《java集合》--WeakHashMap

本文深入剖析了Java中的WeakHashMap,一种利用弱引用优化垃圾回收机制的散列表实现。它详细介绍了WeakHashMap的数据结构、基本属性、构造器及内部存储机制,特别适合于缓存场景的应用。

《java集合》–WeakHashMap

说明:此文章基于jdk1.8

参考:Java WeakHashMap 源码解析

简介

WeakHashMap同HashMap的数据结构一样,它的主要目的是为了优化jvm的垃圾回收,通过弱引用让垃圾回收器更加智能的回收无用的对象。

弱引用(WeakReference)。我们都知道Java中内存是通过GC自动管理的,GC会在程序运行过程中自动判断哪些对象是可以被回收的,并在合适的时机进行内存释放。GC判断某个对象是否可被回收的依据是,是否有有效的引用指向该对象。如果没有有效引用指向该对象(基本意味着不存在访问该对象的方式),那么该对象就是可回收的。这里的“有效引用”并不包括弱引用。也就是说,虽然弱引用可以用来访问对象,但进行垃圾回收时弱引用并不会被考虑在内,仅有弱引用指向的对象仍然会被GC回收

当弱引用指向的对象只能通过弱引用(没有强引用或弱引用)访问时,GC会清理掉该对象,之后,引用对象会被放到ReferenceQueue中。也就是说如果WeakHashMap中的key值没有其它引用引用key的话,那么gc将会回收key对应的对象,然后在对WeakHashMap进行增删改查时遍历队列中的key对象,移除map中key对应的entry对象,gc回收

WeekHashMap 的这个特点特别适用于需要缓存的场景,在缓存场景下,由于内存是有限的,不能缓存所有对象;对象缓存命中可以提高系统效率,但缓存MISS也不会造成错误,因为可以通过计算重新得到。

数据结构

跟hashMap的存储结构一样

基本属性

  • private final ReferenceQueue queue = new ReferenceQueue<>(); 当gc回收key对象时,会将key对象放入quene中,然后在对WeakHashMap进行增删改查时遍历队列中的key对象,移除map中key对应的entry对象,gc回收
  • 其它属性同HashMap一样

构造器

 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;
   while (capacity < initialCapacity)
     capacity <<= 1;
   table = newTable(capacity);
   this.loadFactor = loadFactor;
   threshold = (int)(capacity * loadFactor);
 }
 private Entry<K,V>[] newTable(int n) {
   return (Entry<K,V>[]) new Entry<?,?>[n];
 }

存储的Entry

WeakHashMap中的key存储的时候使用的是弱引用,当没有其它指针引用该key对象的时候,gc会回收key对象,之后引用的key对象会被放到ReferenceQueue中。

private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
  V value;
  final int hash;
  Entry<K,V> next;

  Entry(Object key, V value,
        ReferenceQueue<Object> queue,
        int hash, Entry<K,V> next) {
    //这里把key传给了父类WeakReference,说明key为弱引用(没有显式的 this.key = key),所有如果key只有通过弱引用访问时,key会被 GC 清理掉,同时该key所代表的Entry会进入queue中,等待被处理
    super(key, queue);
    //value为强引用(有显式的 this.value = value ),但这并不影响
    this.value = value;
    this.hash  = hash;
    this.next  = next;
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  public K getKey() {
    //get():return this.referent;
    ////在获取key时需要unmaskNull,因为对于null的key,是用WeakHashMap的内部成员属性来表示的
    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();
    return Objects.hashCode(k) ^ Objects.hashCode(v);
  }

  public String toString() {
    return getKey() + "=" + getValue();
  }
}

static Object unmaskNull(Object key) {
  return (key == NULL_KEY) ? null : key;
}

在对WeakHashMap进行增删改查时,都调用了expungeStaleEntries方法

image

image

private void expungeStaleEntries() {
  //获取已被回收key对象的队列循环gc回收对应的entry对象
  for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
    //加同步锁
    synchronized (queue) {
      @SuppressWarnings("unchecked")
      Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
      //根据key值获取entry所在table的下标
      int i = indexFor(e.hash, table.length);

      Entry<K,V> prev = table[i];
      Entry<K,V> p = prev;
      // while 循环遍历冲突链
      while (p != null) {
        Entry<K,V> next = p.next;
        if (p == e) {
          if (prev == e)
            table[i] = next;
          else
            prev.next = next;
         //将entry的value置为空,让gc回收
          e.value = null; // Help GC
          size--;
          break;
        }
        prev = p;
        p = next;
      }
    }
  }
}
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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