大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
简介
WeakHashMap和HashMap一样,WeakHashMap也是一个散列表,它存储的内容也是键值对(key-value)映射,而且键和值都可以为null。不过WeakHashMap的键是“弱键”(注:源码中Entry中的定义是这样的:private static class Entry<K,V> extends WeakReference implements Map.Entry<K,V>,即Entry实现了WeakReference类),当WeakHashMap某个键不再正常使用时,会被从WeakHashMap自动删除。更精确的说,对于一个给定的键,其映射的存在并不能阻止垃圾回收器对该键的丢弃,这就使该键称为被终止的,被终止,然后被回收,这样,这就可以认为该键值对应该被WeakHashMap删除。因此,WeakHashMap使用了弱引用作为内部数据的存储方案,,WeakHashMap可以作为简单缓存表的解决方案,当系统内存不足时,垃圾收集器会自动的清除没有在任何其他地方被引用的键值对。如果需要用一张很大的Map作为缓存表时,那么可以考虑使用WeakHashMap。
在WeakHashMap实现中,借用了ReferenceQueue这个“监听器”来保存被GC回收的”弱键”,然后在每次使用WeakHashMap时,就在WeakHashMap中删除ReferenceQueue中保存的键值对。即WeakHashMap的实现是通过借用ReferenceQueue这个“监听器”来优雅的实现自动删除那些引用不可达的key的。这个我在上一篇的博客中已经做了说明。Java引用Reference学习
WeakHashMap是通过数组table保存Entry(键值对);每个Entry实际上就是一个链表来实现的。当某“弱键”不再被其它对象引用,就会被GC回收时,这个“弱键”也同时被添加到ReferenceQueue队列中。当下一步我们需要操作WeakHashMap时,会先同步table、queue,table中保存了全部的键值对,而queue中保存的是GC回收的键值对;同步他们,就是删除table中被GC回收的键值对。
我们可以在WeakHashMap的源码中看到这样的一个属性:
/**
* 申明的WeakEntries的queue指针
*/
private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
我们来看一下内部Entry类的定义,你就会明白很多事情了:
/*
* 原来将Entry定义为WeakReference,这样就会自动消失。
*/
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
V value;
int hash;
Entry<K,V> next;
/**
* 创建一个新的Entry
*/
Entry(Object key, V value,
ReferenceQueue<Object> queue,
int hash, Entry<K,V> next) {
// 传入ReferenceQueue和hash,这个可能是在已有头Entry的基础上使用
super(key, queue);
this.value = value;
this.hash = hash;
this.next = next;
}
......
}
如何创建Entry
在进行put操作的时候,会进行Key的建立。大家注意这个弱引用不是指我们put的key是弱引用,而是指内部定义的Entry是弱引用,不要忘记这一点。
public V put(K key, V value) {
// null key的处理
Object k = maskNull(key);
int h = hash(k);
// 获取所有的桶
Entry<K,V>[] tab = getTable();
// 找到链表的头
int i = indexFor(h, tab.length);
// 遍历链表,查找元素,有替换
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++;
// 获取链表头
Entry<K,V> e = tab[i];
// 这里需要注意,这是头部插入法
tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e);
if (++size >= threshold)
resize(tab.length * 2);
return null;
}
移除失效元素
进一步研读代码我们可以发现,size方法,getTable等一些的操作中,都会调用一个叫expungeStaleEntries的方法,这个方法的内容如下:
/**
* 从桶中移除失效的key-value(Entry)
*/
private void expungeStaleEntries() {
// 从Queue中取被回收的数据,然后进行删除操作
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);
// 进行删除的操作
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;
}
}
}
}
其实就是从Queue中取得,被垃圾回收机制回收的Entry,然后从Map中删除这个Entry,这是一种懒删除的方式,我们之前已经学习了Java的Reference机制,这里就不多研究了。
总结
我觉得这种数据结构,可能面临丢失数据的风险,所以使用场景是哪些不怕丢失数据的地方。我想了一下,什么数据不怕丢,最容易想到的就是可以恢复的数据;然后我想到了内存缓存,的确缓存数据最不怕丢失,因为缓存数据往往都是可以想办法恢复的。所以当我们缓存的数据比较多的时候,使用这个数据结构的确可以帮助我们在系统内存紧张的时候,放弃缓存,然后重新缓存。但是Weak的特性是每次gc都极可能丢失,也会带来不少的问题。总之呢,这种开发的思想真的很好。
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