这是LRU算法的核心，比如Glide里无论是内存缓存还是硬盘缓存，其实核心都是用到了LRU算法，而LRU算法核心是靠这个LinedHashMap来实现的。
先来看一下定义的一些方法，因为是继承的HashMap，所以内部大部分方法是和HashMap一样，不同的是HashMap中的Node方法是只有next的单向链表，而在LinedHashMap中因为需要保持插入或者读取顺序，所以变成了双向的链表LinkedHashMapEntry中是包含before和after。
盗用一下大佬的图
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public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
{
/**
* HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries.
*/
static class LinkedHashMapEntry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
LinkedHashMapEntry<K,V> before, after;
LinkedHashMapEntry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
/**
* The head (eldest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMapEntry<K,V> head;
/**
* The tail (youngest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMapEntry<K,V> tail;
·····
put方法是直接继承的hashmap的，没有重新（通过newNode实现的双链表操作），我们主要看一下get这个方法，是如何实现get之后改变位置的。首先根据key，把当前节点搞出来 getNode(hash(key)，然后判断一下是不是accessOrder=true，如果true，则会把访问过的元素放在链表后面，放置顺序是访问的顺序 ，如果false，按出入顺序遍历
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;
}
再看下核心的afterNodeAccess方法，这是节点变化的核心方法，尽量注释的详细到每一行。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
LinkedHashMapEntry<K,V> last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMapEntry<K,V> p =(LinkedHashMapEntry<K,V>)e //拿到当前的节点
, b = p.before // 拿到当前节点的前一个节点
, a = p.after; //拿到当前节点的后一个节点
p.after = null; //因为当前节点要当做最后一个节点，所以当前节点后边不需任何节点了，置空
if (b == null) //如果当前节点前边一个节点是空的，在代表当前节点是头节点
head = a; //这就好说了，头结点变成后边一个节点了
else
b.after = a;//如果不是，那就把前边节点的后连接和后边节点连起来
if (a != null) //如果后一个节点不是空的
a.before = b;//那把后边一个节点的前连接和上一个节点连起来
else
last = b; //如果后边节点是空的，那当前就是最后一个节点
if (last == null) // 如果当前last是空的，没有数据？
head = p;//那直接把头节点变成前节点
else {
p.before = last; //如果前边都没有 是正常的链表 ，把当前的头节点和最后个连接起来
last.after = p;//把最后一个的后节点和当前的节点连接起来
}
tail = p; //当前节点赋值给全局变量的最后节点
++modCount; //整体节点累加
}
}
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感谢 coolblog大佬 。
