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.

	public void testWeakKeys() throws Exception {
		ConcurrentMap<Key, Value> 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。

	public void testWeakValues() throws Exception {
		ConcurrentMap<Key, Value> 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。

	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<String, Information> 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<String, Information>(){
					@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。

注：参考该文章了解是什么WeakReference？ http://www.iteye.com/topic/401478