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学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架,你的思考越抽象,它能覆盖的问题域就越广,理解难度也更复杂。在实际的业务开发中,往往不需要我们手写数据结构,而是直接使用标准库的数据结构 / 容器类。
本文是 Java & Android 集合框架系列的第 8 篇文章,完整文章目录请移步到文章末尾~
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:
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
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 《吊打面试官: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<ImageKey, Bitmap> 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<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
// 未重写 equals
}
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<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V> {
// 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<K,V>[] 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<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
// 修改计数
int modCount;
// 链表节点(一个 Entry 等于一个键值对)
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
// Key:与 HashMap 和 LinkedHashMap 相比,少了 key 的强引用
// final K key;
// Value(强引用)
V value;
// 哈希值
final int hash;
Entry<K,V> next;
Entry(Object key, V value, ReferenceQueue<Object> queue, int hash, Entry<K,V> next) {
super(key /*注意:只有 Key 是弱引用*/, queue);
this.value = value;
this.hash = hash;
this.next = next;
}
}
}
WeakHashMap 与 HashMap 的属性几乎相同,主要区别有 2 个:
-
1、ReferenceQueue: WeakHashMap 的属性里多了一个 queue 引用队列;
-
2、Entry:
WeakHashMap#Entry
节点继承于WeakReference
,表面看是 WeakHashMap 持有了 Entry 的强引用,其实不是。注意看 Entry 的构造方法,WeakReference 关联的实际对象是 Key。 所以,WeakHashMap 依然持有 Entry 和 Value 的强引用,仅持有 Key 的弱引用。
引用关系示意图
不出意外的话又有小朋友出来举手提问了🙋🏻♀️:
- 🙋🏻♀️疑问 1:说一下 ReferenceQueue queue 的作用?
ReferenceQueue 与 Reference 配合能够实现感知对象被垃圾回收的能力。在创建引用对象时可以关联一个实际对象和一个引用队列,当实现对象被垃圾回收后,引用对象会被添加到这个引用队列中。在 WeakHashMap 中,就是根据这个引用队列来自动清理无效键值对。
- 🙋🏻♀️疑问 2:为什么 Key 是弱引用,而不是 Entry 或 Value 是弱引用?
首先,Entry 一定要持有强引用,而不能持有弱引用。这是因为 Entry 是 WeakHashMap 内部维护数据结构的实现细节,并不会暴露到 WeakHashMap 外部,即除了 WeakHashMap 本身之外没有其它地方持有 Entry 的强引用。所以,如果持有 Entry 的弱引用,即使 WeakHashMap 外部依然在使用 Key 对象,WeakHashMap 内部依然会回收键值对,这与预期不符。
其次,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,这个在前文分析过了。
3.2 WeakHashMap 如何清理无效数据?
在通过 put / get /size 等方法访问 WeakHashMap 时,其内部会调用 expungeStaleEntries()
方法清理 Key 对象已经被回收的无效键值对。其中会遍历 ReferenceQueue 中持有的弱引用对象(即 Entry 节点),并将该结点从散列表中移除。
private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
// 添加键值对
public V put(K key, V value) {
...
// 间接 expungeStaleEntries()
Entry<K,V>[] tab = getTable();
...
}
// 扩容
void resize(int newCapacity) {
// 间接 expungeStaleEntries()
Entry<K,V>[] oldTable = getTable();
...
}
// 获取键值对
public V get(Object key) {
...
// 间接 expungeStaleEntries()
Entry<K,V>[] tab = getTable();
...
}
private Entry<K,V>[] getTable() {
// 清理无效键值对
expungeStaleEntries();
return table;
}
// ->清理无效键值对
private void expungeStaleEntries() {
// 遍历引用队列
for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
// 疑问 3:既然 WeakHashMap 不考虑线程同步,为什么这里要做加锁,岂不是突兀?
synchronized (queue) {
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
// 根据散列值定位数组下标
int i = indexFor(e.hash /*散列值*/, table.length);
// 遍历桶寻找节点 e 的前驱结点
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> p = prev;
while (p != null) {
Entry<K,V> next = p.next;
if (p == e) {
// 删除节点 e
if (prev == e)
// 节点 e 是根节点
table[i] = next;
else
// 节点 e 是中间节点
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;
}
}
}
}
4. 总结
-
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 能够实现 “自动清理” 的内存缓存,其中的 “Weak” 指键 Key 是弱引用。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;
-
3、WeakHashMap 和 LinkedHashMap 都具备 “自动清理” 的 能力,WeakHashMap 根据 Key 对象的可达性淘汰数据,而 LinkedHashMap 根据 FIFO 或 LRU 策略尝试淘汰数据;
-
4、WeakHashMap 使用 Key 弱引用,会存在重建 Key 对象不等价问题。
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