WeakHashMap 源码分析

WeakHashMap

WeakHashMap 能解决什么问题？什么时候使用 WeakHashMap?

1）WeakHashMap 是基于弱引用键实现 Map 接口的哈希表。当内存紧张，并且键只被 WeakHashMap 使用时，垃圾回收器会按需回收键值对。
2）WeakHashMap 支持 null 键和 null 值。
3）WeakHashMap 是线程不同步的，可以通过 {@link Collections#synchronizedMap Collections.synchronizedMap} 方法获取线程同步的 Map。

如何使用 WeakHashMap?

1）可以使用 WeakHashMap 实现热点分代缓存，当内存紧张，并且键只被 WeakHashMap 使用时，垃圾回收器会按需回收键值对。

使用 WeakHashMap 有什么风险？

1）WeakHashMap 读写数据时，都会同步锁住引用队列来删除无效的节点，当 JVM 内存不够而频繁执行垃圾回收时，同步删除操作比较影响性能。

WeakHashMap 核心操作的实现原理？

• 创建实例

    /**
     * 默认初始容量值为 16
     */
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    /**
     * 最大的容量值，即 bucket 的个数
     */
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    /**
     * 默认的加载因子
     */
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    /**
     * 底层存储键值对的 table
     */
    Entry<K,V>[] table;
    /**
     * 已有键值对总数
     */
    private int size;
    /**
     * 下一次扩容的阈值
     */
    private int threshold;
    /**
     * 加载因子
     */
    private final float loadFactor;
    /**
     * 当弱引用关联的值需要被 GC 垃圾回收时，该弱引用就会被加入到其关联的引用队列中，
     * queue 中的对象都是 WeakHashMap 中需要被回收的节点。
     */
    private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
    /**
     * 结构化修改的次数，用于实现 Fast-Fail
     */
    int modCount;
    /**
     * WeakHashMap 的键值对继承了 WeakReference 类，可以实现按需回收
     */
    private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
        /**
         * 节点目标值
         */
        V value;
        /**
         * 节点哈希值
         */
        final int hash;
        /**
         * 下一个节点
         */
        Entry<K,V> next;
        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(Object key, V value,
                ReferenceQueue<Object> queue,
                int hash, Entry<K,V> next) {
            // 键就是弱引用关联的值
            super(key, queue);
            this.value = value;
            this.hash  = hash;
            this.next  = next;
        }
    }
    /**
     * 创建一个容量为 16，加载因子为 0.75 的空 WeakHashMap 实例
     */
    public WeakHashMap() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
    /**
     * 创建一个容量为大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂，
     * 加载因子为 0.75 的空 WeakHashMap 实例
     */
    public WeakHashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
    /**
     * 创建一个容量为大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂，
     * 加载因子为 loadFactor 的空 WeakHashMap 实例
     */
    public WeakHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Initial Capacity: "+
                    initialCapacity);
        }
        // 初始化容量超出最大容量值
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) {
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        }
        // 加载因子非法
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Load factor: "+
                    loadFactor);
        }
        // 获取大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity) {
            capacity <<= 1;
        }
        // 初始化 table
        table = newTable(capacity);
        // 写入加载因子
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 写入扩容阈值
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
    }

• 添加键值对

    /**
     * 添加新的键值对
     */
    @Override
    public V put(K key, V value) {
        // mask 键
        final Object k = WeakHashMap.maskNull(key);
        // 计算哈希值
        final int h = hash(k);
        // 去除无效的键值对，并返回 table
        final Entry<K,V>[] tab = getTable();
        // 基于键的哈希值计算目标索引
        final int i = WeakHashMap.indexFor(h, tab.length);
        // 读取指定的 bucket，并遍历单向链表的所有元素
        for (Entry<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
            /**
             * 当前节点的哈希值和目标哈希值一致，
             * 并且目标键和弱引用键关联的键值相等
             */
            if (h == e.hash && WeakHashMap.eq(k, e.get())) {
                final V oldValue = e.value;
                // 如果新值和旧值不相等，则替换旧值
                if (value != oldValue) {
                    e.value = value;
                }
                // 返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        // 读取 bucket 首节点
        final Entry<K,V> e = tab[i];
        // 创建新的节点作为 bucket 的首节点，并将原来的单向链表链接在其后
        tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e);
        // 递增元素总个数，如果超出阈值
        if (++size >= threshold) {
            // 进行双倍扩容
            resize(tab.length * 2);
        }
        // 新增节点返回 null
        return null;
    }
    /**
     * 删除 WeakHashMap 中的无效节点，并返回 table
     */
    private Entry<K,V>[] getTable() {
        expungeStaleEntries();
        return table;
    }
    /**
     * 从 table 中删除过时的节点
     */
    private void expungeStaleEntries() {
        // 同步处理弱引用队列中的所有元素
        for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
            synchronized (queue) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                final
                Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
                // 计算哈希值
                final int i = WeakHashMap.indexFor(e.hash, table.length);
                // 读取 bucket 的首节点
                Entry<K,V> prev = table[i];
                // 暂存前置节点
                Entry<K,V> p = prev;
                while (p != null) {
                    // 读取下一个节点
                    final Entry<K,V> next = p.next;
                    // 链表中的当前节点就是引用队列中弹出的节点
                    if (p == e) {
                        // 当前处理节点是 bucket 首节点
                        if (prev == e) {
                            // 更新 bucket 首节点为后置节点
                            table[i] = next;
                        } else {
                            // 前置节点的后置节点更新为处理节点的后置节点
                            prev.next = next;
                        }
                        // 将节点值置空
                        e.value = null; // Help GC
                        // 递减元素个数
                        size--;
                        break;
                    }
                    // 否则处理下一个节点
                    prev = p;
                    p = next;
                }
            }
        }
    }
    void resize(int newCapacity) {
        // 读取旧 table
        final Entry<K,V>[] oldTable = getTable();
        // 读取旧容量
        final int oldCapacity = oldTable.length;
        // 旧容量达到最大容量
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 只更新扩容阈值为 Integer.MAX_VALUE
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        // 创建新 table
        final Entry<K,V>[] newTable = newTable(newCapacity);
        // 迁移旧 table 中的元素到新 table 中
        transfer(oldTable, newTable);
        table = newTable;
        /*
         * 总元素个数 >= 扩容阈值的二分之一
         */
        if (size >= threshold / 2) {
            // 计算新的阈值
            threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
        } else {
            // 去除无效的节点并将元素迁移回旧 table 中
            expungeStaleEntries();
            transfer(newTable, oldTable);
            table = oldTable;
        }
    }
    /**
     * 从 src table 迁移所有的节点到 dest table
     */
    private void transfer(Entry<K,V>[] src, Entry<K,V>[] dest) {
        // 顺序处理 src table 中的每个 bucket
        for (int j = 0; j < src.length; ++j) {
            // 读取首节点
            Entry<K,V> e = src[j];
            // 将其置空
            src[j] = null;
            // 首节点不为 null，表示当前 bucket 不为空
            while (e != null) {
                // 读取下一个节点
                final Entry<K,V> next = e.next;
                // 读取当前节点的键
                final Object key = e.get();
                // 键为 null，表示已经被回收，则删除该节点
                if (key == null) {
                    e.next = null;  // Help GC
                    e.value = null; //  "   "
                    size--;
                } else {
                    // 计算键在新 bucket 中的索引
                    final int i = WeakHashMap.indexFor(e.hash, dest.length);
                    // 当前节点的 next 指向新 bucket 的首节点
                    e.next = dest[i];
                    /**
                     * 新 bucket 的首节点更新为当前节点，
                     * 每次添加节点，新节点都作为 bucket 的首节点加入到单向链表中
                     */
                    dest[i] = e;
                }
                // 递归处理单向链表的下一个节点
                e = next;
            }
        }
    }

• 读取值

    /**
     * 根据键读取值
     */
    @Override
    public V get(Object key) {
        final Object k = WeakHashMap.maskNull(key);
        final int h = hash(k);
        final Entry<K,V>[] tab = getTable();
        final int index = WeakHashMap.indexFor(h, tab.length);
        // 读取 bucket 首节点
        Entry<K,V> e = tab[index];
        while (e != null) {
            // 当前节点键和目标键相等
            if (e.hash == h && WeakHashMap.eq(k, e.get())) {
                // 读取值
                return e.value;
            }
            e = e.next;
        }
        // 键不存在返回 null
        return null;
    }

• 读取元素个数

    /**
     * 去除无效的节点，并返回粗略的元素总数
     */
    @Override
    public int size() {
        if (size == 0) {
            return 0;
        }
        expungeStaleEntries();
        return size;
    }

• 是否为空

    /**
     * WeakHashMap 是否为空
     */
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size() == 0;
    }