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() // 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
- }
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() // 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
- }
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 {
- // 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。
- }
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。