LinkedHashMap原理详解—从LRU缓存机制说起

标签：缓存 int 链表 LRU key table entry LinkedHashMap

写在前面

从一道Leetcode题目说起

首先，来看一下Leetcode里面的一道经典题目：146.LRU缓存机制，题目描述如下：

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。

实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存

int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。

void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

分析

要让 LRU 的 put 和 get 方法的时间复杂度为 O(1)，可以总结出 LRU 这个数据结构必要的条件：

显然 LRU 中的元素必须有时序，以区分最近使用的和久未使用的数据，当容量满了之后要删除最久未使用的那个元素腾位置。
要在 LRU 中快速找某个 key 是否已存在并得到对应的 val；
每次访问 LRU 中的某个 key，需要将这个元素变为最近使用的，也就是说 LRU 要支持在任意位置快速插入和删除元素。

那么，什么数据结构同时符合上述条件呢？哈希表查找快，但是数据无固定顺序；链表有顺序之分，插入删除快，但是查找慢。所以结合一下，形成一种新的数据结构：哈希链表 LinkedHashMap。

LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构长这样：

借助这个结构，逐一分析上面的 3 个条件：

如果我们每次默认从链表尾部添加元素，那么显然越靠尾部的元素就是最近使用的，越靠头部的元素就是最久未使用的。
对于某一个 key，我们可以通过哈希表快速定位到链表中的节点，从而取得对应 val。
链表显然是支持在任意位置快速插入和删除的，改改指针就行。只不过传统的链表无法按照索引快速访问某一个位置的元素，而这里借助哈希表，可以通过 key 快速映射到任意一个链表节点，然后进行插入和删除。

put方法流程图：

代码实现

class LRUCache {
    int cap;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) { 
        this.cap = capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        // 将 key 变为最近使用
        makeRecently(key);
        return cache.get(key);
    }
    
    public void put(int key, int val) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            // 修改 key 的值
            cache.put(key, val);
            // 将 key 变为最近使用
            makeRecently(key);
            return;
        }
        
        if (cache.size() >= this.cap) {
            // 链表头部就是最久未使用的 key
            int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldestKey);
        }
        // 将新的 key 添加链表尾部
        cache.put(key, val);
    }
    
    private void makeRecently(int key) {
        int val = cache.get(key);
        // 删除 key，重新插入到队尾
        cache.remove(key);
        cache.put(key, val);
    }
}

LinkedHashMap介绍

LinkedHashSet和LinkedHashMap其实也是一回事。LinkedHashSet和LinkedHashMap在Java里也有着相同的实现，前者仅仅是对后者做了一层包装，也就是说LinkedHashSet里面有一个LinkedHashMap(适配器模式)。

LinkedHashMap实现了Map接口，即允许放入key为null的元素，也允许插入value为null的元素。从名字上可以看出该容器是linked list和HashMap的混合体，也就是说它同时满足HashMap和linked list的某些特性。可将LinkedHashMap看作采用linked list增强的HashMap。

事实上LinkedHashMap是HashMap的直接子类，二者唯一的区别是LinkedHashMap在HashMap的基础上，采用双向链表(doubly-linked list)的形式将所有entry连接起来，这样的好处：

可以保证元素的迭代顺序跟插入顺序相同。跟HashMap相比，多了header指向双向链表的头部(是一个哑元)，该双向链表的迭代顺序就是entry的插入顺序。
迭代LinkedHashMap时不需要像HashMap那样遍历整个table，而只需要直接遍历header指向的双向链表即可，也就是说LinkedHashMap的迭代时间就只跟entry的个数相关，而跟table的大小无关。

有两个参数可以影响LinkedHashMap的性能：初始容量(inital capacity)和负载系数(load factor)。初始容量指定了初始table的大小，负载系数用来指定自动扩容的临界值。当entry的数量超过capacity*load_factor时，容器将自动扩容并重新哈希。对于插入元素较多的场景，将初始容量设大可以减少重新哈希的次数。这点与HashMap是一样的

方法剖析

get()

get(Object key)方法根据指定的key值返回对应的value。该方法跟HashMap.get()方法的流程几乎完全一样

put()

put(K key, V value)方法是将指定的key, value对添加到map里。该方法首先会对map做一次查找，看是否包含该元组，如果已经包含则直接返回，查找过程类似于get()方法；如果没有找到，则会通过addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)方法插入新的entry。

注意，这里的插入有两重含义:

从table的角度看，新的entry需要插入到对应的bucket里，当有哈希冲突时，采用头插法将新的entry插入到冲突链表的头部。
从header的角度看，新的entry需要插入到双向链表的尾部。

addEntry()代码如下:

// LinkedHashMap.addEntry()
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        resize(2 * table.length);// 自动扩容，并重新哈希
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = hash & (table.length-1);// hash%table.length
    }
    // 1.在冲突链表头部插入新的entry
    HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
    Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old);
    table[bucketIndex] = e;
    // 2.在双向链表的尾部插入新的entry
    e.addBefore(header);
    size++;
}

上述代码中用到了addBefore()方法将新entry e插入到双向链表头引用header的前面，这样e就成为双向链表中的最后一个元素。addBefore()的代码如下:

// LinkedHashMap.Entry.addBefor()，将this插入到existingEntry的前面
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
    after  = existingEntry;
    before = existingEntry.before;
    before.after = this;
    after.before = this;
}

remove()

remove(Object key)的作用是删除key值对应的entry，该方法的具体逻辑是在removeEntryForKey(Object key)里实现的。removeEntryForKey()方法会首先找到key值对应的entry，然后删除该entry(修改链表的相应引用)。查找过程跟get()方法类似。

注意，这里的删除也有两重含义:

从table的角度看，需要将该entry从对应的bucket里删除，如果对应的冲突链表不空，需要修改冲突链表的相应引用。
从header的角度来看，需要将该entry从双向链表中删除，同时修改链表中前面以及后面元素的相应引用。

removeEntryForKey()对应的代码如下:

// LinkedHashMap.removeEntryForKey()，删除key值对应的entry
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
    ......
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);// hash&(table.length-1)
    Entry<K,V> prev = table[i];// 得到冲突链表
    Entry<K,V> e = prev;
    while (e != null) {// 遍历冲突链表
        Entry<K,V> next = e.next;
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {// 找到要删除的entry
            modCount++; size--;
            // 1. 将e从对应bucket的冲突链表中删除
            if (prev == e) table[i] = next;
            else prev.next = next;
            // 2. 将e从双向链表中删除
            e.before.after = e.after;
            e.after.before = e.before;
            return e;
        }
        prev = e; e = next;
    }
    return e;
}

LinkedHashSet

LinkedHashSet是对LinkedHashMap的简单包装，对LinkedHashSet的函数调用都会转换成合适的LinkedHashMap方法，因此LinkedHashSet的实现非常简单

public class LinkedHashSet<E>
    extends HashSet<E>
    implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
    ......
    // LinkedHashSet里面有一个LinkedHashMap
    public LinkedHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
        map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor);
    }
    ......
    public boolean add(E e) {//简单的方法转换
        return map.put(e, PRESENT)==null;
    }
    ......
}

关于作者

来自一线程序员Seven的探索与实践，持续学习迭代中~

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标签：缓存,int,链表,LRU,key,table,entry,LinkedHashMap
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