《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;
      }
    }
  }
}
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值