Java中的四种引用强、软、弱和虚引用,对应的生命周期:强>软>弱>虚引用.
除强引用外,其他3种引用都需要与ReferenceQueue联合使用,当引用被垃圾回收机制回收的时候,引用会自动放入ReferenceQueue
中.
WeakReference和SoftReference可以用来做Cashe, 文章第二段引用了Java Eye文章,介绍Google
collection的MapMaker方便生成ConcurrentMap,
可以方便的设置map中expireddate的时间,实现cache功能。
1.强引用
本章前文介绍的引用实际上都是强引用,这是使用最普遍的引用。如果一个对象具有强引用,那就类似于必不可少的生活用品,垃圾回收器绝不会回收它。当内存空
间不足,Java
虚拟机宁愿
抛出OutOfMemoryError错误,使程序异常终止,也不会靠随意回收具有强引用的 对象来解决内存不足问题。
2.软引用(SoftReference)
如果一个对象只具有软引用,那就类似于可有可物的生活用品。如果内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它,如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。只
要垃圾回收器没有回收它,该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。
软引用可以和一个引用队列 (ReferenceQueue)联合使用,如果软引用所引用的对象被垃圾回收,Java
虚拟机就会
把这个软引用加入 到与之关联的引用队列中。
3.弱引用(WeakReference)
如果一个对象只具有弱引用,那就类似于可有可物的生活用品。弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它
所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。不过,由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程,
因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。
弱引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,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。
4.虚引用(PhantomReference)
"虚引用"顾名思义,就是形同虚设,与其他几种引用都不同,虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用,那么它就和没有任何引用一样,在
任何时候都可能被垃圾回收。
虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于:虚引用必须和引用队列
(ReferenceQueue)联合使用。当垃
圾回收器准备回收一个对象时,如果发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存之前,把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是
否已经加入了虚引用,来了解
被引用的对象是否将要被垃圾回收。程序如果发现某个虚引用已经被加入到引用队列,那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。
摘录:JAVA EYE http://www.iteye.com/topic/670414
仔细研究了刚发布1.0版本的Google Collections,被其中的MapMaker震惊,这不就是我梦寐以求的Concurrent
Map神器吗?如果Google Collection在5年前就发布该有多好?!废话少讲,邀请大家一起来观赏一下什么是MapMaker。
Hashtable太老土啦,线程安全我都用ConcurrentHashMap。什么?现在流行MapMaker?
JDK
1.5引入的ConcurrentHashMap由于其精巧的设计,更高的并发性能,捕获了大家的心,在并发场景中出场率极高,但随着深入的使用,很快的
就发现了其中的不足。例如在以Map作为Cache的典型场景中,我们都需要有元素过期的处理,WeakHashMap是这方面的高手,但其在并发方面有
点菜(非线程安全),当我们想让这两位大将同时上场的时候,就只能抓耳搔腮了。
Google Collections中的MapMaker融合了Weak
Reference,线程安全,高并发性能,异步超时清理,自定义构建元素等强大功能于一身。(注)
常阅读优秀源代码的童鞋都知道,一般叫Maker的对象都是Builder模式,而这个MapMaker就是来"Build"Map的,下面的代
码展示了如何构建一个高并发性能,线程安全的WeakHashMap.
-
public
void
testWeakKeys()
throws
Exception {
-
ConcurrentMap<Key, Value> map = new
MapMaker()
-
.weakKeys()
-
.makeMap();
-
-
Key key = new
Key();
-
map.put(key, new
Value());
-
key = null
;
-
-
System.gc();
-
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
-
-
assertTrue(map.isEmpty());
-
}
public void testWeakKeys() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakKeys() // 指定Map保存的Key为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
map.put(key, new Value()); // 加入元素
key = null; // key变成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map空了,因为WeakReference被回收
}
是不是够简单?他不仅支持WeakKeys,还支持WeakValues。
-
public
void
testWeakValues()
throws
Exception {
-
ConcurrentMap<Key, Value> map = new
MapMaker()
-
.weakValues()
-
.makeMap();
-
-
Key key = new
Key();
-
Value value = new
Value();
-
map.put(key, value);
-
key = null
;
-
-
System.gc();
-
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
-
-
assertFalse(map.isEmpty());
-
-
value = null
;
-
-
System.gc();
-
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
-
-
assertTrue(map.isEmpty());
-
}
public void testWeakValues() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakValues() // 指定Map保存的Value为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
Value value = new Value();
map.put(key, value); // 加入元素
key = null; // Key成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertFalse(map.isEmpty()); // map里的东西还在,因为Value还是StrongReference
value = null; // 这次value也变成了WeakReference
System.gc(); // 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map真空了,因为Value是WeakReference被回收
}
还可以选用SoftKeys,和SoftValues,随意组合,比只能WeakKey的WeakHashMap扩展性强太多了。
再来看看On-demand value
computation,自定义构建元素。想象下面的场景,你要为一个查询学生信息的DAO增加结果缓存,并且结果超过60秒过期,我们可以用装饰模式结
合MapMaker简单的实现。
-
interface
StudentDao {
-
Information query(String name);
-
}
-
-
class
StudentDaoImpl
implements
StudentDao {
-
-
}
-
-
class
CachedStudentDao
implements
StudentDao {
-
private
final
StudentDao studentDao;
-
private
final
ConcurrentMap<String, Information> cache;
-
-
private
CachedStudentDao(
final
StudentDao studentDao) {
-
Preconditions.checkNotNull(studentDao, "studentDao"
);
-
this
.studentDao = studentDao;
-
-
this
.cache =
new
MapMaker()
-
.expiration(60
, TimeUnit.SECONDS)
-
.makeComputingMap(new
Function<String, Information>(){
-
@Override
-
public
Information apply(String name) {
-
return
studentDao.query(name);
-
}
-
});
-
-
}
-
-
@Override
-
public
Information query(String name) {
-
return
cache.get(name);
-
}
-
}
-
-
public
void
test() {
-
StudentDao cachedStudentDao = new
CachedStudentDao(studentDaoImpl);
-
-
}
interface StudentDao {
Information query(String name);
}
class StudentDaoImpl implements StudentDao {
// 真正去查数据库的实现类 代码省略
}
// 装饰器
class CachedStudentDao implements StudentDao {
private final StudentDao studentDao;
private final ConcurrentMap<String, Information> cache;
private CachedStudentDao(final StudentDao studentDao) {
Preconditions.checkNotNull(studentDao, "studentDao");
this.studentDao = studentDao;
this.cache = new MapMaker() // 构建一个 computingMap
.expiration(60, TimeUnit.SECONDS) // 元素60秒过期
.makeComputingMap(new Function<String, Information>(){
@Override
public Information apply(String name) {
return studentDao.query(name);
}
});
// 传入匿名Function自定义缓存的初始化。如果缓存中没有name对应的数据,则调用真正的dao去数据库查找数据,同时缓存结果。
}
@Override
public Information query(String name) {
return cache.get(name); // 从computing cache中取结果
}
}
public void test() {
StudentDao cachedStudentDao = new CachedStudentDao(studentDaoImpl);
// 装饰了studenDaoImpl的cachedStudentDao具备了缓存结果的能力。
}
线程安全,高并发性能,元素过期都实现了,并且代码很简洁。多亏了MapMaker,脏活、累活,就交给它啦。不过要注意的是,要遵循
ConcurrentHashMap的规范,其不允许有Null的Key和Value。如果查询出来的结果可能为Null的,可用简单的包装类包装一下,
这里不给出代码了。
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