序、慢慢来才是最快的方法。
背景
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.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缓存内存缓存，数据库缓存。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，这就是缓存的淘汰问题/替换策略。
常见的缓存淘汰策略有：
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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；
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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；
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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；
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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和LRU策略图形解释
1.2向外看，LRU的变型
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能够保证较多的命中率。但是当有偶然的批量的非热点数据产生时，就会讲热点数据寄出缓存，是的缓存被污染。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。
1.3如何实现LRU缓存淘汰算法
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：
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：
PS：双向链表+散列表这种数据结构就叫"哈希链表或链式哈希表"，Java的LinkedHashMap就是基于哈希链表的数据结构。
2.LinkedHashMap哈希链表
PS：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。
2.1LinkedHashMap 的特点
2.2说一下 HashMap 和 LinkedHashMap 的区别？
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- 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。
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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)。
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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)。
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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)。
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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。
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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。
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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。
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 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：
参考
- 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。