最近事情有点多，今天抽出时间来看看LinkedHashMap的源码，其实一开始是想分析TreeMap来这，但是看了看源代码之后，决定还是等过几天再分析，原因是TreeMap涉及到了树的操作。。而之前没有接触过树的这种数据结构，只是在学校学一点皮毛而已。。所以我还是打算过几天先恶补一下相关的知识再来对TreeMap做分析。
言归正传，我们今天来看LinkedHashMap。从名字上我们可以看出来，这个对插入的值是保持顺序的，即我们插入的顺序就是我们输出的顺序，如果不相信，我们可以用HashMap和LinkedHashMap，按相同的顺序插入相同的值，最后看输出的结果，就可以知道他们的区别了。
我们首先来看LinkedHashMap的继承结构
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>
我们可以看到，LinkedHashMap是直接继承了HashMap的，所以在一定程度上来说，他们两个是一样的。只不过LinkedHashMap重写了HashMap的一些方法。从而达到了输出有顺序的目的。
看我之前的一篇博文http://blog.csdn.net/zw0283/article/details/51177547
大家应该对HashMap有一个大致的认识。而LinkedHashMap与HashMap在主要逻辑实现上并无差异，最大的不同，就是LinkedHashMap比HashMap多维护了一个链表，这个多出来的链表，就是存放我们插入顺序信息的。
这里我们在看一下LinkedHashMap的内部Entry实例的结构
有了上边的结构图，对下边源码的理解也更容易一些，好，我们开始分析LinkedHashMap的部分源码
构造方法分析
我们先来看构造方法
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {
super(initialCapacity);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
super(m);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
5个构造方法，也是够多的。。不过我们看到，大部分都是调用父类的构造方法，也就是HashMap的构造方法，这里我就不在赘述了，大家可以参考我上一篇博文。
我们还看到，在构造方法里多了一个boolean变量accessOrder，这是什么鬼？
看源码中的注释我们可以知道，这个变量是控制输出的顺序的，一共有两种顺序：
1、按插入顺序输出，类似于队列，先进去的先出来
2、按LRU顺序，何为LRU，就是最近最少使用，打个比方，我们插入值A、B、C、D，如果这样插入的话，那输出的时候就是A、B、C、D，看起来好像跟第一种没什么分别。那我们在测试，插入A、B、C、D、A，我们在输出的时候，发现输出变成了B、C、D、A。A为什么跑到后边去了？这是因为，A被插入了2次，而LRU是最近最少使用，所以A的使用频率要高于BCD，要将使用频率高的放到后边，使用频率小的放到前边。
还有一个不得不提的问题就是，在HashMap中，我们看到有一个空实现的init方法，这个方法在HashMap中没什么用，它的作用是留给子类覆盖的，也就是说，在LinkedhashMap构造方法中，调用super的构造方法后，还会调用自身的重写后的init方法，体现了Java的多态性。
我们来看看被重写后的init方法
void init() {
header = new Entry<>(-1, null, null, null);
header.before = header.after = header;
}
大致就是构建了一个头结点，然后将改节点的前继和后继都指向自己，构成了一个单节点的双向链表。
我们再来看看Entry，即map的内部数据结构
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V>{
// 增加了前继和后继，构成双向链表，按插入顺序存储
Entry<K,V> before, after;
}
根据上边的Entry结构图来看，应该更容易理解一些。
我们在前边已经知道了LinkedHashMap多了一个链表来保证输出顺序，我们就来看看LinkedHashMap是怎么实现的。
在看代码之前，我们先猜测一下这个LinkedHashMap的数据结构，有了数据结构图之后，相信理解代码也会十分容易。既然继承了HashMap，那整体结构肯定和HashMap一样了，只是细节上有变动，我们大胆猜测一下
上边的图是我参照网上的答案，并结合自己的想法画出来的，网上都是把上边这个图拆成了2个，画是好画了，但是很容易产生误导（反正对我来说有误导）我完全看不懂拆成2个之后的对应关系，索性我就直接自己用Visio画了一个，画的不好看，大家见谅。。
很容易看出来，细的蓝色箭头，是原来HashMap里本身就有的，而粗的箭头，则是LinkedHashMap新增了，每个Entry实例旁边的数字代表的是插入的顺序。我们可以想象一下，如果我们用左手捏住head节点，右手捏住任意节点，用力拽开，会发现这些Entry实例会变成一个环状结构（注意：其实在第6个Entry实例和Head节点处还有一个双向箭头，这里为了不引起混淆就没有画，但实际上是有的）就像这样。（大家注意，我下边这个其实是双向箭头，为了方便我就弄成了单向的。。）
配合上边几个图，相信大家应该对LinkedHashMap的结构有一个了解了，那我们现在注意来分析一下被LinkedHashMap重写的几个方法。
recordAccess方法分析
我们通过源码可以知道，LinkedHashMap并没有直接重写put方法，而是重写了put方法里调用的一些方法，笨一点的方法就是，在HashMap里put调用的每一个方法，都去LinkedhashMap里看一看有没有重写。。。（话说我就是这么找的。。）
// LinkedHashMap重写的方法，HashMap里为空实现
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
// 判断一下要用哪种顺序，LRU还是正常的顺序，LRU要做特别操作，而正常顺序留不需要操作了
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
我们跟进去看看remove方法
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
这个不难理解，假设现在有ABC，B为当前对象，则第一句为将A的后继指向为B的后继，即C。第二句将B的后继C的前继设为B的前继，即A。所以最后变成了AC，当前对象B就被删除掉了。
为什么要删除呢？我们在来看看addBefore方法
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
结合上边的图我们在来看这个代码，recordAccess调用addBefore传入的参数是当前Map的head节点，所以从这个方法名我们可以看出它要做的是将当前节点(this)加入到head之前，但是，别忘了，LinkedHashMap内部维护的是循环双向链表，所以加入到head之前，意思就是加到链表的结尾。（不知道有没有表述明白，反正我看的时候在这绕了好半天。。）
我用一张图为大家说明一下，在展示图之前，各位要先明白一些问题。就是这个recordAccess是在什么地方调用的？我们看HashMap的put方法可知，是在有重复key的时候才调用的。
/****************HashMap**************/
// 遍历该位置的链表，如果有重复的key，则将value覆盖
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
所以，现在很清楚了，当有重复的key时，相当于“使用频率”增加了，若使用普通的顺序，则不需要做什么，若使用LRU算法的话，就需要把使用频率高的放到后边，自然，使用频率小的就到前边了。所以才会有上边的recordAccess方法。
我们来看看图就明白了
transfer方法分析
transfer方法是当Entry数组需要扩容时调用的。我们来看源码中transfer方法的注释：
/**
* Transfers all entries to new table array. This method is called
* by superclass resize. It is overridden for performance, as it is
* faster to iterate using our linked list.
*/
@Override
void transfer(HashMap.Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e = header.after; e != header; e = e.after) {
if (rehash)
e.hash = (e.key == null) ? 0 : hash(e.key);
int index = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[index];
newTable[index] = e;
}
}
重写这个方法的原因主要是为了优化，因为LinkedHashMap内部有一个链表，做查询的时候，相对于HashMap的遍历方式，重写后的遍历链表在效率上要高于原来的处理。不过做的事情都是一样的。将原来的数据转存到一个新的数组里。只不过遍历的方式不一样而已。
get方法分析
get方法相对来说就简单了许多，这里把源码列出，不在过多赘述，注意的是，取出操作也会触发链表位置的调整。
public V get(Object key) {
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
e.recordAccess(this);
return e.value;
}