个 accessOrder的参数,用来指定按照LRU排列方式还是顺序插入的排序方式
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
3.4 LinkedHashMap的get()方法
可能会有园友好奇,LinkedHashMap是怎么加上双向链表的呢,我们先来看一下get()
方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//调用HashMap的getNode的方法,详见上一篇HashMap源码解析
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
//在取值后对参数accessOrder进行判断,如果为true,执行afterNodeAccess
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
从上面的代码可以看到,LinkedHashMap的get方法,调用HashMap的getNode方法后,对accessOrder的值进行了判断,我们之前提到:
accessOrder为true则表示按照基于访问的顺序来排列,意思就是最近使用的entry,放在链表的最末尾
由此可见,afterNodeAccess(e)
就是基于访问的顺序排列的关键,让我们来看一下它的代码:
//此函数执行的效果就是将最近使用的Node,放在链表的最末尾
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
//仅当按照LRU原则且e不在最末尾,才执行修改链表,将e移到链表最末尾的操作
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
//将e赋值临时节点p, b是e的前一个节点, a是e的后一个节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
//设置p的后一个节点为null,因为执行后p在链表末尾,after肯定为null
p.after = null;
//p前一个节点不存在,情况一
if (b == null) // ①
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
//p的后一个节点不存在,情况二
else // ②
last = b;
//情况三
if (last == null) // ③
head = p;
//正常情况,将p设置为尾节点的准备工作,p的前一个节点为原先的last,last的after为p
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
//将p设置为将p设置为尾节点
tail = p;
// 修改计数器+1
++modCount;
}
}
标注的情况如下图所示(特别说明一下,这里是显示链表的修改后指针的情况,实际上在桶里面的位置是不变的,只是前后的指针指向的对象变了):
下面来简单说明一下:
正常情况下:查询的p在链表中间,那么将p设置到末尾后,它原先的前节点b和后节点a就变成了前后节点。
- 情况一:p为头部,前一个节点b不存在,那么考虑到p要放到最后面,则设置p的后一个节点a为head
- 情况二:p为尾部,后一个节点a不存在,那么考虑到统一操作,设置last为b
情况三:p为链表里的第一个节点,head=p
3.5 LinkedHashMap的put()方法
接下来,让我们来看一下LinkedHashMap是怎么插入Entry的:LinkedHashMap的put方法调用的还是HashMap里的put,不同的是重写了里面的部分方法,一起来看一下:
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
...
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
...
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
...
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
...
afterNodeAccess(e);
...
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
由于在上一章分析过了put方法,这里笔者就省略了部分代码,LinkedHashMap将其中newNode
方法以及之前设置下的钩子方法afterNodeAccess
和afterNodeInsertion
进行了重写,从而实现了加入链表的目的。一起来看一下:
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
//秘密就在于 new的是自己的Entry类,然后调用了linkedNodeLast
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
linkNodeLast(p);
return p;
}
//顾名思义就是把新加的节点放在链表的最后面
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
//将tail给临时变量last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
//把new的Entry给tail
tail = p;
//若没有last,说明p是第一个节点,head=p
if (last == null)
head = p;
//否则就做准备工作,你懂的 ( ̄▽ ̄)"
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}
//这里笔者也把TreeNode的重写也加了进来,因为putTreeVal里有调用了这个
TreeNode<K,V> newTreeNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>(hash, key, value, next);
linkNodeLast(p);
return p;
}
//插入后把最老的Entry删除,不过removeEldestEntry总是返回false,所以不会删除,估计又是一个钩子方法给子类用的
void afterNodeInsertion(boolean evict) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
总结:设计者灵活的运用了Override,以及设置的钩子方法,实现了双向链表。
3.6 LinkedHashMap的remove()
上一章我们提到过remove里面设计者也设置了一个钩子方法:
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
...
//node即是要删除的节点
afterNodeRemoval(node);
...
}
一起来看一下这个方法干了什么:
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) {
//与afterNodeAccess一样,记录e的前后节点b,a
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
//p已删除,前后指针都设置为null,便于GC回收
p.before = p.after = null;
//与afterNodeAccess一样类似,一顿判断,然后b,a互为前后节点
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a == null)
tail = b;
else
a.before = b;
}
remove里的相对简单,顺带着简单提一提。
3.7 LinkedHashMap的迭代器
这一节,让我们来看一下LinkedHashMap的最基础的迭代器——LinkedHashIterator
abstract class LinkedHashIterator {
//记录下一个Entry
LinkedHashMap.Entry<K,V> next;
//记录当前的Entry
LinkedHashMap.Entry<K,V> current;
//记录是否发生了迭代过程中的修改
int expectedModCount;
LinkedHashIterator() {
//初始化的时候把head给next
next = head;
expectedModCount = modCount;
current = null;
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
//这里采用的是链表方式的遍历方式,有兴趣的园友可以去上一章看看HashMap的遍历方式
final LinkedHashMap.Entry<K,V> nextNode() {
LinkedHashMap.Entry<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
//记录当前的Entry
current = e;
//直接拿after给next
next = e.after;
return e;
}
public final void remove() {
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount;
}
}
LinkedHashMap遍历的方式使链表,顺序访问的话速度应该会更快一些。
四、总结
在阅读分析了HashMap的基础上,看LinkedHashMap会简单很多,觉得有收获的园友可以点一下推荐,另外有解读不对的地方可以留言指正,最后谢谢各位园友观看,与大家共同进步!