【Java入门提高篇】Day34 Java容器类详解(十五)WeakHashMap详解

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了【Java入门提高篇】Day34 Java容器类详解(十五)WeakHashMap详解前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

源码详解系列均基于JDK8进行解析

说明

在Java容器详解系列文章的最后,介绍一个相对特殊的成员:WeakHashMap,从名字可以看出它是一个 Map。它的使用上跟HashMap并没有什么区别,所以很多地方这里就不做过多介绍了,可以翻看一下前面HashMap中的内容。本篇主要介绍它与HashMap的不同之处。

WeakHashMap 特殊之处在于 WeakHashMap 里的entry可能会被垃圾回收器自动删除,也就是说即使你没有调用remove()或者clear()方法,它的entry也可能会慢慢变少。所以多次调用比如isEmpty,containsKey,size等方法时可能会返回不同的结果。

接下来希望能带着这么几个问题来进行阅读:

1、WeakHashMap中的Entry为什么会自动被回收。

2、WeakHashMap与HashMap的区别是什么。

3、WeakHashMap的引用场景有哪些。

WeakHashMap探秘

从说明可以看出,WeakHashMap的特殊之处便在于它的Entry与众不同,里面的Entry会被垃圾回收器自动回收,那么问题来了,为什么会被自动回收呢?HashMap里的Entry并不会被自动回收,除非把它从Map中移除掉。

其实这个秘密就在于弱引用,WeakHashMap中的key是间接保存在弱引用中的,所以当key没有被继续使用时,就可能会在GC的时候被回收掉。

只有key对象是使用弱引用保存的,value对象实际上仍旧是通过普通的强引用来保持的,所以应该确保value不会直接或者间接的保持其对应key的强引用,因为这样会阻止key被回收。

如果对于引用类型不熟悉的话,可以先阅读这篇文章

下面来从源码角度看看具体是如何实现这个特性的。

继承结构

WeakHashMap并不是继承自HashMap,而是继承自AbstractMap,跟HashMap的继承结构差不多。

 

存储结构

WeakHashMap中的数据结构是数组+链表的形式,这一点跟HashMap也是一致的,但不同的是,在JDK8中,当发生较多key冲突的时候,HashMap中会由链表转为红黑树,而WeakHashMap则一直使用链表进行存储。

 

 

成员变量

// 默认初始容量,必须是2的幂
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

 最大容量
int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 默认装载因子
float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f Entry数组,长度必须为2的幂
Entry<K,V>[] table;

 元素个数
int size;

 阈值 
 threshold;

 装载因子
float loadFactor;

 引用队列
final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();

 修改次数
int modCount;

 

跟HashMap的成员变量几乎一致,这里多了一个ReferenceQueue,用来存放那些已经被回收了的弱引用对象。如果想知道ReferenceQueue是如何工作的,可以参考这篇文章

构造函数

WeakHashMap中也有四个构造函数

public WeakHashMap(int initialCapacity, loadFactor) {
    ...
}

 initialCapacity) {
    this(initialCapacity,DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public WeakHashMap() {
    (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,1)">public WeakHashMap(Map<? extends K,? extends V> m) {
    this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,DEFAULT_INITIAL_CAPACITY),DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    putAll(m);
}

可以看到后三个,都是调用的第一个构造函数,下面再来看一下第一个构造函数内容

 校验initialCapacity
if (initialCapacity < 0)
    throw new IllegalArgumentException("Illegal Initial Capacity: "+
                                       initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

 校验loadFactor
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
    new IllegalArgumentException("Illegal Load factor: "+
                                       loadFactor);
int capacity = 1;
 将容量设置为大于initialCapacity的最小2的幂
while (capacity < initialCapacity)
    capacity <<= 1;
table = newTable(capacity);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);

再看看newTable函数

  private Entry<K,V>[] newTable( n) {
      return (Entry<K,V>[]) new Entry<?,?>[n];
  }

这里其实只是简单的创建一个Entry数组。

Entry剖析

接下来看看WeakHashMap中的核心角色——Entry。上面已经看到了,WeakHashMap中的table是一个Entry数组:

Entry<K,V>[] table;

来看看Entry长什么样:

class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,1)"> {
    ...   
}

Entry继承自WeakReference,继承关系图如下:

再来看看Entry中的内容

 成员变量
V value;
 hash;
Entry<K,1)"> next;

 构造函数
Entry(Object key,V value,ReferenceQueue<Object> queue,int hash,Entry<K,1)"> next) {
    super(key,queue);
    this.value = value;
    this.hash  = hash;
    this.next  = next;
}

细心的你可能会发现,哎?key哪里去了,成员变量里没有key。别着急,看看构造函数就可以发现,它调用父类的构造函数

super(key,queue);

这里调用的WeakReference的构造函数,将key传入Reference中,保存在referent成员变量中。对Reference和WeakReference不熟悉的话可以参考这篇文章这篇文章

再看看其它几个方法

@SuppressWarnings("unchecked")
 K getKey() {
     这里调用了Reference的get方法,从中取出referent对象
     WeakHashMap中,key如果为null会使用NULL_KEY来替代
    return (K) WeakHashMap.unmaskNull(get());
}

 V getValue() {
     value;
}

 V setValue(V newValue) {
    V oldValue = value;
    value = newValue;
     oldValue;
}

public boolean equals(Object o) {
    if (!(o instanceof Map.Entry))
        return false;
    Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,1)">)o;
    K k1 = getKey();
    Object k2 = e.getKey();
    if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
        V v1 = getValue();
        Object v2 = e.getValue();
        if (v1 == v2 || (v1 !=  v1.equals(v2)))
            true;
    }
    ;
}

 hashCode() {
    K k = getKey();
    V v = getValue();
     这里只是简单的把key和value的hashcode做一个异或处理
    return Objects.hashCode(k) ^ Objects.hashCode(v);
}

 String toString() {
    return getKey() + "=" + getValue();
}

这里稍微说一下getKey方法调用了WeakHashMap.unmaskNull,之所以要调用这个方法,其实是因为WeakHashMap中对key为null时的特殊处理,会将其指向一个特殊的内部变量:

final Object NULL_KEY = new Object();

与其对应的两个方法便是:

static Object maskNull(Object key) {
    return (key == null) ? NULL_KEY : key;
}

 Object unmaskNull(Object key) {
    return (key == NULL_KEY) ? null : key;
}

所以,其他WeakHashMap中的Entry最大的不同就是继承自WeakReference,并把key保存在了WeakReference中。可以说WeakHashMap的特性绝大部分都是WeakReference的功劳。

常用方法

主要的方法有这些:

void                   clear()
Object                 clone()
                containsKey(Object key)
                containsValue(Object value)
Set<Entry<K,V>>       entrySet()
V                      get(Object key)
                isEmpty()
Set<K>                 keySet()
V                      put(K key,V value)
void                   putAll(Map<?  map)
V                      remove(Object key)
                    size()
Collection<V>          values()

这里选其中的三个最常用的方法进行解析:

put方法

 V put(K key,V value) {
     处理null值
    Object k = maskNull(key);
     计算hash
    int h = hash(k);
     获取table
    Entry<K,V>[] tab = getTable();
     计算下标
    int i = indexFor(h,tab.length);

     查找Entry
    for (Entry<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
        if (h == e.hash && eq(k,e.get())) {
            V oldValue = e.value;
            if (value != oldValue)
                e.value = value;
             oldValue;
        }
    }
    
    modCount++;
    Entry<K,V> e = tab[i];
    tab[i] = new Entry<>(k,value,queue,h,e);
     如果元素个数超过阈值,则进行扩容
    if (++size >= threshold)
        resize(tab.length * 2);
    ;
}

这里涉及到的方法比较多,不慌不慌,一个一个来。

先来看看hash方法

 hash(Object k) {
     k.hashCode();
     这里做了二次散列,来扩大低位的影响
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

hash方法对key的hashcode进行了二次散列,主要是为了扩大低位的影响。因为Entry数组的大小是2的幂,在进行查找的时候,进行掩码处理,如果不进行二次散列,那么低位对index就完全没有影响了,如果不清楚也没有关系,之后在get方法里会有说明。

至于为什么要选20,12,7,4。emmm,大概是效果奇佳吧(一本正经的胡说八道,有兴趣的话可以自行研究)。

再看看indexFor函数,这里就是将数组长度减1后与hashcode做一个位与操作,因为length必定是2的幂,所以减1后就变成了掩码,再进行与操作就能直接得到hashcode mod length的结果了,但是这样操作效率会更高。

int indexFor(int h,1)"> length) {
    return h & (length-1);
}

再来看看getTable方法

[] getTable() {
     清除被回收的Entry对象
    expungeStaleEntries();
     table;
}

 expungeStaleEntries() {
    for (Object x; (x = queue.poll()) != ; ) {
         循环获取引用队列中的对象
        synchronized (queue) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            Entry<K,V> e = (Entry<K,1)">) x;
             查找对应的位置
             indexFor(e.hash,table.length);

             找到之前的Entry
            Entry<K,V> prev = table[i];
            Entry<K,V> p = prev;
             在链表中寻找
            while (p != ) {
                Entry<K,V> next = p.next;
                if (p == e) {
                    if (prev == e)
                        table[i] = next;
                    else
                        prev.next = 将对应的value置为null,帮助GC回收
                    e.value = ;
                    size--;
                    break;
                }
                prev = p;
                p = next;
            }
        }
    }
}

所以每次调用getTable的时候,都会将table中key已经被回收掉的Entry移除掉。

resize方法

void resize( newCapacity) {
     获取当前table
    Entry<K,V>[] oldTable =int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        ;
    }

     新建一个table
    Entry<K,V>[] newTable = newTable(newCapacity);
     将旧table中的内容复制到新table中
    transfer(oldTable,newTable);
    table = newTable;

    if (size >= threshold / 2) {
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }  {
        expungeStaleEntries();
        transfer(newTable,oldTable);
        table = oldTable;
    }
}
 新建Entry数组
 n) {
    [n];
}

void transfer(Entry<K,V>[] src,1)">[] dest) {
    for (int j = 0; j < src.length; ++j) {
        Entry<K,1)"> src[j];
        src[j] = ;
        while (e != ) {
            Entry<K,1)"> e.next;
            Object key = e.get();
            if (key == ) {
                e.next = ; 
                e.value = ; 
                size--;
            }  {
                 dest[i];
                dest[i] = e;
            }
            e = next;
        }
    }
}

get方法

 V get(Object key) {
     对null值特殊处理
    Object k = 取key的hash值
     取当前table
    Entry<K,1)"> 获取下标
    int index = tab[index];
     链表中查找元素
    ) {
        if (e.hash == h && e.value;
        e = e.next;
    }
    ;
}

在查找元素的时候调用了一个eq方法

 eq(Object x,Object y) {
    return x == y || x.equals(y);
}

remove方法

 V remove(Object key) {
     取key的hash
     tab[i];
    Entry<K,1)"> prev;

    ) {
        Entry<K,1)"> e.next;
         查找对应Entry
        ;
            size--;
             e)
                tab[i] = next;
            
                prev.next = 如果找到,返回对应Entry的value
             e.value;
        }
        prev = e;
        e = next;
    }

    ;
}

使用栗子

class WeakHashMapTest {
     main(String[] args){
        testWeakHashMap();
    }

     testWeakHashMap() {
         创建3个String对象用来做key
        String w1 = new String("key1");
        String w2 = new String("key2");
        String w3 = new String("key3");

         新建WeakHashMap
        Map weakHashMap = new WeakHashMap();

         添加键值对
        weakHashMap.put(w1,"v1");
        weakHashMap.put(w2,"v2");
        weakHashMap.put(w3,"v3" 打印出weakHashMap
        System.out.printf("weakHashMap:%s\n" containsKey(Object key) :是否包含键key
        System.out.printf("contains key key1 : %s\n",weakHashMap.containsKey("key1"));
        System.out.printf("contains key key4 : %s\n",weakHashMap.containsKey("key4"));

         containsValue(Object value) :是否包含值value
        System.out.printf("contains value v1 : %s\n",weakHashMap.containsValue("v1"));
        System.out.printf("contains value 0 : %s\n",weakHashMap.containsValue(0 remove(Object key) : 删除键key对应的键值对
        weakHashMap.remove("three");

        System.out.printf("weakHashMap: %s\n" ---- 测试 WeakHashMap 的自动回收特性 ----

         将w1设置null。
         这意味着“弱键”w1再没有被其它对象引用,调用gc时会回收WeakHashMap中与“w1”对应的键值对
        w1 = ;

         内存回收。这里,会回收WeakHashMap中与“w1”对应的键值对
        System.gc();

         遍历WeakHashMap
        Iterator iter = weakHashMap.entrySet().iterator();
        while (iter.hasNext()) {
            Map.Entry en = (Map.Entry)iter.next();
            System.out.printf("next : %s - %s\n" 打印WeakHashMap的实际大小
        System.out.printf("after gc WeakHashMap size:%s\n"输出如下:

weakHashMap:{key1=w1,key2=w2,key3=w3}
contains key key1 : 
contains key key4 : 
contains value w1 : 
contains value 0 : 
weakHashMap: {key1=w1,1)">w3}
next : key2 - w2
next : key3 - w3
after gc WeakHashMap size:2

可以看到,w1对应的Entry被回收掉了,这就是WeakHashMap的最重要特性,当然,实际使用的时候一般不会这样使用,

应用场景

由于WeakHashMap可以自动清除Entry,所以比较适合用于存储非必需对象,用作缓存非常合适。

class ConcurrentCache<K,1)"> {

     size;

    final Map<K,1)"> eden;

     longterm;

    public ConcurrentCache( size) {
        this.size = size;
        this.eden = new ConcurrentHashMap<>(size);
        this.longterm = new WeakHashMap<>(size);
    }

     V get(K k) {
        V v = .eden.get(k);
        if (v == ) {
             (longterm) {
                v = .longterm.get(k);
            }
            if (v != ) {
                .eden.put(k,v);
            }
        }
         v;
    }

     put(K k,V v) {
        if (this.eden.size() >= size) {
             (longterm) {
                this.longterm.putAll(.eden);
            }
            .eden.clear();
        }
        在put方法里,在插入一个键值对时,先检查eden缓存的容量是不是超过了阈值,如果没有超就直接放入eden缓存,如果超了就将eden中所有的键值对都放入longterm(这里longterm类似于老年代,eden类似于年轻代),再将eden清空并插入相应键值对。

在get方法中,也是优先从eden中找对应的value,如果没有则进入longterm缓存中查找,找到后就加入eden缓存并返回。

这样设计的好处是,能将相对常用的对象都能在eden缓存中找到,不常用的则存入longterm缓存,并且由于WeakHashMap能自动清除Entry,所以不用担心longterm中键值对过多而导致OOM。

WeakHashMap还有这样一个不错的应用场景,配合事务进行使用,存储事务过程中的各类信息。可以使用如下结构:

WeakHashMap<String,Map<K,V>> transactionCache;

这里key为String类型,可以用来标志区分不同的事务,起到一个事务id的作用。value是一个map,可以是一个简单的HashMap或者LinkedHashMap,用来存放在事务中需要使用到的信息。

在事务开始时创建一个事务id,并用它来作为key,事务结束后,将这个强引用消除掉,这样既能保证在事务中可以获取到所需要的信息,又能自动释放掉map中的所有信息。

小结

  • WeakHashMap是一个会自动清除Entry的Map

  • WeakHashMap的操作与HashMap完全一致

  • WeakHashMap内部数据结构是数组+链表

  • WeakHashMap常被用作缓存

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