WeakHashMap分析

简介

WeakHashMap是一种弱引用map,内部的key会存储为弱引用,当gc的时候,如果这些key没有强引用存在,会被gc回收掉,下一次当我们操作的时候会把对应的Entry整体删除掉,基于这种特性,WeakHashMap特别使用于缓存处理。

存储结构

WeakHashMap因为gc的时候会把没有强引用的key回收掉,所以注定了它里面的元素不会太多,因此也就不需要像HashMap那样元素多的时候转化为红黑树来处理了。因此,WeakHashMap的存储结构只有(数组+链表)。

源码解析

属性分析
public class WeakHashMap
    extends AbstractMap
    implements Map {
  //默认初始容量16
 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//最大容量为2的30次方
 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认装载因子
 private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//桶
 Entry[] table;
//元素个数
 private int size;
//扩容门槛 
 private int threshold;
  //装载因子
 private final float loadFactor;
//引用队列,当弱键失效的时候会把Entry添加到这个队列中
//当下次访问map的时候会把失效的Entry清除掉
private final ReferenceQueue queue = new ReferenceQueue<>();

}


Entry内部类

没有key属性

//Entry内部类

 private static class Entry extends WeakReference implements Map.Entry {
        //可以发现没有key,因为key是作为弱引用存在Refresh类中
        V value;
        final int hash;
        Entry next;

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(Object key, V value,
              ReferenceQueue queue,
              int hash, Entry next) {
            super(key, queue);
            this.value = value;
            this.hash  = hash;
            this.next  = next;
        }

        @SuppressWarnings("unchecked")
        public K getKey() {
            return (K) WeakHashMap.unmaskNull(get());
        }

        public V getValue() {
            return value;
        }

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

        public boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)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 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }

        public int hashCode() {
            K k = getKey();
            V v = getValue();
            return Objects.hashCode(k) ^ Objects.hashCode(v);
        }

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


public class WeakReference extends Reference {

    /**
     * Creates a new weak reference that refers to the given object.  The new
     * reference is not registered with any queue.
     *
     * @param referent object the new weak reference will refer to
     */
    public WeakReference(T referent) {
        super(referent);
    }

    /**
     * Creates a new weak reference that refers to the given object and is
     * registered with the given queue.
     *
     * @param referent object the new weak reference will refer to
     * @param q the queue with which the reference is to be registered,
     *          or null if registration is not required
     */
    public WeakReference(T referent, ReferenceQueue q) {
        super(referent, q);
    }

}


public abstract class Reference {
...................省略..............

  //实际存储key的地方
   volatile T referent;
  //引用队列
    final ReferenceQueue queue;

 Reference(T referent) {
        this(referent, null);
    }

    Reference(T referent, ReferenceQueue queue) {
        this.referent = referent;
        this.queue = queue;
    }

}

从Entry的构造方法我们知道,key和queue最终会传到Reference的构造方法中,这里的key就是Reference的referent属性,它会被gc特殊对待,即当没有强引用存在时,当下一次gc的时候会被清除。

put(K key,V value)方法

添加元素的方法。

public V put(K key, V value) {
        //如果key为空,则将key用一个Object常量代替:NULL_KEY
        Object k = maskNull(key);
        //计算key的hash值
        int h = hash(k);
        //获取桶
        Entry[] tab = getTable();
        //计算元素在数组中的索引 h&(length-1)
        int i = indexFor(h, tab.length);
        //遍历桶对应的链表,检测存储位置中是否已存在此key
        //如果有,则更新value即可 如果没有 则把此节点添加到此位置的链表头
        for (Entry e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
            if (h == e.hash && eq(k, e.get())) {
                //如果找到了元素就使用新值替换旧值 并返回旧值
                V oldValue = e.value;
                if (value != oldValue)
                    e.value = value;
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
      //如果没找到就把新值插入到链表头部
        Entry e = tab[i];
        tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e);
      //  如果插入元素后数量达到扩容阈值就把桶的容量扩容为2倍大小
        if (++size >= threshold)
            resize(tab.length * 2);
        return null;
    }

private static final Object NULL_KEY = new Object();

    /**
     * Use NULL_KEY for key if it is null.
     */
    private static Object maskNull(Object key) {
        return (key == null) ? NULL_KEY : key;
    }

 final int hash(Object k) {
        int h = k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

 private Entry[] getTable() {
        expungeStaleEntries();
        return table;
    }
    /**
     * Expunges stale entries from the table.
     *翻译:删除过时的条目,即将ReferenceQueue队列中的对象引用全部在table中给删除掉
     *思路:如何删除一个table的节点e,方法为:首先计算e的hash值,接着根据hash值找到其在table的位置,然后遍历链表即可。
     */
    private void expungeStaleEntries() {
        for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
            synchronized (queue) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                    Entry e = (Entry) x;
                int i = indexFor(e.hash, table.length);

                Entry prev = table[i];
                Entry p = prev;
                while (p != null) {
                    Entry 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;
                }
            }
        }
    }

    private static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);//当length为2的幂次方时,等价于h%length
    }

由于WeakHashMap与HashMap基本类似,因此,put方法的思路也基本一致。

具体如下:

  • 检查key是否为null,如果为null,则将key用一个Object常量代替:NULL_KEY。在HashMap中是没有进行这样一个替代转换的,而是直接用null作为key存在在HashMap对象中。这是他们其中的一个区别
  • 取得key的hash值,
  • 根据hash值找到其在table的存储位置 i 。
  • 由于table的每个位置存储的可能是一个链表,因此,在此位置 i处的链表中检测是否有此key存在,如果有,则更新其key所对应的value即可。如果没有此key,则将此节点加入到此链表的头结点位置。
    在进行上面的4个步骤中,在第四步之前涉及到一个expunge Stale
    Entries in table(翻译:在table中删除过时的条目)的一个处理。这个是在HashMap中没有的。
resize(int newCapacity)方法

扩容方法。

void resize(int newCapacity) {
        //获取原理旧的数组  getTable()的时候会剔除失效的Entry
        Entry[] oldTable = getTable();
        //旧容量
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        //新数组
        Entry[] newTable = newTable(newCapacity);
        //  把元素从旧桶转移到新桶
        transfer(oldTable, newTable);
      //把新数组赋值给table变量
        table = newTable;

        /*
         * If ignoring null elements and processing ref queue caused massive
         * shrinkage, then restore old table.  This should be rare, but avoids
         * unbounded expansion of garbage-filled tables.
         */
  //如果元素个数大于扩容门槛的一半,则使用新桶和新容量,并计算新的扩容门槛
    
        if (size >= threshold / 2) {
            threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
        } else {
        //否则把元素再转移回旧桶 还是使用旧桶
        //因为在transfer的时候会清除失效的Entry,所以元素个数可能没有那么大了 就不需要扩容了。
            expungeStaleEntries();
            transfer(newTable, oldTable);
            table = oldTable;
        }
    }


  /** Transfers all entries from src to dest tables */
    private void transfer(Entry[] src, Entry[] dest) {
        //遍历旧桶
        for (int j = 0; j < src.length; ++j) {
            Entry e = src[j];
            src[j] = null;
            while (e != null) {
                Entry next = e.next;
                Object key = e.get();
      //如果key等于null就清除,说明key被gc清理掉了
      //则把整个Entry清除
                if (key == null) {
                    e.next = null;  // Help GC
                    e.value = null; //  "   "
                    size--;
                } else {
          //否则就计算在新桶中的位置并把这个元素放在系统对应的链表头部
                    int i = indexFor(e.hash, dest.length);
                    e.next = dest[i];
                    dest[i] = e;
                }
                e = next;
            }
        }
    }

get(Object key)方法

获取元素。

  public V get(Object key) {
        Object k = maskNull(key);
      //计算hash
        int h = hash(k);
        Entry[] tab = getTable();
        int index = indexFor(h, tab.length);
        Entry e = tab[index];
      //遍历链表 找到了就返回
        while (e != null) {
            if (e.hash == h && eq(k, e.get()))
                return e.value;
            e = e.next;
        }
        return null;
    }
remove(Object key)方法

移除元素。

 public V remove(Object key) {
        Object k = maskNull(key);
        //计算hash值
        int h = hash(k);
        Entry[] tab = getTable();
        int i = indexFor(h, tab.length);
        //链表所在的第一个元素
        Entry prev = tab[i];
        Entry e = prev;
        
        //遍历链表
        while (e != null) {
            Entry next = e.next;
            if (h == e.hash && eq(k, e.get())) {
            //如果找到了就删除元素
                modCount++;
                size--;
                if (prev == e)
                    //如果是头节点,就把头节点指向下一个节点
                    tab[i] = next;
                else
                  //如果不是头节点  删除该节点
                    prev.next = next;
                return e.value;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }

        return null;
    }
size()
    public int size() {
        if (size == 0)
            return 0;
        expungeStaleEntries();
        return size;
    }

    /**
     * Returns true if this map contains no key-value mappings.
     * This result is a snapshot, and may not reflect unprocessed
     * entries that will be removed before next attempted access
     * because they are no longer referenced.
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size() == 0;
    }

这个方法与HashMap方法中size()不一样。在HashMap中的size()方法中,仅仅是返回数组table中存储数据的长度,而这里的size()方法在返回长度之前做了一个:”删除table中过时的数据”这里一个操作,然后才返回数组存储数据的长度的,即返回的是table中真正有意义的数据。这也是HashMap与WeakHashMap的区别之一 。

总结

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的键时“弱键”,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。

你可能感兴趣的:(WeakHashMap分析)