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：
Entry<K,V>[] table;
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。
super(key, queue);
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
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()); } }
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
WeakHashMap是一个会自动清除Entry的Map
WeakHashMap的操作与HashMap完全一致
WeakHashMap内部数据结构是数组+链表
