概述
LinkedHashMap是一个关联数组、哈希表，它是线程不安全的，允许key为null,value为null。他继承自HashMap，实现了Map<K,V>接口。其内部还维护了一个双向链表，在每次插入数据，或者访问、修改数据时，会增加节点、或调整链表的节点顺序。以决定迭代时输出的顺序。
默认情况，遍历时的顺序是按照插入节点的顺序。这也是其与HashMap最大的区别。也可以在构造时传入accessOrder参数，使得其遍历顺序按照访问的顺序输出。
构造函数
//默认是false，则迭代时输出的顺序是插入节点的顺序。若为true，则输出的顺序是按照访问节点的顺序。
//为true时，可以在这基础之上构建一个LruCach
final boolean accessOrder;
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
//指定初始化时的容量，
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {
super(initialCapacity);
accessOrder = false;
}
//指定初始化时的容量，和扩容的加载因子
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;
}
//指定初始化时的容量，和扩容的加载因子，以及迭代输出节点的顺序
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
//利用另一个Map 来构建，
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
super();
accessOrder = false;
//该方法上文分析过，批量插入一个map中的所有数据到 本集合中。
putMapEntries(m, false);
}
小结：
构造函数和HashMap相比，就是增加了一个accessOrder参数。用于控制迭代时的节点顺序。
节点
LinkedHashMap的节点Entry<K,V>继承自HashMap<K,V>，在其基础上扩展了一下。改成了一个双向链表。
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
同时类里有两个成员变量head tail，分别指向内部双向链表的表头、表尾。
//双向链表的头结点
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
//双向链表的尾节点
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
增
LinkedHashMap并没有重写任何put方法。但是其重写了构建新节点的newNode()方法.
newNode()会在HashMap的putVal()方法里被调用，putVal()方法会在批量插入数据putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)或者插入单个数据public V put(K key, V value)时被调用。
LinkedHashMap重写了newNode(),在每次构建新节点时，通过linkNodeLast(p);将新节点链接在内部双向链表的尾部。
//在构建新节点时，构建的是`LinkedHashMap.Entry` 不再是`Node`.
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
linkNodeLast(p);
return p;
}
//将新增的节点，连接在链表的尾部
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
tail = p;
//集合之前是空的
if (last == null)
head = p;
else {//将新节点连接在链表的尾部
p.before = last;
last.after = p;
}
}
以及HashMap专门预留给LinkedHashMap的afterNodeAccess() afterNodeInsertion() afterNodeRemoval()方法。
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }
//回调函数，新节点插入之后回调 ， 根据evict 和 判断是否需要删除最老插入的节点。如果实现LruCache会用到这个方法。
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
//LinkedHashMap 默认返回false 则不删除节点
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
//LinkedHashMap 默认返回false 则不删除节点。 返回true 代表要删除最早的节点。通常构建一个LruCache会在达到Cache的上限是返回true
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
void afterNodeInsertion(boolean evict)以及boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest)是构建LruCache需要的回调，在LinkedHashMap里可以忽略它们。
删
LinkedHashMap也没有重写remove()方法，因为它的删除逻辑和HashMap并无区别。
但它重写了afterNodeRemoval()这个回调方法。该方法会在Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable)方法中回调，removeNode()会在所有涉及到删除节点的方法中被调用，是删除节点操作的真正执行者。
//在删除节点e时，同步将e从双向链表上删除
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
//待删除节点 p 的前置后置节点都置空
p.before = p.after = null;
//如果前置节点是null，则现在的头结点应该是后置节点a
if (b == null)
head = a;
else//否则将前置节点b的后置节点指向a
b.after = a;
//同理如果后置节点时null ，则尾节点应是b
if (a == null)
tail = b;
else//否则更新后置节点a的前置节点为b
a.before = b;
}
查
LinkedHashMap重写了get()和getOrDefault()方法：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
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;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
对比HashMap中的实现,LinkedHashMap只是增加了在成员变量(构造函数时赋值)accessOrder为true的情况下，要去回调void afterNodeAccess(Node<K,V> e)函数。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
在afterNodeAccess()函数中，会将当前被访问到的节点e，移动至内部的双向链表的尾部。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;//原尾节点
//如果accessOrder 是true ，且原尾节点不等于e
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
//节点e强转成双向链表节点p
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
//p现在是尾节点， 后置节点一定是null
p.after = null;
//如果p的前置节点是null，则p以前是头结点，所以更新现在的头结点是p的后置节点a
if (b == null)
head = a;
else//否则更新p的前直接点b的后置节点为 a
b.after = a;
//如果p的后置节点不是null，则更新后置节点a的前置节点为b
if (a != null)
a.before = b;
else//如果原本p的后置节点是null，则p就是尾节点。 此时 更新last的引用为 p的前置节点b
last = b;
if (last == null) //原本尾节点是null 则，链表中就一个节点
head = p;
else {//否则 更新 当前节点p的前置节点为 原尾节点last， last的后置节点是p
p.before = last;
last.after = p;
}
//尾节点的引用赋值成p
tail = p;
//修改modCount。
++modCount;
}
}
值得注意的是，afterNodeAccess()函数中，会修改modCount,因此当你正在accessOrder=true的模式下,迭代LinkedHashMap时，如果同时查询访问数据，也会导致fail-fast，因为迭代的顺序已经改变。
containsValue
它重写了该方法，相比HashMap的实现，更为高效。
public boolean containsValue(Object value) {
//遍历一遍链表，去比较有没有value相等的节点，并返回
for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) {
V v = e.value;
if (v == value || (value != null && value.equals(v)))
return true;
}
return false;
}
对比HashMap，是用两个for循环遍历，相对低效。
public boolean containsValue(Object value) {
Node<K,V>[] tab; V v;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
if ((v = e.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))
return true;
}
}
}
return false;
}
遍历
重写了entrySet()如下：
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K,V>> es;
//返回LinkedEntrySet
return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new LinkedEntrySet()) : es;
}
final class LinkedEntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new LinkedEntryIterator();
}
}
最终的EntryIterator:
final class LinkedEntryIterator extends LinkedHashIterator
implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}
abstract class LinkedHashIterator {
//下一个节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> next;
//当前节点
LinkedHashMap.Entry<K,V> current;
int expectedModCount;
LinkedHashIterator() {
//初始化时，next 为 LinkedHashMap内部维护的双向链表的扁头
next = head;
//记录当前modCount，以满足fail-fast
expectedModCount = modCount;
//当前节点为null
current = null;
}
//判断是否还有next
public final boolean hasNext() {
//就是判断next是否为null，默认next是head 表头
return next != null;
}
//nextNode() 就是迭代器里的next()方法 。
//该方法的实现可以看出，迭代LinkedHashMap，就是从内部维护的双链表的表头开始循环输出。
final LinkedHashMap.Entry<K,V> nextNode() {
//记录要返回的e。
LinkedHashMap.Entry<K,V> e = next;
//判断fail-fast
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
//如果要返回的节点是null，异常
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
//更新当前节点为e
current = e;
//更新下一个节点是e的后置节点
next = e.after;
//返回e
return e;
}
//删除方法 最终还是调用了HashMap的removeNode方法
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;
}
}
值得注意的就是：nextNode()就是迭代器里的next()方法 。
该方法的实现可以看出，迭代LinkedHashMap，就是从内部维护的双链表的表头开始循环输出。
而双链表节点的顺序在LinkedHashMap的增、删、改、查时都会更新。以满足按照插入顺序输出，还是访问顺序输出。
总结
LinkedHashMap相对于HashMap的源码比，是很简单的。因为大树底下好乘凉。它继承了HashMap，仅重写了几个方法，以改变它迭代遍历时的顺序。这也是其与HashMap相比最大的不同。
在每次插入数据，或者访问、修改数据时，会增加节点、或调整链表的节点顺序。以决定迭代时输出的顺序。
accessOrder,默认是false，则迭代时输出的顺序是插入节点的顺序。若为true，则输出的顺序是按照访问节点的顺序。为true时，可以在这基础之上构建一个LruCache.LinkedHashMap并没有重写任何put方法。但是其重写了构建新节点的newNode()方法.在每次构建新节点时，将新节点链接在内部双向链表的尾部.accessOrder=true的模式下,在afterNodeAccess()函数中，会将当前被访问到的节点e，移动至内部的双向链表的尾部。值得注意的是，afterNodeAccess()函数中，会修改modCount,因此当你正在accessOrder=true的模式下,迭代LinkedHashMap时，如果同时查询访问数据，也会导致fail-fast，因为迭代的顺序已经改变.nextNode()就是迭代器里的next()方法。该方法的实现可以看出，迭代LinkedHashMap，就是从内部维护的双链表的表头开始循环输出。而双链表节点的顺序在LinkedHashMap的增、删、改、查时都会更新。以满足按照插入顺序输出，还是访问顺序输出.- 它与
HashMap比，还有一个小小的优化，重写了containsValue()方法，直接遍历内部链表去比对value值是否相等.