传奇的WeakHashMap

本文深入探讨了Java中WeakHashMap的内存管理机制,通过实验验证了其如何在对象不再被引用时自动释放内存,并解释了在某些情况下可能无法触发自动释放的原因。

在广大的Java界,关于WeakHashMap一直都存在这么个传说:

可是WeakHashMap是真的自动移除其条目吗?

 

今天因为闲来无事,所以想看看WeakHashMap是如何自动实现移除其内部不用的条目从而达到的自动释放内存的目的的。仔细的看了看JVM自带的源代码的实现,在WeakHashMap是主要通过expungeStaleEntries这个函数的来实现的。基本上只要对WeakHashMap的内容进行访问就会调用这个函数,从而达到清除其内部不在为外部引用的条目。但是如果预先生成了WeakHashMap,而在GC以前又不曾访问该WeakHashMap,那不是就不能释放内存了吗?

 

写个代码测试一把:

public static void main(String[] args) throws Exception {  
  
    List<WeakHashMap<byte[][], byte[][]>> maps = new ArrayList<WeakHashMap<byte[][], byte[][]>>();  
  
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
        WeakHashMap<byte[][], byte[][]> d = new WeakHashMap<byte[][], byte[][]>();  
        d.put(new byte[1000][1000], new byte[1000][1000]);  
        maps.add(d);  
        System.gc();  
        System.err.println(i);  
  
  
    }  
  
}  

 

由于Java默认内存是64M,所以再不改变内存参数的情况下,该测试跑不了几步循环就内存溢出了。果不其然,WeakHashMap这个时候并没有自动帮我们释放不用的内存。

 

再加个对会对map进行访问的测试试试:

public static void main(String[] args) throws Exception {  
  
        List<WeakHashMap<byte[][], byte[][]>> maps = new ArrayList<WeakHashMap<byte[][], byte[][]>>();  
  
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
            WeakHashMap<byte[][], byte[][]> d = new WeakHashMap<byte[][], byte[][]>();  
            d.put(new byte[1000][1000], new byte[1000][1000]);  
            maps.add(d);  
            System.gc();  
            System.err.println(i);  
  
            for (int j = 0; j < i; j++) {  
                System.err.println(j+  " size" + maps.get(j).size());  
            }  
        }  
    }  
 这下测试就顺利通过了。
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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