平時我們使用最多的數(shù)據(jù)結構肯定是 HashMap，但是在使用的時候我們必須知道每個鍵值對的生命周期，并且手動清除它；但是如果我們不是很清楚它的生命周期，這時候就比較麻煩；通常有這樣幾種處理方式：

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• 由一個線程定時處理，可以是Timer或者ScheduledThreadPoolExecutor；

• 利用重寫LinkedHashMap.removeEldestEntry()，實現(xiàn) FIFOCache 或者 LRUCache；可以參考我之前寫的一篇文章?LinkedHashMap 相關；

• 利用?WeakHashMap?的特性，如果邏輯比較復雜還可以直接使用Reference；這里可以參考?Reference 完全解讀?和?Reference 框架概覽；

所以本文將主要介紹WeakHashMap的特性，以及補充一些關于 HashMap 實現(xiàn)的對比；相關 HashMap 的介紹也可以參考?HashMap 相關；

一、使用場景

上面也介紹了，WeakHashMap適用于不是非常重要的緩存類似的場景；例如：

WeakHashMap<Object,?Integer>?map?=?new?WeakHashMap<>();for?(int?i?=?0;?i?<?100;?i++)?{
??map.put(new?Object(),?i);
}

System.out.println(map.size());??//?1System.gc();?????????????????????//?2System.out.println(map.size());??//?3System.out.println(map.size());??//?4System.out.println(map.size());??//?5System.out.println(map);?????????//?6System.out.println(map.size());??//?7

// 打印：
100
100
100
46
{}
0

對于以上的結果你可能和我打印的不一樣，WeakHashMap按照語義應該是，當 key 沒有強引用指向的時候，會自動清除 key 和 value；我這里先解釋它的釋放過程，如果你覺得很清晰，那WeakHashMap你就算是掌握了；

• 首先 for 循環(huán)結束的時候，key 已經(jīng)沒用強引用指向了，此時所有的 key 都是弱引用了；

• 接下來執(zhí)行1，因為我這里只有一個方法，新生代還有足夠的空間，所以不會觸發(fā) GC，所以所有的 key 任然在堆里面，所以打印100；

• 然后手動觸發(fā) GC，雖然System.gc();不一定會立即執(zhí)行，但是我這里只有一個方法，所以肯定會執(zhí)行 GC，這里可以打開 GC 日志查看，-verbose:gc；因為 所有的 key 都是弱引用，所以referent被致為 null，同時將 key 注冊到?ReferenceQueue中；

• 在執(zhí)行 3-7 的時候，按語義 map 應該為空；但是將 key 注冊到?ReferenceQueue并非原子性一次完成的，所以這里會打印不同的值，每注冊完成一個，在 map 進行操作的時候，就會將其移除；

將上面的代碼改成多線程分析思路也是一樣的，如果你覺得有不清楚的地方可以查看下文；

二、WeakHashMap 源碼分析

1. 類定義

public?class?WeakHashMap<K,V>?extends?AbstractMap<K,V>?implements?Map<K,V>

可以看到雖然WeakHashMap也是基于哈希表，但是卻并非像LinkedHashMap一樣是繼承于HashMap，并且WeakHashMap也沒有實現(xiàn)Cloneable, Serializable兩個接口，這是因為WeakHashMap基于WeakReference實現(xiàn)的，弱引用并不建議實現(xiàn)序列化，同時弱引用一般用于不是很重要的緩存，也就沒必要實現(xiàn)Cloneable, Serializable兩個接口了；

2. 核心方法

private?final?ReferenceQueue<Object>?queue?=?new?ReferenceQueue<>();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;
??}??public?K?getKey()?{?}??public?V?getValue()?{??public?V?setValue(V?newValue)?{??public?int?hashCode()?{??public?String?toString()?{
}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;
??????}
????}
??}
}

上面代碼所列的ReferenceQueue，Entry，expungeStaleEntries()就是WeakHashMap實現(xiàn)的核心了；這里強烈建議要先看?Reference 完全解讀?和?Reference 框架概覽這兩篇文章，里面同樣的內容我也不會再贅述了；

• Entry<K,V> extends WeakReference<Object>， 表明所有的節(jié)點都是WeakReference，而 key 則是 referent；

• queue，所有 key 使用同一個ReferenceQueue監(jiān)聽器，每當 key 被回收的時候，entry 將會被注冊到ReferenceQueue中；

• expungeStaleEntries，將注冊到ReferenceQueue中的 entry 移除，并將 value 置為 null；WeakHashMap的所有操作都先執(zhí)行expungeStaleEntries，這樣WeakHashMap就實現(xiàn)了自動回收不在需要的 key 和 value；

三、性能對比

其實上面的內容就已經(jīng)將WeakHashMap的主要實現(xiàn)講完了，但是我之前在看HashMap源碼的時候，并沒有對比 JDK1.7 和 JDK1.8，但是在這里發(fā)現(xiàn)其實WeakHashMap的實現(xiàn)和 JDK1.7 差不多，所以接下來我將簡單對比一下WeakHashMap和HashMap；

1. 容量計算

在WeakHashMap和HashMap中都要求容量是2的冪，因為當容量為2的冪時，使用除留余數(shù)法計算哈希桶位置時可以使用hash % length = hash & (length-1)的性質進行優(yōu)化；

//?WeakHashMapint?capacity?=?1;while?(capacity?<?initialCapacity)
??capacity?<<=?1;//?HashMapstatic?final?int?tableSizeFor(int?cap)?{??int?n?=?cap?-?1;
??n?|=?n?>>>?1;
??n?|=?n?>>>?2;
??n?|=?n?>>>?4;
??n?|=?n?>>>?8;
??n?|=?n?>>>?16;??return?(n?<?0)???1?:?(n?>=?MAXIMUM_CAPACITY)???MAXIMUM_CAPACITY?:?n?+?1;
}

簡單測試可以得到：

	initCap = 10	50	100
WeakHashMap	30	32	26
HashMap	3	3	3

代碼比較簡單我就不貼了，從上表也可以看到了tableSizeFor不僅高效而且穩(wěn)定；

2. 哈希計算

//?WeakHashMapfinal?int?hash(Object?k)?{??int?h?=?k.hashCode();
??h?^=?(h?>>>?20)?^?(h?>>>?12);??return?h?^?(h?>>>?7)?^?(h?>>>?4);
}//?HashMapstatic?final?int?hash(Object?key)?{????int?h;????return?(key?==?null)???0?:?(h?=?key.hashCode())?^?(h?>>>?16);
}

兩種hash算法都是要避免極端的hashCode()，但是HashMap卻更為透徹，因為影響哈希桶位置的只有 hash 的低位（容量2的n次方，n個低位），直接將高位與上低位，使高位 hash 參與位置計算，簡潔且高效；

此外還有put方法，但是里面還牽涉紅黑樹，對于本文就扯得有點遠了，所以暫不講；

總結

• WeakHashMap是WeakReference的典型應用，在靈活應用WeakHashMap之后，如果有更為復雜的邏輯，可以直接使用Reference實現(xiàn)；

• 另外WeakHashMap的自動回收機制是操作時檢查，所以WeakHashMap里面即使有可回收對象，但是很久都沒有操作也是沒法及時清理，所以在使用的時候，需要經(jīng)常對它操作一下，才能及時回收垃圾。

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