Java集合WeakHashMap源码分析
作者:lippon
这篇文章主要介绍了Java集合WeakHashMap源码分析,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,而且键和值都可以是null,需要的朋友可以参考下
简介
WeakHashMap 继承于AbstractMap,实现了Map接口。
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,而且键和值都可以是null。
不一样的是,JDK1.8开始,HashMap中引入了红黑树,节点名从entry改成了node,而WeakHashMap还是没有被修改,还是采用链表形式的拉链法解决哈希冲突。
所谓weak,就是WeakHashMap中存储的键值是弱引用的,是很有可能被GC回收的,所以,WeakHashMap中需要对被GC的键的键值对进行清除,其实现原理:
WeakHashMap中有一个ReferenceQueue用来存储被GC回收的弱键;
当每次操作WeakHashMap的时候,就会需要同步table和queue,通过同步的行为,就可以删除table中已经被回收了的键的键值对。
源码分析
定义
public class WeakHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V> {}
字段
// 默认初始容量,和hashmap一样 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; // 最大容量 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认负载因子 private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 存储键值对链表头节点的数组 Entry<K,V>[] table; // 当前节点数量 private int size; // 扩容阈值 private int threshold; // 加因子实际大小 private final float loadFactor; // 被垃圾回收的弱引用键队列 private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>(); // 修改次数 int modCount;
和参数和HashMap大致相同,不同的是,多了一个引用队列,用来存储被GC的引用,用于之后的同步。
构造函数
// 初始化容量和加载因子的构造函数 public WeakHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal Initial Capacity: "+ initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal Load factor: "+ loadFactor); int capacity = 1; // 通过比较位移的方式,得到第一个大于等于设定容量的2的幂次的合法容量 while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; // 这个newtbale就是初始化了一个capactiy大小的空数组 table = newTable(capacity); this.loadFactor = loadFactor; // 计算扩容阈值 threshold = (int)(capacity * loadFactor); } // 初始化容量的构造 public WeakHashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } // 默认构造 public WeakHashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } // 添加其他map的构造 public WeakHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设定容量和加载因子 this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 把节点都添加进去 putAll(m); }
内部类
1.节点的结构
// 继承了弱引用,实现了Map.Entry,所以它的节点键值都是弱引用,不会防止GC private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> { // 节点存储值 V value; // 节点哈希值 final int hash; // 下一个节点引用 Entry<K,V> next; // 构造,新建节点 Entry(Object key, V value, ReferenceQueue<Object> queue, int hash, Entry<K,V> 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; } // 重写了比较接口函数,就比较类型和键值 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; } // 重写了hashCode函数,然会键值的哈希值而不是对象的哈希值 public int hashCode() { K k = getKey(); V v = getValue(); return Objects.hashCode(k) ^ Objects.hashCode(v); } public String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } }
2.迭代器
private abstract class HashIterator<T> implements Iterator<T> { // 当前索引 private int index; // 当前元素 private Entry<K,V> entry; // 上一次返回的元素 private Entry<K,V> lastReturned; // 实现fast-faiul机制 private int expectedModCount = modCount; // 指向下一个键值(强引用) private Object nextKey; // 当前节点(强引用) private Object currentKey; // 构造 HashIterator() { index = isEmpty() ? 0 : table.length; } // 判断是否存在下一个节点 public boolean hasNext() { Entry<K,V>[] t = table; // 如果下一个而节点是空的,就需要遍历table,将下一个节点指向table中下一个不为空的头节点 while (nextKey == null) { Entry<K,V> e = entry; int i = index; while (e == null && i > 0) e = t[--i]; entry = e; index = i; if (e == null) { currentKey = null; return false; } nextKey = e.get(); // hold on to key in strong ref if (nextKey == null) entry = entry.next; } return true; } // 获取下一个节点 protected Entry<K,V> nextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); if (nextKey == null && !hasNext()) throw new NoSuchElementException(); lastReturned = entry; entry = entry.next; currentKey = nextKey; nextKey = null; return lastReturned; } // 删除当前节点 public void remove() { if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); WeakHashMap.this.remove(currentKey); expectedModCount = modCount; lastReturned = null; currentKey = null; } } // 值遍历 private class ValueIterator extends HashIterator<V> { public V next() { return nextEntry().value; } } // 键的遍历 private class KeyIterator extends HashIterator<K> { public K next() { return nextEntry().getKey(); } } // 键值对的遍历 private class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> { public Map.Entry<K,V> next() { return nextEntry(); } }
3.集合
// 键的集合 private class KeySet extends AbstractSet<K> { // 调用迭代器的接口 public Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); } public int size() { return WeakHashMap.this.size(); } public boolean contains(Object o) { return containsKey(o); } public boolean remove(Object o) { if (containsKey(o)) { WeakHashMap.this.remove(o); return true; } else return false; } public void clear() { WeakHashMap.this.clear(); } // 分割迭代器,用于并行 public Spliterator<K> spliterator() { return new KeySpliterator<>(WeakHashMap.this, 0, -1, 0, 0); } } // 键值对集合 private class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> { public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() { return new EntryIterator(); } public boolean contains(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; Entry<K,V> candidate = getEntry(e.getKey()); return candidate != null && candidate.equals(e); } public boolean remove(Object o) { return removeMapping(o); } public int size() { return WeakHashMap.this.size(); } public void clear() { WeakHashMap.this.clear(); } // 深拷贝接口 private List<Map.Entry<K,V>> deepCopy() { List<Map.Entry<K,V>> list = new ArrayList<>(size()); // 将键值对都添加到新的链表当中 for (Map.Entry<K,V> e : this) list.add(new AbstractMap.SimpleEntry<>(e)); return list; } // 转化为数组 public Object[] toArray() { return deepCopy().toArray(); } // 模板方法的数组 public <T> T[] toArray(T[] a) { return deepCopy().toArray(a); } // 分割迭代 public Spliterator<Map.Entry<K,V>> spliterator() { return new EntrySpliterator<>(WeakHashMap.this, 0, -1, 0, 0); } }
方法
1.哈希函数
// 获取键的哈希值 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). // 这样搞是为了尽可能地均匀吧 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }
2.元素获取
// 获取最新的表 private Entry<K,V>[] getTable() { // 之所以要获取最新的表,是因为需要先删除GC的Key expungeStaleEntries(); return table; } // 获取对应键的元素值 public V get(Object key) { // 如果key是null那么就用一个final的空对象,这样保证每次null的对象相同 Object k = maskNull(key); // 获取key的哈希值 int h = hash(k); // 获取最新的表,在这里会触发一次表的更新,就是将GC了的key给移除 Entry<K,V>[] tab = getTable(); // 根据哈希值获取当前table中对应的索引 int index = indexFor(h, tab.length); // 拿出节点 Entry<K,V> e = tab[index]; // 遍历链表 while (e != null) { // 匹配值 if (e.hash == h && eq(k, e.get())) return e.value; e = e.next; } // 没有找到就返回空 return null; }
3.元素添加
// 添加获取修改键值 public V put(K key, V value) { // 这些操作和上面差不多 Object k = maskNull(key); int h = hash(k); Entry<K,V>[] tab = getTable(); int i = indexFor(h, tab.length); // 遍历链表,如果有相同的key,那就直接修改值 for (Entry<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) { if (h == e.hash && eq(k, e.get())) { V oldValue = e.value; if (value != oldValue) e.value = value; return oldValue; } } modCount++; Entry<K,V> e = tab[i]; // 数组头添加新的节点,采用了头插法 tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e); if (++size >= threshold) // 如果当数量大于等于阈值则进行扩容 resize(tab.length * 2); return null; }
4.删除被GC的节点
WeakHashTable就是通过这个函数实现弱引用被GC后的表中节点的回收。
private void expungeStaleEntries() { // 遍历引用队列中被标记回收得值 for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) { // 获取锁,防止其他线程进入 synchronized (queue) { @SuppressWarnings("unchecked") Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x; int i = indexFor(e.hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> p = prev; // 删除节点 while (p != null) { Entry<K,V> 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; // 将键对应得值指向空,这样就可以让GC来回收原来得对象 size--; break; } prev = p; p = next; } } } }
5.扩容
扩容的大致其实和HashMap差不多
// 扩容到新得容量 void resize(int newCapacity) { Entry<K,V>[] oldTable = getTable(); int oldCapacity = oldTable.length; // 边界判断 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 新建一个标准大小的数组 Entry<K,V>[] newTable = newTable(newCapacity); // 将旧数组上的数据复制过去 transfer(oldTable, newTable); // 更新引用 table = newTable; // 查看size是不是大于,扩容阈值的一半,如果不是,说明size又变小了,不需要扩容了 if (size >= threshold / 2) { // 更新扩容阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } else { // 更新GC后的key expungeStaleEntries(); // 返回原有大小的表 transfer(newTable, oldTable); table = oldTable; } } // 将原表复制到目标表 private void transfer(Entry<K,V>[] src, Entry<K,V>[] dest) { // 遍历原表 for (int j = 0; j < src.length; ++j) { Entry<K,V> e = src[j]; src[j] = null; // 遍历链表,再将节点放到新表的对应位置 while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object key = e.get(); if (key == null) { // 用于GC e.next = null; e.value = null; size--; } else { // 获取到对应的索引 int i = indexFor(e.hash, dest.length); e.next = dest[i]; dest[i] = e; } e = next; } } }
6.元素删除
public V remove(Object key) { // 同上 Object k = maskNull(key); int h = hash(k); Entry<K,V>[] tab = getTable(); int i = indexFor(h, tab.length); Entry<K,V> prev = tab[i]; Entry<K,V> e = prev; // 遍历链表 while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; // 匹配到了就删除 if (h == e.hash && eq(k, e.get())) { modCount++; size--; // 如果是头节点 if (prev == e) tab[i] = next; else prev.next = next; return e.value; } prev = e; e = next; } return null; }
总结
- 大致的1.7的哈希表差不多,采用拉链法解决哈希冲突,只有链表,采用头插法,包括初始容量、扩容阈值和大小。
- 表中的节点继承了弱引用,这说明它的引用的键是会被垃圾回收的。
- 主要的区别就是它再对表进行修改的时候,都会调用expungeStaleEntries函数,用来删除那些已经被垃圾回收了的键,所对应的键值对。需要删除的键会存放在ReferenceQueue 中,每次去获取需要被删除的key。
- 和其他集合的重要区别,WeakHashMap没有实现克隆和序列化的接口。
到此这篇关于Java集合WeakHashMap源码分析的文章就介绍到这了,更多相关WeakHashMap源码分析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!