Java WeakHashMap

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

作为一个java开发者肯定都知道且使用HashMap，但估计大部分人都不太知道WeakHashMap。从类定义上来看，它和普通的HashMap一样，继承了AbstractMap类和实现了Map接口，也就是说它有着与HashMap差不多的功能。那么既然jdk已经提供了HashMap，为什么还要再提供一个WeakHashMap呢？ 黑格尔曾经说过，存在必合理，接下来我们来看下为什么有WeakHashMap。
　　先来想象一下你因为某种需求需要一个Cache，你肯定会面临一个问题，就是所有数据不可能都放到Cache里，或者放到Cache里性价比太低了。这个时候你可能很快就想到了各种Cache数据过期策略，目前也有一些优秀的包提供了功能丰富的Cache，比如Google的Guava Cache，它支持数据定期过期、LRU、LFU等策略，但它任然有可能会导致有用的数据被淘汰，没用的数据迟迟不淘汰（如果策略使用得当的情况下这都是小概率事件）。
　　如果我现在说有种机制，可以让你Cache里不用的key数据自动清理掉，用的还留着，没有误杀也没有漏杀你信不信！没错WeakHashMap就是能实现这种功能的东西，这也是它和普通的HashMap不同的地方——它有自清理的机制。
　　如果让你实现一种自清理的HashMap，你怎么做？ 我的做法肯定是想办法先知道某个Key肯定没有在用了，然后清理到HashMap中对应的K-V。在JVM里一个对象没用了是指没有任何其他有用对象直接或者间接执行它，具体点就是在GC过程中它是GCRoots不可达的。 Jvm提供了一种机制能让我们感知到一个对象是否已经变成了垃圾对象，这就是WeakReference，不了解WeakReference的可以看下我上一篇介绍博客Java弱引用(WeakReferences)。
　　某个WeakReference对象所指向的对象如果被判定为垃圾对象，Jvm会将该WeakReference对象放到一个ReferenceQueue里，我们只要看下这个Queue里的内容就知道某个对象还有没有用了。 WeakHashMap就是这么做的，所以这里的Weak是指WeakReference。接下来让我们看下它的代码，看它具体是怎么实现的。

源码分析

    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

和普通HashMap一样，WeakHashMap也有一些默认值，比如默认容量是16，最大容量2^30，使用超过75%它就会自动扩容。

Entry

private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> { 
   
        V value;
        final int hash;
        Entry<K,V> next;
        
        Entry(Object key, V value,
              ReferenceQueue<Object> queue,
              int hash, Entry<K,V> next) { 
   
            super(key, queue);
            this.value = value;
            this.hash  = hash;
            this.next  = next;
        }
        /* * 其他代码 */
}

它的Entry和普通HashMap的Entry最大的不同是它继承了WeakReference，然后把Key做成了弱引用（注意只有Key没有Value），然后传入了一个ReferenceQueue，这就让它能在某个key失去所有强引用的时候感知到。

put

    public V put(K key, V value) { 
   
        Object k = maskNull(key);
        int h = hash(k);
        Entry<K,V>[] tab = getTable();
        int i = indexFor(h, tab.length);

        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;
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        Entry<K,V> e = tab[i];
        tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e);
        if (++size >= threshold)
            resize(tab.length * 2);
        return null;
    }

put方法也很简单，用key的hashcode在tab中定位，然后判断是否是已经存在的key，已经存在就替换旧值，否则就新建Entry，遇到多个不同的key有同样的hashCode就采用开链的方式解决hash冲突。注意这里和HashMap不太一样的地方，HashMap会在链表太长的时候对链表做树化，把单链表转换为红黑树，防止极端情况下hashcode冲突导致的性能问题，但在WeakHashMap中没有树化。
　　同样，在size大于阈值的时候，WeakHashMap也对做resize的操作，也就是把tab扩大一倍。WeakHashMap中的resize比HashMap中的resize要简单好懂些，但没HashMap中的resize优雅。WeakHashMap中resize有另外一个额外的操作，就是expungeStaleEntries()，就是对tab中的死对象做清理，稍后会详细介绍。

get

    public V get(Object key) { 
   
        Object k = maskNull(key);
        int h = hash(k);
        Entry<K,V>[] tab = getTable();
        int index = indexFor(h, tab.length);
        Entry<K,V> e = tab[index];
        while (e != null) { 
   
            if (e.hash == h && eq(k, e.get()))
                return e.value;
            e = e.next;
        }
        return null;
    }

get方法就没什么特别的了，因为Entry里存了hash值和key的值，所以只要用indexFor定位到tab中的位置，然后遍历一下单链表就知道了。

expungeStaleEntries

    private void expungeStaleEntries() { 
   
        for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) { 
   
            synchronized (queue) { 
   
                @SuppressWarnings("unchecked")
                    Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
                int i = indexFor(e.hash, table.length);

                Entry<K,V> prev = table[i];
                Entry<K,V> p = prev;
                while (p != null) { 
   
                    Entry<K,V> next = p.next;
                    if (p == e) { 
   
                        if (prev == e)
                            table[i] = next;
                        else
                            prev.next = next;
                        // Must not null out e.next;
                        // stale entries may be in use by a HashIterator
                        e.value = null; // Help GC
                        size--;
                        break;
                    }
                    prev = p;
                    p = next;
                }
            }
        }
    }

expungeStaleEntries就是WeakHashMap的核心了，它承担着Map中死对象的清理工作。原理就是依赖WeakReference和ReferenceQueue的特性。在每个WeakHashMap都有个ReferenceQueue queue，在Entry初始化的时候也会将queue传给WeakReference，这样当某个可以key失去所有强应用之后，其key对应的WeakReference对象会被放到queue里，有了queue就知道需要清理哪些Entry里。这里也是整个WeakHashMap里唯一加了同步的地方。
　　除了上文说的到resize中调用了expungeStaleEntries()，size()中也调用了这个清理方法。另外 getTable()也调了，这就意味着几乎所有其他方法都间接调用了清理。

其他

除了上述几个和HashMap不太一样的地方外，WeakHashMap也提供了其他HashMap所有的方法，比如像remove、clean、putAll、entrySet…… 功能上几乎可以完全替代HashMap，但WeakHashMap也有一些自己的缺陷。

缺陷

1.非线程安全

关键修改方法没有提供任何同步，多线程环境下肯定会导致数据不一致的情况，所以使用时需要多注意。

2.单纯作为Map没有HashMap好

HashMap在Jdk8做了好多优化，比如单链表在过长时会转化为红黑树，降低极端情况下的操作复杂度。但WeakHashMap没有相应的优化，有点像jdk8之前的HashMap版本。

3.不能自定义ReferenceQueue

WeakHashMap构造方法中没法指定自定的ReferenceQueue，如果用户想用ReferenceQueue做一些额外的清理工作的话就行不通了。如果即想用WeakHashMap的功能，也想用ReferenceQueue，貌似得自己实现一套新的WeakHashMap了。

用途

这里列举几个我所知道的WeakHashMap的使用场景。

1.阿里Arthas

在阿里开源的Java诊断工具中使用了WeakHashMap做类-字节码的缓存。

 // 类-字节码缓存
    private final static Map<Class<?>/*Class*/, byte[]/*bytes of Class*/> classBytesCache
            = new WeakHashMap<Class<?>, byte[]>();

2.Cache

WeakHashMap这种自清理的机制，非常适合做缓存了。

3.ThreadLocalMap

ThreadLocal中用ThreadLocalMap存储Thread对象，虽然ThreadLocalMap和WeakHashMap不是一个东西，但ThreadLocalMap也利用到了WeakReference的特性，功能用途很类似，所以我很好奇为什么ThreadLocalMap不直接用WeakHashMap呢！