Google Collections(Guava)中强大的Concurrent MapMaker

仔细研究了刚发布1.0版本的Google Collections，被其中的MapMaker震惊，这不就是我梦寐以求的Concurrent Map神器吗？如果Google Collection在5年前就发布该有多好？！废话少讲，邀请大家一起来观赏一下什么是MapMaker。 *Hashtable太老土啦，线程安全我都用ConcurrentHashMap。什么？现在流行MapMaker? *

JDK 1.5引入的ConcurrentHashMap由于其精巧的设计，更高的并发性能，捕获了大家的心，在并发场景中出场率极高，但随着深入的使用，很快的就发现了其中的不足。例如在以Map作为Cache的典型场景中，我们都需要有元素过期的处理，WeakHashMap是这方面的高手，但其在并发方面有点菜（非线程安全），当我们想让这两位大将同时上场的时候，就只能抓耳搔腮了。 Google Collections中的MapMaker融合了Weak Reference，线程安全，高并发性能，异步超时清理，自定义构建元素等强大功能于一身。（注） 常阅读优秀源代码的童鞋都知道，一般叫Maker的对象都是Builder模式，而这个MapMaker就是来"Build"Map的，下面的代码展示了如何构建一个高并发性能，线程安全的WeakHashMap. Java代码

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public void testWeakKeys() throws Exception {
ConcurrentMap map = new MapMaker()
.weakKeys() // 指定Map保存的Key为WeakReference机制
.makeMap();

Key key = new Key();  
map.put(key, new Value()); // 加入元素  
key = null; // key变成了WeakReference  

System.gc();// 触发垃圾回收  
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);  

assertTrue(map.isEmpty()); // map空了，因为WeakReference被回收  

}

是不是够简单？他不仅支持WeakKeys，还支持WeakValues。 Java代码

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public void testWeakValues() throws Exception {
ConcurrentMap map = new MapMaker()
.weakValues() // 指定Map保存的Value为WeakReference机制
.makeMap();

Key key = new Key();  
Value value = new Value();  
map.put(key, value); // 加入元素  
key = null; // Key成了WeakReference  
  
System.gc();// 触发垃圾回收  
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);  
  
assertFalse(map.isEmpty()); // map里的东西还在，因为Value还是StrongReference  
  
value = null; // 这次value也变成了WeakReference  

System.gc(); // 触发垃圾回收  
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);  

assertTrue(map.isEmpty()); // map真空了，因为Value是WeakReference被回收  

}

还可以选用SoftKeys，和SoftValues，随意组合，比只能WeakKey的WeakHashMap扩展性强太多了。 再来看看On-demand value computation，自定义构建元素。想象下面的场景，你要为一个查询学生信息的DAO增加结果缓存，并且结果超过60秒过期，我们可以用装饰模式结合MapMaker简单的实现。 Java代码

收藏代码

interface StudentDao {
Information query(String name);
}

class StudentDaoImpl implements StudentDao {
// 真正去查数据库的实现类 代码省略
}
// 装饰器
class CachedStudentDao implements StudentDao {
private final StudentDao studentDao;
private final ConcurrentMap cache;

public CachedStudentDao(final StudentDao studentDao) {  
    Preconditions.checkNotNull(studentDao, "studentDao");  
    this.studentDao = studentDao;  
      
    this.cache = new MapMaker() // 构建一个 computingMap  
        .expiration(60, TimeUnit.SECONDS) // 元素60秒过期  
        .makeComputingMap(new Function(){  
            @Override  
            public Information apply(String name) {  
                return studentDao.query(name);  
            }  
        });  
        // 传入匿名Function自定义缓存的初始化。如果缓存中没有name对应的数据，则调用真正的dao去数据库查找数据，同时缓存结果。  
}  

@Override  
public Information query(String name) {  
    return cache.get(name); // 从computing cache中取结果  
}  

}

public void test() {
StudentDao cachedStudentDao = new CachedStudentDao(studentDaoImpl);
// 装饰了studenDaoImpl的cachedStudentDao具备了缓存结果的能力。
}

线程安全，高并发性能，元素过期都实现了，并且代码很简洁。多亏了MapMaker，脏活、累活，就交给它啦。不过要注意的是，要遵循ConcurrentHashMap的规范，其不允许有Null的Key和Value。如果查询出来的结果可能为Null的，可用简单的包装类包装一下，这里不给出代码了。 怎么样？你是不是心动了呢？快下载来看看吧。