如何使用 LinkedHashMap 实现 LRU 缓存？

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大家好，我是小彭。

在上一篇文章里，我们聊到了 HashMap 的实现原理和源码分析，在源码分析的过程中，我们发现一些 LinkedHashMap 相关的源码，当时没有展开，现在它来了。

那么，LinkedHashMap 与 HashMap 有什么区别呢？其实，LinkedHashMap 的使用场景非常明确 —— LRU 缓存。今天，我们就来讨论 LinkedHashMap 是如何实现 LRU 缓存的。

本文源码基于 Java 8 LinkedHashMap。

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思维导图：

1. 认识 LRU 缓存淘汰算法

1.1 什么是缓存淘汰算法？

缓存是提高数据读取性能的通用技术，在硬件和软件设计中被广泛使用，例如 CPU 缓存、Glide 内存缓存，数据库缓存等。由于缓存空间不可能无限大，当缓存容量占满时，就需要利用某种策略将部分数据换出缓存，这就是缓存的替换策略 / 淘汰问题。常见缓存淘汰策略有：

• 1、随机策略： 使用一个随机数生成器随机地选择要被淘汰的数据块；

• 2、FIFO 先进先出策略： 记录各个数据块的访问时间，最早访问的数据最先被淘汰；

• 3、LRU （Least Recently Used）最近最少策略： 记录各个数据块的访问 “时间戳” ，最近最久未使用的数据最先被淘汰。与前 2 种策略相比，LRU 策略平均缓存命中率更高，这是因为 LRU 策略利用了 “局部性原理”：最近被访问过的数据，将来被访问的几率较大，最近很久未访问的数据，将来访问的几率也较小；

• 4、LFU （Least Frequently Used）最不经常使用策略： 与 LRU 相比，LFU 更加注重使用的 “频率” 。LFU 会记录每个数据块的访问次数，最少访问次数的数据最先被淘汰。但是有些数据在开始时使用次数很高，以后不再使用，这些数据就会长时间污染缓存。可以定期将计数器右移一位，形成指数衰减。

FIFO 与 LRU 策略

1.2 向外看：LRU 的变型

其实，在标准的 LRU 算法上还有一些变型实现，这是因为 LRU 算法本身也存在一些不足。例如，当数据中热点数据较多时，LRU 能够保证较高的命中率。但是当有偶发的批量的非热点数据产生时，就会将热点数据寄出缓存，使得缓存被污染。因此，LRU 也有一些变型：

• LRU-K： 提供两个 LRU 队列，一个是访问计数队列，一个是标准的 LRU 队列，两个队列都按照 LRU 规则淘汰数据。当访问一个数据时，数据先进入访问计数队列，当数据访问次数超过 K 次后，才会进入标准 LRU 队列。标准的 LRU 算法相当于 LRU-1；
• Two Queue： 相当于 LRU-2 的变型，将访问计数队列替换为 FIFO 队列淘汰数据数据。当访问一个数据时，数据先进入 FIFO 队列，当第 2 次访问数据时，才会进入标准 LRU 队列；
• Multi Queue： 在 LRU-K 的基础上增加更多队列，提供多个级别的缓冲。

小彭在 Redis 和 Vue 中有看到这些 LRU 变型的应用，在 Android 领域的框架中还没有看到具体应用，你知道的话可以提醒我。

1.3 如何实现 LRU 缓存淘汰算法？

这一小节，我们尝试找到 LRU 缓存淘汰算法的实现方案。经过总结，我们可以定义一个缓存系统的基本操作：

• 操作 1 - 添加数据： 先查询数据是否存在，不存在则添加数据，存在则更新数据，并尝试淘汰数据；
• 操作 2 - 删除数据： 先查询数据是否存在，存在则删除数据；
• 操作 3 - 查询数据： 如果数据不存在则返回 null；
• 操作 4 - 淘汰数据： 添加数据时如果容量已满，则根据缓存淘汰策略一个数据。

我们发现，前 3 个操作都有 “查询” 操作， 所以缓存系统的性能主要取决于查找数据和淘汰数据是否高效。 下面，我们用递推的思路推导 LRU 缓存的实现方案，主要分为 3 种方案：

• 方案 1 - 基于时间戳的数组： 在每个数据块中记录最近访问的时间戳，当数据被访问（添加、更新或查询）时，将数据的时间戳更新到当前时间。当数组空间已满时，则扫描数组淘汰时间戳最小的数据。

  • 查找数据： 需要遍历整个数组找到目标数据，时间复杂度为 O(n)；
  • 淘汰数据： 需要遍历整个数组找到时间戳最小的数据，且在移除数组元素时需要搬运数据，整体时间复杂度为 O(n)。

• 方案 2 - 基于双向链表： 不再直接维护时间戳，而是利用链表的顺序隐式维护时间戳的先后顺序。当数据被访问（添加、更新或查询）时，将数据插入到链表头部。当空间已满时，直接淘汰链表的尾节点。

  • 查询数据：需要遍历整个链表找到目标数据，时间复杂度为 O(n)；
  • 淘汰数据：直接淘汰链表尾节点，时间复杂度为 O(1)。

• 方案 3 - 基于双向链表 + 散列表： 使用双向链表可以将淘汰数据的时间复杂度降低为 O(1)，但是查询数据的时间复杂度还是 O(n)，我们可以在双向链表的基础上增加散列表，将查询操作的时间复杂度降低为 O(1)。

  • 查询数据：通过散列表定位数据，时间复杂度为 O(1)；
  • 淘汰数据：直接淘汰链表尾节点，时间复杂度为 O(1)。

方案 3 这种数据结构就叫 “哈希链表或链式哈希表”，我更倾向于称为哈希链表，因为当这两个数据结构相结合时，我们更看重的是它作为链表的排序能力。

我们今天要讨论的 Java LinkedHashMap 就是基于哈希链表的数据结构。

2. 认识 LinkedHashMap 哈希链表

2.1 说一下 LinkedHashMap 的特点

需要注意：LinkedHashMap 中的 “Linked” 实际上是指双向链表，并不是指解决散列冲突中的分离链表法。

• 1、LinkedHashMap 是继承于 HashMap 实现的哈希链表，它同时具备双向链表和散列表的特点。事实上，LinkedHashMap 继承了 HashMap 的主要功能，并通过 HashMap 预留的 Hook 点维护双向链表的逻辑。

  • 1.1 当 LinkedHashMap 作为散列表时，主要体现出 O(1) 时间复杂度的查询效率；
  • 1.2 当 LinkedHashMap 作为双向链表时，主要体现出有序的特性。

• 2、LinkedHashMap 支持 2 种排序模式，这是通过构造器参数 accessOrder 标记位控制的，表示是否按照访问顺序排序，默认为 false 按照插入顺序。

  • 2.1 插入顺序（默认）： 按照数据添加到 LinkedHashMap 的顺序排序，即 FIFO 策略；
  • 2.2 访问顺序： 按照数据被访问（包括插入、更新、查询）的顺序排序，即 LRU 策略。

• 3、在有序性的基础上，LinkedHashMap 提供了维护了淘汰数据能力，并开放了淘汰判断的接口 removeEldestEntry()。在每次添加数据时，会回调 removeEldestEntry() 接口，开发者可以重写这个接口决定是否移除最早的节点（在 FIFO 策略中是最早添加的节点，在 LRU 策略中是最早未访问的节点）；

• 4、与 HashMap 相同，LinkedHashMap 也不考虑线程同步，也会存在线程安全问题。可以使用 Collections.synchronizedMap 包装类，其原理也是在所有方法上增加 synchronized 关键字。

2.2 说一下 HashMap 和 LinkedHashMap 的区别？

事实上，HashMap 和 LinkedHashMap 并不是平行的关系，而是继承的关系，LinkedHashMap 是继承于 HashMap 实现的哈希链表。

两者主要的区别在于有序性： LinkedHashMap 会维护数据的插入顺序或访问顺序，而且封装了淘汰数据的能力。在迭代器遍历时，HashMap 会按照数组顺序遍历桶节点，从开发者的视角看是无序的。而是按照双向链表的顺序从 head 节点开始遍历，从开发者的视角是可以感知到的插入顺序或访问顺序。

LinkedHashMap 示意图

3. HashMap 预留的 Hook 点

LinkedHashMap 继承于 HashMap，在后者的基础上通过双向链表维护节点的插入顺序或访问顺序。因此，我们先回顾下 HashMap 为 LinkedHashMap 预留的 Hook 点：

• afterNodeAccess： 在节点被访问时回调；
• afterNodeInsertion： 在节点被插入时回调，其中有参数 evict 标记是否淘汰最早的节点。在初始化、反序列化或克隆等构造过程中，evict 默认为 false，表示在构造过程中不淘汰。
• afterNodeRemoval： 在节点被移除时回调。

HashMap.java

// 节点访问回调
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
// 节点插入回调
// evict：是否淘汰最早的节点
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
// 节点移除回调
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }

除此了这 3 个空方法外，LinkedHashMap 也重写了部分 HashMap 的方法，在其中插入双链表的维护逻辑，也相当于 Hook 点。在 HashMap 的添加、获取、移除方法中，与 LinkedHashMap 有关的 Hook 点如下：

3.1 HashMap 的添加方法中的 Hook 点

LinkedHashMap 直接复用 HashMap 的添加方法，也支持批量添加：

• HashMap#put： 逐个添加或更新键值对；
• HashMap#putAll： 批量添加或更新键值对。

不管是逐个添加还是批量添加，最终都会先通过 hash 函数计算键（Key）的散列值，再通过 HashMap#putVal 添加或更新键值对，这些都是 HashMap 的行为。关键的地方在于：LinkedHashMap 在 HashMap#putVal 的 Hook 点中加入了双线链表的逻辑。区分 2 种情况：

• 添加数据： 如果数据不存在散列表中，则调用 newNode() 或 newTreeNode() 创建节点，并回调 afterNodeInsertion()；
• 更新数据： 如果数据存在散列表中，则更新 Value，并回调 afterNodeAccess()。

HashMap.java

// 添加或更新键值对
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key) /*计算散列值*/, key, value, false, true);
}

// hash：Key 的散列值（经过扰动）
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; 
    Node<K,V> p; 
    int n;
    int i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash：散列值转数组下标
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 省略遍历桶的代码，具体分析见 HashMap 源码讲解

        // 1.1 如果节点不存在，则新增节点
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 2.1 如果节点存在更新节点 Value
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            // 2.2 Hook：访问节点回调
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 1.2 Hook：新增节点回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

HashMap#put 示意图

3.2 HashMap 的获取方法中的 Hook 点

LinkedHashMap 重写了 HashMap#get 方法，在 HashMap 版本的基础上，增加了 afterNodeAccess() 回调。

HashMap.java

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

LinkedHashMap.java

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
        return null;
    // Hook：节点访问回调
    if (accessOrder)
        afterNodeAccess(e);
    return e.value;
}

public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
    Node<K,V> e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
        return defaultValue;
    // Hook：节点访问回调
    if (accessOrder)
        afterNodeAccess(e);
    return e.value;
}

HashMap#get 示意图

3.3 HashMap 的移除方法中的 Hook 点

LinkedHashMap 直接复用 HashMap 的移除方法，在移除节点后，增加 afterNodeRemoval() 回调。

HashMap.java

// 移除节点
public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key)/*计算散列值*/, key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
				boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; 
    Node<K,V> p; 
    int n, index;
    // (n - 1) & hash：散列值转数组下标
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        // 省略遍历桶的代码，具体分析见 HashMap 源码讲解
        // 删除 node 节点
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {
            // 省略删除节点的代码，具体分析见 HashMap 源码讲解
            ++modCount;
            --size;
            // Hook：删除节点回调
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

HashMap#remove 示意图

4. LinkedHashMap 源码分析

这一节，我们来分析 LinkedHashMap 中主要流程的源码。

4.1 LinkedHashMap 的属性

• LinkedHashMap 继承于 HashMap，并且新增 head 和 tail 指针指向链表的头尾节点（与 LinkedList 类似的头尾节点）；
• LinkedHashMap 的双链表节点 Entry 继承于 HashMap 的单链表节点 Node，而 HashMap 的红黑树节点 TreeNode 继承于 LinkedHashMap 的双链表节点 Entry。

节点继承关系

LinkedHashMap.java

public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V> {
    // 头指针
    transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
    // 尾指针
    transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
    // 是否按照访问顺序排序
    final boolean accessOrder;

    // 双向链表节点
    static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
        // 前驱指针和后继指针（用于双向链表）
        Entry<K,V> before, after;
        Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next/*单链表指针（用于散列表的冲突解决）*/) {
            super(hash, key, value, next);
        }
    }
}

LinkedList.java

public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
    // 头指针（// LinkedList 中也有类似的头尾节点）
    transient Node<E> first;
    // 尾指针
    transient Node<E> last;

    // 双向链表节点
    private static class Node<E> {
        // 节点数据
        // （类型擦除后：Object item;）
        E item;
        // 前驱指针
        Node<E> next;
        // 后继指针
        Node<E> prev;

        Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
            this.item = element;
            this.next = next;
            this.prev = prev;
        }
    }
}

LinkedHashMap 的属性很好理解的，不出意外的话又有小朋友出来举手提问了：

• 标签：缓存,HashMap,链表,LRU,null,节点,LinkedHashMap
  From： https://www.cnblogs.com/pengxurui/p/16940233.html