何为referenceQueue
在java的引用体系中，存在着强引用，软引用，虚引用，幽灵引用，这4种引用类型。在正常的使用过程中，我们定义的类型都是强引用的，这种引用类型在回收中，只有当其它对象没有对这个对象的引用时，才会被GC回收掉。简单来说，对于以下定义：
Object obj = new Object();
Ref ref = new Ref(obj);
在这种情况下，如果ref没有被GC，那么obj这个对象肯定不会GC的。因为ref引用到了obj。如果obj是一个大对象呢，多个这种对象的话，应用肯定一会就挂掉了。
那么，如果我们希望在这个体系中，如果obj没有被其它对象引用，只是在这个Ref中存在引用时，就把obj对象gc掉。这时候就可以使用这里提到的Reference对象了。
我们希望当一个对象被gc掉的时候通知用户线程，进行额外的处理时，就需要使用引用队列了。ReferenceQueue即这样的一个对象，当一个obj被gc掉之后，其相应的包装类，即ref对象会被放入queue中。我们可以从queue中获取到相应的对象信息，同时进行额外的处理。比如反向操作，数据清理等。
使用队列进行数据监控
一个简单的例子，通过往map中放入10000个对象，每个对象大小为1M字节数组。使用引用队列监控被放入的key的回收情况。代码如下所示：
Object value = new Object();
Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
for(int i = 0;i < 10000;i++) {
byte[] bytes = new byte[_1M];
WeakReference<byte[]> weakReference = new WeakReference<byte[]>(bytes, referenceQueue);
map.put(weakReference, value);
}
System.out.println("map.size->" + map.size());
这里使用了weakReference对象，即当值不再被引用时，相应的数据被回收。另外使用一个线程不断地从队列中获取被gc的数据，代码如下：
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
int cnt = 0;
WeakReference<byte[]> k;
while((k = (WeakReference) referenceQueue.remove()) != null) {
System.out.println((cnt++) + "回收了:" + k);
}
} catch(InterruptedException e) {
//结束循环
}
});
thread.setDaemon(true);
thread.start();
完整示例：
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.ref.WeakReference;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int _1M = 1024 * 1024;
ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue<>();
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
int cnt = 0;
WeakReference<byte[]> k;
while ((k = (WeakReference) referenceQueue.remove()) != null) {
System.out.println((cnt++) + "回收了:" + k);
}
} catch (InterruptedException e) {
// 结束循环
}
});
thread.setDaemon(true);
thread.start();
Object value = new Object();
Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
byte[] bytes = new byte[_1M];
WeakReference<byte[]> weakReference = new WeakReference<byte[]>(bytes, referenceQueue);
map.put(weakReference, value);
}
System.out.println("map.size->" + map.size());
}
}
结果如下所示：
...
9983回收了:java.lang.ref.WeakReference@1382f76
9984回收了:java.lang.ref.WeakReference@551ad4
9985回收了:java.lang.ref.WeakReference@17af971
9986回收了:java.lang.ref.WeakReference@1e49cb2
[GC (Allocation Failure) 5509K->1308K(15872K), 0.0001720 secs]
[GC (Allocation Failure) 5490K->1309K(15872K), 0.0001729 secs]
[GC (Allocation Failure) 5491K->1309K(15872K), 0.0001636 secs]
map.size->10000
在这次处理中，map并没有因为不断加入的1M对象由产生OOM异常，并且最终运行结果之后map中的确有1万个对象。表示确实被放入了相应的对象信息。不过其中的key(即weakReference)对象中的byte[]对象却被回收了。即不断new出来的1M数组被gc掉了。
从命令行中，我们看到有9986个对象被gc，即意味着在map的key中，除了weakReference之外，没有我们想要的业务对象。那么在这样的情况下，是否意味着这9986个entry，我们认为就是没有任何意义的对象，那么是否可以将其移除掉呢。同时还期望size值可以打印出5，而不是10000.
在类weakHashMap中的使用
WeakHashMap就是这样的一个类似实现。
weakHashMap即使用weakReference当作key来进行数据的存储，当key中的引用被gc掉之后，它会自动(类似自动)的方式将相应的entry给移除掉，即我们会看到size发生了变化。
从简单来看，我们认为其中所有一个类似的机制从queue中获取引用信息，从而使得被gc掉的key值所对应的entry从map中被移除。这个处理点就在我们调用weakhashmap的各个处理点中，比如get,size,put等。简单点来说，就是在调用get时，weakHashMap会先处理被gc掉的key值，然后再处理我们的业务调用。
WeakHashMap的源码进行解析如下：
package java.util;
import java.lang.ref.WeakReference;
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
public class WeakHashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V> {
// 默认的初始容量是16，必须是2的幂。
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 存储数据的Entry数组，长度是2的幂。
// WeakHashMap是采用拉链法实现的，每一个Entry本质上是一个单向链表
private Entry[] table;
// WeakHashMap的大小，它是WeakHashMap保存的键值对的数量
private int size;
// WeakHashMap的阈值，用于判断是否需要调整WeakHashMap的容量（threshold = 容量*加载因子）
private int threshold;
// 加载因子实际大小
private final float loadFactor;
// queue保存的是“已被GC清除”的“弱引用的键”。
// 弱引用和ReferenceQueue 是联合使用的：如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中
private final ReferenceQueue<K> queue = new ReferenceQueue<K>();
// WeakHashMap被改变的次数
private volatile int modCount;
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
public WeakHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Initial Capacity: "+
initialCapacity);
// WeakHashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load factor: "+
loadFactor);
// 找出“大于initialCapacity”的最小的2的幂
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 创建Entry数组，用来保存数据
table = new Entry[capacity];
// 设置“加载因子”
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置“WeakHashMap阈值”，当WeakHashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将WeakHashMap的容量加倍。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public WeakHashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 默认构造函数。
public WeakHashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
}
// 包含“子Map”的构造函数
public WeakHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, 16),
DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 将m中的全部元素逐个添加到WeakHashMap中
putAll(m);
}
// 键为null的mask值。
// 因为WeakReference中允许“null的key”，若直接插入“null的key”，将其当作弱引用时，会被删除。
// 因此，这里对于“key为null”的清空，都统一替换为“key为NULL_KEY”，“NULL_KEY”是“静态的final常量”。
private static final Object NULL_KEY = new Object();
// 对“null的key”进行特殊处理
private static Object maskNull(Object key) {
return (key == null ? NULL_KEY : key);
}
// 还原对“null的key”的特殊处理
private static <K> K unmaskNull(Object key) {
return (K) (key == NULL_KEY ? null : key);
}
// 判断“x”和“y”是否相等
static boolean eq(Object x, Object y) {
return x == y || x.equals(y);
}
// 返回索引值
// h & (length-1)保证返回值的小于length
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
// 清空table中无用键值对。原理如下：
// (01) 当WeakHashMap中某个“弱引用的key”由于没有再被引用而被GC收回时，
// 被回收的“该弱引用key”也被会被添加到"ReferenceQueue(queue)"中。
// (02) 当我们执行expungeStaleEntries时，
// 就遍历"ReferenceQueue(queue)"中的所有key
// 然后就在“WeakReference的table”中删除与“ReferenceQueue(queue)中key”对应的键值对
private void expungeStaleEntries() {
Entry<K,V> e;
while ( (e = (Entry<K,V>) queue.poll()) != null) {
int h = e.hash;
int i = indexFor(h, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> p = prev;
while (p != null) {
Entry<K,V> next = p.next;
if (p == e) {
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.next = null; // Help GC
e.value = null; // " "
size--;
break;
}
prev = p;
p = next;
}
}
}
// 获取WeakHashMap的table(存放键值对的数组)
private Entry[] getTable() {
// 删除table中“已被GC回收的key对应的键值对”
expungeStaleEntries();
return table;
}
// 获取WeakHashMap的实际大小
public int size() {
if (size == 0)
return 0;
// 删除table中“已被GC回收的key对应的键值对”
expungeStaleEntries();
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
// 获取key对应的value
public V get(Object key) {
Object k = maskNull(key);
// 获取key的hash值。
int h = HashMap.hash(k.hashCode());
Entry[] tab = getTable();
int index = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> e = tab[index];
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
while (e != null) {
if (e.hash == h && eq(k, e.get()))
return e.value;
e = e.next;
}
return null;
}
// WeakHashMap是否包含key
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
// 返回“键为key”的键值对
Entry<K,V> getEntry(Object key) {
Object k = maskNull(key);
int h = HashMap.hash(k.hashCode());
Entry[] tab = getTable();
int index = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> e = tab[index];
while (e != null && !(e.hash == h && eq(k, e.get())))
e = e.next;
return e;
}
// 将“key-value”添加到WeakHashMap中
public V put(K key, V value) {
K k = (K) maskNull(key);
int h = HashMap.hash(k.hashCode());
Entry[] tab = getTable();
int i = indexFor(h, tab.length);
for (Entry<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
// 若“该key”对应的键值对已经存在，则用新的value取代旧的value。然后退出！
if (h == e.hash && eq(k, e.get())) {
V oldValue = e.value;
if (value != oldValue)
e.value = value;
return oldValue;
}
}
// 若“该key”对应的键值对不存在于WeakHashMap中，则将“key-value”添加到table中
modCount++;
Entry<K,V> e = tab[i];
tab[i] = new Entry<K,V>(k, value, queue, h, e);
if (++size >= threshold)
resize(tab.length * 2);
return null;
}
// 重新调整WeakHashMap的大小，newCapacity是调整后的单位
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = getTable();
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一个newTable，将“旧的table”的全部元素添加到“新的newTable”中，
// 然后，将“新的newTable”赋值给“旧的table”。
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(oldTable, newTable);
table = newTable;
if (size >= threshold / 2) {
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
} else {
// 删除table中“已被GC回收的key对应的键值对”
expungeStaleEntries();
transfer(newTable, oldTable);
table = oldTable;
}
}
// 将WeakHashMap中的全部元素都添加到newTable中
private void transfer(Entry[] src, Entry[] 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; // Help GC
e.value = null; // " "
size--;
} else {
int i = indexFor(e.hash, dest.length);
e.next = dest[i];
dest[i] = e;
}
e = next;
}
}
}
// 将"m"的全部元素都添加到WeakHashMap中
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
// 计算容量是否足够，
// 若“当前实际容量 < 需要的容量”，则将容量x2。
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
// 将“m”中的元素逐个添加到WeakHashMap中。
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
put(e.getKey(), e.getValue());
}
// 删除“键为key”元素
public V remove(Object key) {
Object k = maskNull(key);
// 获取哈希值。
int h = HashMap.hash(k.hashCode());
Entry[] tab = getTable();
int i = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> prev = tab[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中“键为key”的元素
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (h == e.hash && eq(k, e.get())) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
tab[i] = next;
else
prev.next = next;
return e.value;
}
prev = e;
e = next;
}
return null;
}
// 删除“键值对”
Entry<K,V> removeMapping(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return null;
Entry[] tab = getTable();
Map.Entry entry = (Map.Entry)o;
Object k = maskNull(entry.getKey());
int h = HashMap.hash(k.hashCode());
int i = indexFor(h, tab.length);
Entry<K,V> prev = tab[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中的“键值对e”
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (h == e.hash && e.equals(entry)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
tab[i] = next;
else
prev.next = next;
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return null;
}
// 清空WeakHashMap，将所有的元素设为null
public void clear() {
while (queue.poll() != null)
;
modCount++;
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
size = 0;
while (queue.poll() != null)
;
}
// 是否包含“值为value”的元素
public boolean containsValue(Object value) {
// 若“value为null”，则调用containsNullValue()查找
if (value==null)
return containsNullValue();
// 若“value不为null”，则查找WeakHashMap中是否有值为value的节点。
Entry[] tab = getTable();
for (int i = tab.length ; i-- > 0 ;)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;
return false;
}
// 是否包含null值
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = getTable();
for (int i = tab.length ; i-- > 0 ;)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value==null)
return true;
return false;
}
// Entry是单向链表。
// 它是 “WeakHashMap链式存储法”对应的链表。
// 它实现了Map.Entry 接口，即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<K> implements Map.Entry<K,V> {
private V value;
private final int hash;
// 指向下一个节点
private Entry<K,V> next;
// 构造函数。
Entry(K key, V value,
ReferenceQueue<K> queue,
int hash, Entry<K,V> next) {
super(key, queue);
this.value = value;
this.hash = hash;
this.next = next;
}
public K getKey() {
return WeakHashMap.<K>unmaskNull(get());
}
public V getValue() {
return value;
}
public V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判断两个Entry是否相等
// 若两个Entry的“key”和“value”都相等，则返回true。
// 否则，返回false
public boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
// 实现hashCode()
public int hashCode() {
Object k = getKey();
Object v = getValue();
return ((k==null ? 0 : k.hashCode()) ^
(v==null ? 0 : v.hashCode()));
}
public String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
}
// HashIterator是WeakHashMap迭代器的抽象出来的父类，实现了公共了函数。
// 它包含“key迭代器(KeyIterator)”、“Value迭代器(ValueIterator)”和“Entry迭代器(EntryIterator)”3个子类。
private abstract class HashIterator<T> implements Iterator<T> {
// 当前索引
int index;
// 当前元素
Entry<K,V> entry = null;
// 上一次返回元素
Entry<K,V> lastReturned = null;
// expectedModCount用于实现fast-fail机制。
int expectedModCount = modCount;
// 下一个键(强引用)
Object nextKey = null;
// 当前键(强引用)
Object currentKey = null;
// 构造函数
HashIterator() {
index = (size() != 0 ? table.length : 0);
}
// 是否存在下一个元素
public boolean hasNext() {
Entry[] t = table;
// 一个Entry就是一个单向链表
// 若该Entry的下一个节点不为空，就将next指向下一个节点;
// 否则，将next指向下一个链表(也是下一个Entry)的不为null的节点。
while (nextKey == null) {
Entry<K,V> e = entry;
int i = index;
while (e == null && i > 0)
e = t[--i];
entry = e;
index = i;
if (e == null) {
currentKey = null;
return false;
}
nextKey = e.get(); // hold on to key in strong ref
if (nextKey == null)
entry = entry.next;
}
return true;
}
// 获取下一个元素
protected Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (nextKey == null && !hasNext())
throw new NoSuchElementException();
lastReturned = entry;
entry = entry.next;
currentKey = nextKey;
nextKey = null;
return lastReturned;
}
// 删除当前元素
public void remove() {
if (lastReturned == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
WeakHashMap.this.remove(currentKey);
expectedModCount = modCount;
lastReturned = null;
currentKey = null;
}
}
// value的迭代器
private class ValueIterator extends HashIterator<V> {
public V next() {
return nextEntry().value;
}
}
// key的迭代器
private class KeyIterator extends HashIterator<K> {
public K next() {
return nextEntry().getKey();
}
}
// Entry的迭代器
private class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> {
public Map.Entry<K,V> next() {
return nextEntry();
}
}
// WeakHashMap的Entry对应的集合
private transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet = null;
// 返回“key的集合”，实际上返回一个“KeySet对象”
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks = keySet;
return (ks != null ? ks : (keySet = new KeySet()));
}
// Key对应的集合
// KeySet继承于AbstractSet，说明该集合中没有重复的Key。
private class KeySet extends AbstractSet<K> {
public Iterator<K> iterator() {
return new KeyIterator();
}
public int size() {
return WeakHashMap.this.size();
}
public boolean contains(Object o) {
return containsKey(o);
}
public boolean remove(Object o) {
if (containsKey(o)) {
WeakHashMap.this.remove(o);
return true;
}
else
return false;
}
public void clear() {
WeakHashMap.this.clear();
}
}
// 返回“value集合”，实际上返回的是一个Values对象
public Collection<V> values() {
Collection<V> vs = values;
return (vs != null ? vs : (values = new Values()));
}
// “value集合”
// Values继承于AbstractCollection，不同于“KeySet继承于AbstractSet”，
// Values中的元素能够重复。因为不同的key可以指向相同的value。
private class Values extends AbstractCollection<V> {
public Iterator<V> iterator() {
return new ValueIterator();
}
public int size() {
return WeakHashMap.this.size();
}
public boolean contains(Object o) {
return containsValue(o);
}
public void clear() {
WeakHashMap.this.clear();
}
}
// 返回“WeakHashMap的Entry集合”
// 它实际是返回一个EntrySet对象
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K,V>> es = entrySet;
return es != null ? es : (entrySet = new EntrySet());
}
// EntrySet对应的集合
// EntrySet继承于AbstractSet，说明该集合中没有重复的EntrySet。
private class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new EntryIterator();
}
// 是否包含“值(o)”
public boolean contains(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k = e.getKey();
Entry candidate = getEntry(e.getKey());
return candidate != null && candidate.equals(e);
}
// 删除“值(o)”
public boolean remove(Object o) {
return removeMapping(o) != null;
}
// 返回WeakHashMap的大小
public int size() {
return WeakHashMap.this.size();
}
// 清空WeakHashMap
public void clear() {
WeakHashMap.this.clear();
}
// 拷贝函数。将WeakHashMap中的全部元素都拷贝到List中
private List<Map.Entry<K,V>> deepCopy() {
List<Map.Entry<K,V>> list = new ArrayList<Map.Entry<K,V>>(size());
for (Map.Entry<K,V> e : this)
list.add(new AbstractMap.SimpleEntry<K,V>(e));
return list;
}
// 返回Entry对应的Object[]数组
public Object[] toArray() {
return deepCopy().toArray();
}
// 返回Entry对应的T[]数组(T[]我们新建数组时，定义的数组类型)
public <T> T[] toArray(T[] a) {
return deepCopy().toArray(a);
}
}
}
因此，这里的引用处理并不是自动的，其实是我们在调用某些方法的时候处理，所以我们认为它不是一种自动的，只是表面上看起来是这种处理。
具体的代码，将开始的map定义为一个WeakHashMap，最终的输出类似如下所示：
9993回收了:java.lang.ref.WeakReference@12aa816
9994回收了:java.lang.ref.WeakReference@2bd967
9995回收了:java.lang.ref.WeakReference@13e9593
weakHashMap.size->4
在上面的代码中，由于weakhashmap不允许自定义queue，所以上面的监控是针对value的。在weakHashMap中，queue在weakhashmap在内部定义，并且由内部消化使用了。如果我们在自己进一步处理，那就只能自定义类似weakHashMap实现，或者使用反向操作。即在监控到变化之后，自己处理map的kv。
队列监控的反向操作
反向操作，即意味着一个数据变化了，可以通过weakReference对象反向拿相关的数据，从而进行业务的处理。比如，我们可以通过继承weakReference对象，加入自定义的字段值，额外处理。一个类似weakHashMap如下，这时，我们不再将key值作为弱引用处理，而是封装在weakReference对象中，以实现额外的处理。
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.ref.WeakReference;
//描述一种强key关系的处理，当value值被回收之后，我们可以通过反向引用将key从map中移除的做法
//即通过在weakReference中加入其所引用的key值，以获取key信息，再反向移除map信息
class WeakRef extends WeakReference<byte[]> {
private Object key;
WeakRef(Object key, byte[] referent, ReferenceQueue<? super byte[]> q) {
super(referent, q);
this.key = key;
}
public Object getKey() {
return key;
}
public void setKey(Object key) {
this.key = key;
}
}
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final Map<Object, WeakRef> hashMap = new HashMap<>();
int _1M = 1024 * 1024;
ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue<>();
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
int cnt = 0;
WeakRef k;
while ((k = (WeakRef) referenceQueue.remove()) != null) {
System.out.println((cnt++) + "回收了:" + k);
// 触发反向hash remove
hashMap.remove(k.getKey());
// 额外对key对象作其它处理，比如关闭流，通知操作等
}
} catch (InterruptedException e) {
// 结束循环
}
});
thread.setDaemon(true);
thread.start();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String key = "mykey" + (i + 1);
byte[] bytesValue = new byte[_1M];
hashMap.put(key, new WeakRef(key, bytesValue, referenceQueue));
}
System.out.println("map.size->" + hashMap.size());
}
}
其实就是拿到反向引用的key值(这里的value已经不存在了)，因为kv映射已没有意义，将其从map中移除掉。同时，我们还可以作其它的操作。
这个也可以理解为就是一个类似cache的实现。
在cache中，key不重要并且通常都很少，value才是需要对待的。这里通过监控value变化，反向修改map，以达到控制kv的目的，避免出现无用的kv映射。
相应的输出，如下所示：
...
9988回收了:com.test1.WeakRef@a4377
9989回收了:com.test1.WeakRef@18078a0
9990回收了:com.test1.WeakRef@30c7e4
9991回收了:com.test1.WeakRef@1480326
9992回收了:com.test1.WeakRef@14bf343
9993回收了:com.test1.WeakRef@112d632
9994回收了:com.test1.WeakRef@1612513
9995回收了:com.test1.WeakRef@a753aa
9996回收了:com.test1.WeakRef@ec6f56
9997回收了:com.test1.WeakRef@1009f3f
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