在Java容器详解系列文章的最后，介绍一个相对特殊的成员：WeakHashMap，从名字可以看出它是一个 Map。它的使用上跟HashMap并没有什么区别，所以很多地方这里就不做过多介绍了，可以翻看一下前面HashMap中的内容。本篇主要介绍它与HashMap的不同之处。
WeakHashMap 特殊之处在于 WeakHashMap 里的entry可能会被垃圾回收器自动删除，也就是说即使你没有调用remove()或者clear()方法，它的entry也可能会慢慢变少。所以多次调用比如isEmpty，containsKey，size等方法时可能会返回不同的结果。
接下来希望能带着这么几个问题来进行阅读：
1、WeakHashMap中的Entry为什么会自动被回收。
2、WeakHashMap与HashMap的区别是什么。
3、WeakHashMap的引用场景有哪些。
WeakHashMap探秘
从说明可以看出，WeakHashMap的特殊之处便在于它的Entry与众不同，里面的Entry会被垃圾回收器自动回收，那么问题来了，为什么会被自动回收呢？HashMap里的Entry并不会被自动回收，除非把它从Map中移除掉。
其实这个秘密就在于弱引用，WeakHashMap中的key是间接保存在弱引用中的，所以当key没有被继续使用时，就可能会在GC的时候被回收掉。
只有key对象是使用弱引用保存的，value对象实际上仍旧是通过普通的强引用来保持的，所以应该确保value不会直接或者间接的保持其对应key的强引用，因为这样会阻止key被回收。
如果对于引用类型不熟悉的话，可以先阅读这篇文章。
下面来从源码角度看看具体是如何实现这个特性的。
继承结构
WeakHashMap并不是继承自HashMap，而是继承自AbstractMap，跟HashMap的继承结构差不多。
![]()
存储结构
WeakHashMap中的数据结构是数组+链表的形式，这一点跟HashMap也是一致的，但不同的是，在JDK8中，当发生较多key冲突的时候，HashMap中会由链表转为红黑树，而WeakHashMap则一直使用链表进行存储。
![]()
成员变量
// 默认初始容量，必须是2的幂
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认装载因子
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// Entry数组，长度必须为2的幂
Entry<K,V>[] table;
// 元素个数
private int size;
// 阈值
private int threshold;
// 装载因子
private final float loadFactor;
// 引用队列
private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
// 修改次数
int modCount;
跟HashMap的成员变量几乎一致，这里多了一个ReferenceQueue，用来存放那些已经被回收了的弱引用对象。如果想知道ReferenceQueue是如何工作的，可以参考这篇文章。
构造函数
WeakHashMap中也有四个构造函数：
public WeakHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
...
}
public WeakHashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public WeakHashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public WeakHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY),
DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAll(m);
}
可以看到后三个，都是调用的第一个构造函数，下面再来看一下第一个构造函数的内容：
// 校验initialCapacity
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Initial Capacity: "+
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 校验loadFactor
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load factor: "+
loadFactor);
int capacity = 1;
// 将容量设置为大于initialCapacity的最小2的幂
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
table = newTable(capacity);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
再看看newTable函数。
private Entry<K,V>[] newTable(int n) {
return (Entry<K,V>[]) new Entry<?,?>[n];
}
这里其实只是简单的创建一个Entry数组。
Entry剖析
接下来看看WeakHashMap中的核心角色——Entry。上面已经看到了，WeakHashMap中的table是一个Entry数组：
来看看Entry长什么样：
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
...
}
Entry继承自WeakReference，继承关系图如下：
![]()
再来看看Entry中的内容：
// 成员变量
V value;
final int hash;
Entry<K,V> next;
// 构造函数
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;
}
细心的你可能会发现，哎？key哪里去了，成员变量里没有key。别着急，看看构造函数就可以发现，它调用了父类的构造函数。
这里调用的WeakReference的构造函数，将key传入Reference中，保存在referent成员变量中。对Reference和WeakReference不熟悉的话可以参考这篇文章和这篇文章。
再看看其它几个方法：
@SuppressWarnings("unchecked")
public K getKey() {
// 这里调用了Reference的get方法，从中取出referent对象
// WeakHashMap中，key如果为null会使用NULL_KEY来替代
return (K) WeakHashMap.unmaskNull(get());
}
public V getValue() {
return value;
}
public V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
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;
}
public int hashCode() {
K k = getKey();
V v = getValue();
// 这里只是简单的把key和value的hashcode做一个异或处理
return Objects.hashCode(k) ^ Objects.hashCode(v);
}
public String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
这里稍微说一下getKey方法，调用了WeakHashMap.unmaskNull，之所以要调用这个方法，其实是因为WeakHashMap中对key为null时的特殊处理，会将其指向一个特殊的内部变量：
private static final Object NULL_KEY = new Object();
与其对应的两个方法便是：
private static Object maskNull(Object key) {
return (key == null) ? NULL_KEY : key;
}
static Object unmaskNull(Object key) {
return (key == NULL_KEY) ? null : key;
}
所以，其他WeakHashMap中的Entry最大的不同就是继承自WeakReference，并把key保存在了WeakReference中。可以说WeakHashMap的特性绝大部分都是WeakReference的功劳。
常用方法
主要的方法有这些：
void clear()
Object clone()
boolean containsKey(Object key)
boolean containsValue(Object value)
Set<Entry<K, V>> entrySet()
V get(Object key)
boolean isEmpty()
Set<K> keySet()
V put(K key, V value)
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map)
V remove(Object key)
int size()
Collection<V> values()
这里选其中的三个最常用的方法进行解析：
put方法
public V put(K key, V value) {
// 处理null值
Object k = maskNull(key);
// 计算hash
int h = hash(k);
// 获取table
Entry<K,V>[] tab = getTable();
// 计算下标
int i = indexFor(h, tab.length);
// 查找Entry
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];
tab[i] = new Entry<>(k, value, queue, h, e);
// 如果元素个数超过阈值，则进行扩容
if (++size >= threshold)
resize(tab.length * 2);
return null;
}
这里涉及到的方法比较多，不慌不慌，一个一个来。
先来看看hash方法：
final int hash(Object k) {
int h = k.hashCode();
// 这里做了二次散列，来扩大低位的影响
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
hash方法对key的hashcode进行了二次散列，主要是为了扩大低位的影响。因为Entry数组的大小是2的幂，在进行查找的时候，进行掩码处理，如果不进行二次散列，那么低位对index就完全没有影响了，如果不清楚也没有关系，之后在get方法里会有说明。
至于为什么要选20,12,7,4。emmm，大概是效果奇佳吧（一本正经的胡说八道，有兴趣的话可以自行研究）。
再看看indexFor函数，这里就是将数组长度减1后与hashcode做一个位与操作，因为length必定是2的幂，所以减1后就变成了掩码，再进行与操作就能直接得到hashcode mod length的结果了，但是这样操作效率会更高。
private static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
再来看看getTable方法：
private Entry<K,V>[] getTable() {
// 清除被回收的Entry对象
expungeStaleEntries();
return table;
}
private void expungeStaleEntries() {
for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
// 循环获取引用队列中的对象
synchronized (queue) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
// 查找对应的位置
int i = indexFor(e.hash, table.length);
// 找到之前的Entry
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> p = prev;
// 在链表中寻找
while (p != null) {
Entry<K,V> next = p.next;
if (p == e) {
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
// 将对应的value置为null，帮助GC回收
e.value = null;
size--;
break;
}
prev = p;
p = next;
}
}
}
}
所以每次调用getTable的时候，都会将table中key已经被回收掉的Entry移除掉。
resize方法：
void resize(int newCapacity) {
// 获取当前table
Entry<K,V>[] oldTable = getTable();
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一个table
Entry<K,V>[] newTable = newTable(newCapacity);
// 将旧table中的内容复制到新table中
transfer(oldTable, newTable);
table = newTable;
if (size >= threshold / 2) {
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
} else {
expungeStaleEntries();
transfer(newTable, oldTable);
table = oldTable;
}
}
// 新建Entry数组
private Entry<K,V>[] newTable(int n) {
return (Entry<K,V>[]) new Entry<?,?>[n];
}
private void transfer(Entry<K,V>[] src, Entry<K,V>[] dest) {
for (int j = 0; j < src.length; ++j) {
Entry<K,V> e = src[j];
src[j] = null;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object key = e.get();
if (key == null) {
e.next = null;
e.value = null;
size--;
} else {
int i = indexFor(e.hash, dest.length);
e.next = dest[i];
dest[i] = e;
}
e = next;
}
}
}
get方法
public V get(Object key) {
// 对null值特殊处理
Object k = maskNull(key);
// 取key的hash值
int h = hash(k);
// 取当前table
Entry<K,V>[] tab = getTable();
// 获取下标
int index = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> e = tab[index];
// 链表中查找元素
while (e != null) {
if (e.hash == h && eq(k, e.get()))
return e.value;
e = e.next;
}
return null;
}
在查找元素的时候调用了一个eq方法：
private static boolean eq(Object x, Object y) {
return x == y || x.equals(y);
}
remove方法
public V remove(Object key) {
// 对null值特殊处理
Object k = maskNull(key);
// 取key的hash
int h = hash(k);
// 取当前table
Entry<K,V>[] tab = getTable();
// 计算下标
int i = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> prev = tab[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
// 查找对应Entry
if (h == e.hash && eq(k, e.get())) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
tab[i] = next;
else
prev.next = next;
// 如果找到，返回对应Entry的value
return e.value;
}
prev = e;
e = next;
}
return null;
}
使用栗子
![复制代码]()
public class WeakHashMapTest {
public static void main(String[] args){
testWeakHashMap();
}
private static void testWeakHashMap() {
// 创建3个String对象用来做key
String w1 = new String("key1");
String w2 = new String("key2");
String w3 = new String("key3");
// 新建WeakHashMap
Map weakHashMap = new WeakHashMap();
// 添加键值对
weakHashMap.put(w1, "v1");
weakHashMap.put(w2, "v2");
weakHashMap.put(w3, "v3");
// 打印出weakHashMap
System.out.printf("weakHashMap:%s\n", weakHashMap);
// containsKey(Object key) :是否包含键key
System.out.printf("contains key key1 : %s\n",weakHashMap.containsKey("key1"));
System.out.printf("contains key key4 : %s\n",weakHashMap.containsKey("key4"));
// containsValue(Object value) :是否包含值value
System.out.printf("contains value v1 : %s\n",weakHashMap.containsValue("v1"));
System.out.printf("contains value 0 : %s\n",weakHashMap.containsValue(0));
// remove(Object key) ： 删除键key对应的键值对
weakHashMap.remove("three");
System.out.printf("weakHashMap: %s\n", weakHashMap);
// ---- 测试 WeakHashMap 的自动回收特性 ----
// 将w1设置null。
// 这意味着“弱键”w1再没有被其它对象引用，调用gc时会回收WeakHashMap中与“w1”对应的键值对
w1 = null;
// 内存回收。这里，会回收WeakHashMap中与“w1”对应的键值对
System.gc();
// 遍历WeakHashMap
Iterator iter = weakHashMap.entrySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Map.Entry en = (Map.Entry)iter.next();
System.out.printf("next : %s - %s\n",en.getKey(),en.getValue());
}
// 打印WeakHashMap的实际大小
System.out.printf("after gc WeakHashMap size:%s\n", weakHashMap.size());
}
}
![复制代码]()
输出如下：
weakHashMap:{key1=w1, key2=w2, key3=w3}
contains key key1 : true
contains key key4 : false
contains value w1 : true
contains value 0 : false
weakHashMap: {key1=w1, key2=w2, key3=w3}
next : key2 - w2
next : key3 - w3
after gc WeakHashMap size:2
可以看到，w1对应的Entry被回收掉了，这就是WeakHashMap的最重要特性，当然，实际使用的时候一般不会这样使用，
应用场景
由于WeakHashMap可以自动清除Entry，所以比较适合用于存储非必需对象，用作缓存非常合适。
public final class ConcurrentCache<K,V> {
private final int size;
private final Map<K,V> eden;
private final Map<K,V> longterm;
public ConcurrentCache(int size) {
this.size = size;
this.eden = new ConcurrentHashMap<>(size);
this.longterm = new WeakHashMap<>(size);
}
public V get(K k) {
V v = this.eden.get(k);
if (v == null) {
synchronized (longterm) {
v = this.longterm.get(k);
}
if (v != null) {
this.eden.put(k, v);
}
}
return v;
}
public void put(K k, V v) {
if (this.eden.size() >= size) {
synchronized (longterm) {
this.longterm.putAll(this.eden);
}
this.eden.clear();
}
this.eden.put(k, v);
}
}
在put方法里，在插入一个键值对时，先检查eden缓存的容量是不是超过了阈值，如果没有超就直接放入eden缓存，如果超了就将eden中所有的键值对都放入longterm（这里longterm类似于老年代，eden类似于年轻代），再将eden清空并插入相应键值对。
在get方法中，也是优先从eden中找对应的value，如果没有则进入longterm缓存中查找，找到后就加入eden缓存并返回。
这样设计的好处是，能将相对常用的对象都能在eden缓存中找到，不常用的则存入longterm缓存，并且由于WeakHashMap能自动清除Entry，所以不用担心longterm中键值对过多而导致OOM。
WeakHashMap还有这样一个不错的应用场景，配合事务进行使用，存储事务过程中的各类信息。可以使用如下结构：
WeakHashMap<String,Map<K,V>> transactionCache;
这里key为String类型，可以用来标志区分不同的事务，起到一个事务id的作用。value是一个map，可以是一个简单的HashMap或者LinkedHashMap，用来存放在事务中需要使用到的信息。
在事务开始时创建一个事务id，并用它来作为key，事务结束后，将这个强引用消除掉，这样既能保证在事务中可以获取到所需要的信息，又能自动释放掉map中的所有信息。
小结
