上篇文章讲了HashMap。HashMap是一种非常常见、非常有用的集合，但在多线程情况下使用不当会有线程安全问题。
大多数情况下，只要不涉及线程安全问题，Map基本都可以使用HashMap，不过HashMap有一个问题，就是迭代HashMap的顺序并不是HashMap放置的顺序，也就是无序。HashMap的这一缺点往往会带来困扰，因为有些场景，我们期待一个有序的Map。
LinkedHashMap，它虽然增加了时间和空间上的开销，但是通过维护一个运行于所有条目的双向链表，LinkedHashMap保证了元素迭代的顺序。该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。
LinkedHashMap可以认为是HashMap+LinkedList，即它既使用HashMap操作数据结构，又使用LinkedList维护插入元素的先后顺序。
从构造方法中可以看出，默认都采用插入顺序来维持取出键值对的次序。所有构造方法都是通过调用父类的构造方法来创建对象的。
LinkedHashMap和HashMap的区别在于它们的基本数据结构上，看一下LinkedHashMap的基本数据结构，也就是Entry：
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
...
}
其中前面四个，也就是从HashMap.Entry中继承过来的；后面两个，也就是LinkedHashMap独有的。next是用于维护HashMap指定table位置上连接的Entry的顺序的，
before、After是用于维护Entry插入的先后顺序的。
Java 7 - LinkedHashSet&Map
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。
第一张图为LinkedHashMap整体结构图，第二张图专门把循环双向链表抽取出来，直观一点，注意该循环双向链表的头部存放的是最久访问的节点或最先插入的节点，尾部为最近访问的或最近插入的节点，迭代器遍历方向是从链表的头部开始到链表尾部结束，在链表尾部有一个空的header节点，该节点不存放key-value内容，为LinkedHashMap类的成员属性，循环双向链表的入口。
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，这样是为保证元素的迭代顺序跟插入顺序相同。上图给出了LinkedHashMap的结构图，主体部分跟HashMap完全一样，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。
除了可以保迭代历顺序，这种结构还有一个好处 : 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。
将对象放入到LinkedHashMap或LinkedHashSet中时，有两个方法需要特别关心: hashCode()和equals()。hashCode()方法决定了对象会被放到哪个bucket里，当多个对象的哈希值冲突时，equals()方法决定了这些对象是否是“同一个对象”。 所以，如果要将自定义的对象放入到LinkedHashMap或LinkedHashSet中，需要@Override hashCode()和equals()方法。通过如下方式可以得到一个跟源Map 迭代顺序一样的LinkedHashMap:
出于性能原因，LinkedHashMap是非同步的(not synchronized)，如果需要在多线程环境使用，需要程序员手动同步；或者通过如下方式将LinkedHashMap包装成(wrapped)同步的:
Map m = Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap(...));
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，读者可自行参考前文在新窗口打开，这里不再赘述。
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;
}
上述代码只是简单修改相关entry的引用而已。
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
前面已经说过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，这里不再赘述。
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;
}
......
}
LinkedHashMap经典用法
LinkedHashMap除了可以保证迭代顺序外，还有一个非常有用的用法: 可以轻松实现一个采用了FIFO替换策略的缓存。具体说来，LinkedHashMap有一个子类方法protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest)，该方法的作用是告诉Map是否要删除“最老”的Entry，所谓最老就是当前Map中最早插入的Entry，如果该方法返回true，最老的那个元素就会被删除。在每次插入新元素的之后LinkedHashMap会自动询问removeEldestEntry()是否要删除最老的元素。这样只需要在子类中重载该方法，当元素个数超过一定数量时让removeEldestEntry()返回true，就能够实现一个固定大小的FIFO策略的缓存。示例代码如下:
/** 一个固定大小的FIFO替换策略的缓存 */
class FIFOCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V>{
private final int cacheSize;
public FIFOCache(int cacheSize){
this.cacheSize = cacheSize;
}
// 当Entry个数超过cacheSize时，删除最老的Entry
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return size() > cacheSize;
}
}
利用LinkedHashMap实现LRU算法缓存
public class LRUCache extends LinkedHashMap
{
public LRUCache(int maxSize)
{
super(maxSize, 0.75F, true);
maxElements = maxSize;
}
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry eldest)
{
return size() > maxElements;
}
private static final long serialVersionUID = 1L;
protected int maxElements;
}
顾名思义，LRUCache就是基于LRU算法的Cache（缓存），这个类继承自LinkedHashMap，而类中看到没有什么特别的方法，这说明LRUCache实现缓存LRU功能都是源自LinkedHashMap的。LinkedHashMap可以实现LRU算法的缓存基于两点：
1、LinkedList首先它是一个Map，Map是基于K-V的，和缓存一致
2、LinkedList提供了一个boolean值可以让用户指定是否实现LRU
那么，首先我们了解一下什么是LRU：LRU即Least Recently Used，最近最少使用，也就是说，当缓存满了，会优先淘汰那些最近最不常访问的数据。 比方说数据a，1天前访问了；数据b，2天前访问了，缓存满了，优先会淘汰数据b。
我们看一下LinkedList带boolean型参数的构造方法：
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
1、LinkedList是有序的
2、每次访问一个元素（get或put），被访问的元素都被提到最后面去了