WeakHashMap 和 HashMap 的区别是什么，何时使用？

前言

大家好，我是小彭。

在之前的文章里，我们聊到了 Java 标准库中 HashMap 与 LinkedHashMap 的实现原理。HashMap 是一个标准的散列表数据结构，而 LinkedHashMap 是在 HashMap 的基础上实现的哈希链表。

今天，我们来讨论 WeakHashMap，其中的 “Weak” 是指什么，与前两者的使用场景有何不同？我们就围绕这些问题展开。

提示： 本文源码基于 JDK 1.2 WeakHashMap。

思维导图：

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1. 回顾 HashMap 和 LinkedHashMap

其实，WeakHashMap 与 HashMap 和 LinkedHashMap 的数据结构大同小异，所以我们先回顾后者的实现原理。

1.1 说一下 HashMap 的实现结构

HashMap 是基于分离链表法解决散列冲突的动态散列表。

• 1、HashMap 在 Java 7 中使用的是 “数组 + 链表”，发生散列冲突的键值对会用头插法添加到单链表中；
• 2、HashMap 在 Java 8 中使用的是 “数组 + 链表 + 红黑树”，发生散列冲突的键值对会用尾插法添加到单链表中。如果链表的长度大于 8 时且散列表容量大于 64，会将链表树化为红黑树。

HashMap 实现示意图

1.2 说一下 LinkedHashMap 的实现结构

LinkedHashMap 是继承于 HashMap 实现的哈希链表。

• 1、LinkedHashMap 同时具备双向链表和散列表的特点。当 LinkedHashMap 作为散列表时，主要体现出 O(1) 时间复杂度的查询效率。当 LinkedHashMap 作为双向链表时，主要体现出有序的特性；
• 2、LinkedHashMap 支持 FIFO 和 LRU 两种排序模式，默认是 FIFO 排序模式，即按照插入顺序排序。Android 中的 LruCache 内存缓存和 DiskLruCache 磁盘缓存也是直接复用 LinkedHashMap 提供的缓存管理能力。

LinkedHashMap 示意图

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2. 认识 WeakHashMap

2.1 WeakReference 弱引用的特点

WeakHashMap 中的 “Weak” 指键 Key 是弱引用，也叫弱键。弱引用是 Java 四大引用类型之一，一共有四种引用类型，分别是强引用、软引用、弱引用和虚引用。我将它们的区别概括为 3 个维度：

• 维度 1 - 对象可达性状态的区别： 强引用指向的对象是强可达的，只有强可达的对象才会认为是存活的对象，才能保证在垃圾收集的过程中不会被回收；
• 维度 2 - 垃圾回收策略的区别： 不同的引用类型的回收激进程度不同，
  • 强引用指向的对象不会被回收；
  • 软引用指向的对象在内存充足时不会被回收，在内存不足时会被回收；
  • 弱引用和虚引用指向的对象无论在内存是否充足的时候都会被回收；
• 维度 3 - 感知垃圾回收时机： 当引用对象关联的实际对象被垃圾回收时，引用对象会进入关联的引用队列，程序可以通过观察引用队列的方式，感知对象被垃圾回收的时机。

感知垃圾回收示意图

提示： 关于 “Java 四种引用类型” 的区别，在小彭的 Java 专栏中深入讨论过 《说一下 Java 的四种引用类型》，去看看。

2.2 WeakHashMap 的特点

WeakHashMap 是使用弱键的动态散列表，用于实现 “自动清理” 的内存缓存。

• 1、WeakHashMap 使用与 Java 7 HashMap 相同的 “数组 + 链表” 解决散列冲突，发生散列冲突的键值对会用头插法添加到单链表中；

• 2、WeakHashMap 依赖于 Java 垃圾收集器自动清理不可达对象的特性。当 Key 对象不再被持有强引用时，垃圾收集器会按照弱引用策略自动回收 Key 对象，并在下次访问 WeakHashMap 时清理全部无效的键值对。因此，WeakHashMap 特别适合实现 “自动清理” 的内存活动缓存，当键值对有效时保留，在键值对无效时自动被垃圾收集器清理；

• 3、需要注意，因为 WeakHashMap 会持有 Value 对象的强引用，所以在 Value 对象中一定不能持有 key 的强引用。否则，会阻止垃圾收集器回收 “本该不可达” 的 Key 对象，使得 WeakHashMap 失去作用。

• 4、与 HashMap 相同，LinkedHashMap 也不考虑线程同步，也会存在线程安全问题。可以使用 Collections.synchronizedMap 包装类，其原理也是在所有方法上增加 synchronized 关键字。

WeakHashMap 示意图

自动清理数据

2.3 说一下 WeakHashMap 与 HashMap 和 LinkedHashMap 的区别？

WeakHashMap 与 HashMap 都是基于分离链表法解决散列冲突的动态散列表，两者的主要区别在 键 Key 的引用类型上：

• HashMap 会持有键 Key 的强引用，除非手动移除，否则键值对会长期存在于散列表中；

• WeakHashMap 只持有键 Key 的弱引用，当 Key 对象不再被外部持有强引用时，键值对会被自动被清理。

WeakHashMap 与 LinkedHashMap 都有自动清理的能力，两者的主要区别在于 淘汰数据的策略上：

• LinkedHashMap 会按照 FIFO 或 LRU 的策略 “尝试” 淘汰数据，需要开发者重写 removeEldestEntry() 方法实现是否删除最早节点的判断逻辑；

• WeakHashMap 会按照 Key 对象的可达性淘汰数据，当 Key 对象不再被持有强引用时，会自动清理无效数据。

2.4 重建 Key 对象不等价的问题

WeakHashMap 的 Key 使用弱引用，也就是以 Key 作为清理数据的判断锚点，当 Key 变得不可达时会自动清理数据。此时，如果使用多个 equals 相等的 Key 对象访问键值对，就会出现第 1 个 Key 对象不可达导致键值对被回收，而第 2 个 Key 查询键值对为 null 的问题。 这说明 equals 相等的 Key 对象在 HashMap 等散列表中是等价的，但是在 WeakHashMap 散列表中是不等价的。

因此，如果 Key 类型没有重写 equals 方法，那么 WeakHashMap 就表现良好，否则会存在歧义。例如下面这个 Demo 中，首先创建了指向 image_url1 的图片 Key1，再重建了同样指向 image_url1 的图片 Key2。在 HashMap 中，Key1 和 Key2 等价，但在 WeakHashMap 中，Key1 和 Key2 不等价。

Demo

class ImageKey {
    private String url;

    ImageKey(String url) {
        this.url = url;
    }

    public boolean equals(Object obj) {
        return (obj instanceOf ImageKey) && Objects.equals(((ImageKey)obj).url, this.url);
    }
}

WeakHashMap map = new WeakHashMap<>();
ImageKey key1 = new ImageKey("image_url1");
ImageKey key2 = new ImageKey("image_url2");
// key1 equalsTo key3
ImageKey key3 = new ImageKey("image_url1");

map.put(key1, bitmap1);
map.put(key2, bitmap2);

System.out.println(map.get(key1)); // 输出 bitmap1
System.out.println(map.get(key2)); // 输出 bitmap2
System.out.println(map.get(key3)); // 输出 bitmap1

// 使 key1 不可达，key3 保持
key1 = null;

// 说明重建 Key 与原始 Key 不等价
System.out.println(map.get(key1)); // 输出 null
System.out.println(map.get(key2)); // 输出 bitmap2
System.out.println(map.get(key3)); // 输出 null

默认的 Object#equals 是判断两个变量是否指向同一个对象：

Object.java

public boolean equals(Object obj) {
    return (this == obj);
}

2.5 Key 弱引用和 Value 弱引用的区别

不管是 Key 还是 Value 使用弱引用都可以实现自动清理，至于使用哪一种方法各有优缺点，适用场景也不同。

• Key 弱引用： 以 Key 作为清理数据的判断锚点，当 Key 不可达时清理数据。优点是容器外不需要持有 Value 的强引用，缺点是重建的 Key 与原始 Key 不等价，重建 Key 无法阻止数据被清理；

• Value 弱引用： 以 Value 作为清理数据的判断锚点，当 Value 不可达时清理数据。优点是重建 Key 与与原始 Key 等价，缺点是容器外需要持有 Value 的强引用。

类型	优点	缺点	场景
Key 弱引用	外部不需要持有 Value 的强引用，使用更简单	重建 Key 不等价	未重写 equals
Value 弱引用	重建 Key 等价	外部需要持有 Value 的强引用	重写 equals

举例 1： 在 Android Glide 图片框架的多级缓存中，因为图片的 EngineKey 是可重建的，存在多个 EngineKey 对象指向同一个图片 Bitmap，所以 Glide 最顶层的活动缓存采用的是 Value 弱引用。

EngineKey.java

class EngineKey implements Key {

    // 重写 equals
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (o instanceof EngineKey) {
            EngineKey other = (EngineKey) o;
            return model.equals(other.model)
                && signature.equals(other.signature)
                && height == other.height
                && width == other.width
                && transformations.equals(other.transformations)
                && resourceClass.equals(other.resourceClass)
                && transcodeClass.equals(other.transcodeClass)
                && options.equals(other.options);
        }
        return false;
    }
}

举例 2： 在 ThreadLocal 的 ThreadLocalMap 线程本地存储中，因为 ThreadLocal 没有重写 equals，不存在多个 ThreadLocal 对象指向同一个键值对的情况，所以 ThreadLocal 采用的是 Key 弱引用。

ThreadLocal.java

static class Entry extends WeakReference> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

    Entry(ThreadLocal k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
    
    // 未重写 equals
}

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3. WeakHashMap 源码分析

这一节，我们来分析 WeakHashMap 中主要流程的源码。

事实上，WeakHashMap 就是照着 Java 7 版本的 HashMap 依葫芦画瓢的，没有树化的逻辑。考虑到我们已经对 HashMap 做过详细分析，所以我们没有必要重复分析 WeakHashMap 的每个细节，而是把重心放在 WeakHashMap 与 HashMap 不同的地方。

3.1 WeakHashMap 的属性

先用一个表格整理 WeakHashMap 的属性：

版本	数据结构	节点实现类	属性
Java 7 HashMap	数组 + 链表	Entry（单链表）	1、table（数组） 2、size（尺寸） 3、threshold（扩容阈值） 4、loadFactor（装载因子上限） 5、modCount（修改计数） 6、默认数组容量 16 7、最大数组容量 2^30 8、默认负载因子 0.75
WeakHashMap	数组 + 链表	Entry（单链表，弱引用的子类型）	9、queue（引用队列）

WeakHashMap.java

public class WeakHashMap extends AbstractMap implements Map {

    // 默认数组容量
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    // 数组最大容量：2^30（高位 0100，低位都是 0）
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    // 默认装载因子上限：0.75
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    // 底层数组
    Entry[] table;

    // 键值对数量
    private int size;

    // 扩容阈值（容量 * 装载因子）
    private int threshold;

    // 装载因子上限
    private final float loadFactor;

    // 引用队列
    private final ReferenceQueue