java的WeakHashMap可以用来做缓存使用?强软弱虚四种引用对比

在 Java 中,引用(Reference)机制用于管理对象的生命周期和垃圾回收。Java 提供了四种类型的引用:强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)和虚引用(Phantom Reference)。WeakHashMap 使用弱引用来存储键,从而在键不再被强引用引用时自动移除对应的条目。下面是 WeakHashMap 的使用方法以及四种引用的优缺点对比。

WeakHashMap 使用方法

基本概念
  • 弱引用(Weak Reference):弱引用不会阻止对象被垃圾回收。如果一个对象只被弱引用引用,并且没有其他强引用引用它,那么该对象在下一次垃圾回收时会被回收。
  • 自动移除:当 WeakHashMap 中的键被垃圾回收时,对应的键值对会自动从 WeakHashMap 中移除。
主要方法

WeakHashMap 实现了 Map 接口,因此它提供了 Map 接口中的所有方法,如 put, get, remove, containsKey, containsValue, size, isEmpty, clear 等。

示例代码

以下是一些常见的 WeakHashMap 使用示例:

1. 基本用法
import java.util.Map;
import java.util.WeakHashMap;public class WeakHashMapExample {public static void main(String[] args) {Map<Key, String> weakMap = new WeakHashMap<>();Key key1 = new Key("key1");Key key2 = new Key("key2");weakMap.put(key1, "Value1");weakMap.put(key2, "Value2");System.out.println("Initial WeakHashMap: " + weakMap);// 清除强引用key1 = null;key2 = null;// 强制进行垃圾回收System.gc();// 等待一段时间,确保垃圾回收完成try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("WeakHashMap after GC: " + weakMap);}static class Key {private String id;public Key(String id) {this.id = id;}@Overridepublic String toString() {return "Key{" + "id='" + id + "'}";}@Overridepublic int hashCode() {return id.hashCode();}@Overridepublic boolean equals(Object obj) {if (this == obj) return true;if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false;Key key = (Key) obj;return id.equals(key.id);}}
}

输出

Initial WeakHashMap: {Key{id='key1'}=Value1, Key{id='key2'}=Value2}
WeakHashMap after GC: {}

解释

  • 创建了一个 WeakHashMap 并添加了两个键值对。
  • 清除了对键的强引用。
  • 强制进行垃圾回收,并等待一段时间。
  • 垃圾回收后,WeakHashMap 中的所有条目都被移除,因为键不再被强引用引用。
2. 使用弱引用的缓存
import java.util.Map;
import java.util.WeakHashMap;public class WeakHashMapCacheExample {public static void main(String[] args) {Map<Key, String> cache = new WeakHashMap<>();Key key1 = new Key("key1");Key key2 = new Key("key2");cache.put(key1, "Value1");cache.put(key2, "Value2");System.out.println("Initial Cache: " + cache);// 清除对 key1 的强引用key1 = null;// 强制进行垃圾回收System.gc();// 等待一段时间,确保垃圾回收完成try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("Cache after GC: " + cache);// 重新获取 key2 的值System.out.println("Value for key2: " + cache.get(key2));}static class Key {private String id;public Key(String id) {this.id = id;}@Overridepublic String toString() {return "Key{" + "id='" + id + "'}";}@Overridepublic int hashCode() {return id.hashCode();}@Overridepublic boolean equals(Object obj) {if (this == obj) return true;if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false;Key key = (Key) obj;return id.equals(key.id);}}
}

输出

Initial Cache: {Key{id='key1'}=Value1, Key{id='key2'}=Value2}
Cache after GC: {Key{id='key2'}=Value2}
Value for key2: Value2

解释

  • 创建了一个 WeakHashMap 作为缓存,并添加了两个键值对。
  • 清除了对 key1 的强引用。
  • 强制进行垃圾回收,并等待一段时间。
  • 垃圾回收后,key1 对应的条目被移除,而 key2 对应的条目仍然存在。
  • 重新获取 key2 的值,验证缓存中仍然存在该条目。

强引用、软引用、弱引用和虚引用的对比

强引用(Strong Reference)
  • 定义:强引用是最常见的引用类型,只要对象有强引用,垃圾回收器就不会回收该对象。
  • 使用场景:大多数对象使用强引用。
  • 优点
    • 对象不会被垃圾回收,确保对象的生命周期。
  • 缺点
    • 容易导致内存泄漏,因为对象不会被自动回收。
软引用(Soft Reference)
  • 定义:软引用不会阻止对象被垃圾回收,但只有在内存不足时才会被回收。
  • 使用场景:适用于实现内存敏感的缓存。
  • 优点
    • 在内存不足时可以回收对象,避免内存溢出。
  • 缺点
    • 对象的回收时间不可预测,可能导致缓存中的数据丢失。
    • 需要额外的管理来处理软引用。
弱引用(Weak Reference)
  • 定义:弱引用不会阻止对象被垃圾回收,只要对象没有其他强引用引用它,就会被回收。
  • 使用场景:适用于实现缓存,避免内存泄漏。
  • 优点
    • 对象的回收时间可预测,只要没有强引用引用对象,就会被回收。
    • 自动管理内存,避免内存泄漏。
  • 缺点
    • 对象的回收时间不可预测,可能导致缓存中的数据丢失。
    • 需要额外的管理来处理弱引用。
虚引用(Phantom Reference)
  • 定义:虚引用不会阻止对象被垃圾回收,主要用于跟踪对象的回收状态。
  • 使用场景:适用于需要跟踪对象回收状态的场景。
  • 优点
    • 可以跟踪对象的回收状态。
  • 缺点
    • 无法通过虚引用访问对象。
    • 需要配合引用队列(Reference Queue)使用。

对比表格

特性强引用 (Strong Reference)软引用 (Soft Reference)弱引用 (Weak Reference)虚引用 (Phantom Reference)
定义最常见的引用类型不阻止对象被垃圾回收,内存不足时回收不阻止对象被垃圾回收,没有强引用时回收不阻止对象被垃圾回收,主要用于跟踪对象回收状态
使用场景大多数对象内存敏感的缓存缓存,避免内存泄漏跟踪对象回收状态
优点对象不会被垃圾回收内存不足时回收对象,避免内存溢出对象的回收时间可预测,自动管理内存可以跟踪对象的回收状态
缺点容易导致内存泄漏对象的回收时间不可预测对象的回收时间不可预测无法通过虚引用访问对象
适用性通用内存敏感的应用缓存管理对象回收状态跟踪
实现类无特殊类java.lang.ref.SoftReferencejava.lang.ref.WeakReferencejava.lang.ref.PhantomReference
示例Object obj = new Object();SoftReference<Object> softRef = new SoftReference<>(new Object());WeakReference<Object> weakRef = new WeakReference<>(new Object());PhantomReference<Object> phantomRef = new PhantomReference<>(new Object(), new ReferenceQueue<>());

总结

  • 强引用:最常见,确保对象不被垃圾回收,但可能导致内存泄漏。
  • 软引用:适用于内存敏感的缓存,内存不足时回收对象。
  • 弱引用:适用于缓存管理,自动管理内存,避免内存泄漏。
  • 虚引用:用于跟踪对象的回收状态,无法访问对象。

通过理解这些引用类型及其优缺点,可以更好地管理对象的生命周期和内存使用,特别是在实现缓存和内存敏感的应用时。WeakHashMap 利用弱引用来实现自动内存管理,适用于需要缓存的场景。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/72516.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

51单片机指令系统入门

目录 基本概念讲解 一、机器指令​ 二、汇编指令​ &#xff08;一&#xff09;汇编指令的一般格式 &#xff08;二&#xff09;按字节数分类的指令 三、高级指令 总结​ 基本概念讲解 指令是计算机&#xff08;或单片机&#xff09;中 CPU 能够识别并执行的基本操作命令…

使用 Docker 部署 MySQL 8

使用 Docker 部署 MySQL 8 详细指南 MySQL 是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统。通过 Docker 部署 MySQL 8 可以快速搭建一个可移植、可扩展的数据库环境。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署 MySQL 8&#xff0c;并讲解如何根据需求配置 MySQL。 从拉取镜像开始的详细…

AtCoder Beginner Contest 397(ABCDE)

目录 A - Thermometer 翻译&#xff1a; 思路&#xff1a; 实现&#xff1a; B - Ticket Gate Log 翻译&#xff1a; 思路&#xff1a; 实现&#xff1a; C - Variety Split Easy 翻译&#xff1a; 思路&#xff1a; 实现&#xff1a; D - Cubes 翻译&#xff1a…

数模AI使用教程(新) 2025.3.17

DeepseekR1doubao1.5大模型组合&#xff0c;数模智能体题目解答一等水平&#xff0c;另外也有统计建模、期刊复现智能体。 功能&#xff1a;问题重述、解释数据文件、深度思考与逻辑梳理、问题关键点分析、知识整理、查找数据源、问题分析、使用方法推荐[会询问要求]、模型建立…

Spring Cloud Gateway 生产级实践:高可用 API 网关架构与流量治理解析

API 网关的核心价值 在分布式微服务架构中&#xff0c;API 网关作为系统流量的唯一入口&#xff0c;承担着路由分发、安全防护、流量治理三大核心职责。Spring Cloud Gateway 基于响应式编程模型与 Netty 高性能网络框架&#xff0c;提供灵活的路由规则、动态过滤器链和深度集…

在Pycharm配置conda虚拟环境的Python解释器

〇、前言 今天在配置python解释器时遇到了这样的问题 经过一下午自行摸索、上网搜寻后&#xff0c;终于找到的解决的方案&#xff0c;遂将该方法简要的记录下来&#xff0c;以备后用&#xff0c;并希望能帮助到有同样问题或需求的朋友:) 我所使用的软件的版本如下&#xff0c;假…

宽带(Broadband)

宽带&#xff08;Broadband&#xff09; 是一种高速互联网接入技术&#xff0c;能够同时传输多种类型的数据&#xff08;如语音、视频、文本等&#xff09;。与传统的窄带&#xff08;如拨号上网&#xff09;相比&#xff0c;宽带提供了更高的数据传输速率和更稳定的连接&#…

集成学习(上):Bagging集成方法

一、什么是集成学习&#xff1f; 在机器学习的世界里&#xff0c;没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"&#xff0c;单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来&#xff0c;就能像拼图一样还原出完整的真相&a…

VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)

VLLM&#xff1a;虚拟大型语言模型&#xff08;Virtual Large Language Model&#xff09; VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型&#xff0c;这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的…

Springboot+Vue登录、注册功能(含验证码)(后端!)

我们首先写一个接口&#xff0c;叫login&#xff01;然后对传入一个user&#xff0c;因为我们前端肯定是要传过来一个user&#xff0c;然后我们后端返回一个user&#xff0c;因为我们要根据这个去校验&#xff01;我们还引入了一个hutool的一个东西&#xff0c;在pom文件里面引…

冯 • 诺依曼体系结构

冯 • 诺依曼体系结构 一、冯 • 诺依曼体系结构推导阶段 1&#xff1a;初始计算机体系结构&#xff08;仅输入、运算、输出&#xff09;阶段 2&#xff1a;加入控制功能&#xff0c;初步形成 CPU 概念阶段 3&#xff1a;性能瓶颈与引入内存阶段 4&#xff1a;最终冯诺依曼体系…

Python print() 打印多个变量时,可变对象和不可变对象的区别

先来看这段代码&#xff1a; tmp [] print(tmp, tmp.append(1), tmp)输出&#xff1a; [1] None [1]并不是一些人认为的 [] None [1] 这是因为列表是可变对象&#xff0c;print()打印前会先计算出所有结果&#xff0c;最后再打印出来&#xff0c;中间在列表中添加了1&#…

【数学 线性代数】差分约束

前言 C算法与数据结构 本博文代码打包下载 什么是差分约束 x系列是变量&#xff0c;y系列是常量&#xff0c;差分系统由若干如下不等式组成。 x1-x2 < y1 x2-x3 < y2 ⋯ \cdots ⋯ 可能有负环的最短路 个人习惯&#xff1a;如果存在a指向b的边&#xff0c;则a是b的…

AutoGen :使用 Swarm 构建自治型多智能体团队

👉👉👉本人承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等) !!!👉👉👉 有意愿请私信!!!AutoGen 的 AgentChat 模块提供了一种强大的方法来构建多智能体协作系统。 在之前的文章中,我们探讨了…

2025人工智能“落地生花”:这六大领域正掀起颠覆性革命

——从医疗到养老&#xff0c;一场“AI”的全民狂欢正在上演 2025年的春天&#xff0c;全球科技界的热搜被一个中国AI大模型“霸榜”——DeepSeek。从春晚的机器人热舞到政务系统的“数字员工上岗”&#xff0c;从医疗诊断到工业炼钢&#xff0c;这场始于春节的技术海啸&#…

第27周JavaSpringboot git初识

Git 课程笔记 一、Git 的介绍 1. Git 的诞生背景 Git 是 Linux 内核的作者 Linus Torvalds 为了更好地管理 Linux 内核开发而创建的版本控制系统。在 Linux 内核开发初期&#xff0c;由于开发者众多&#xff0c;协作成本很高&#xff0c;后来使用了 BitKeeper 工具来辅助协作…

蓝耘智算|从静态到动态:探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力

文章目录 &#x1f44f;一、技术介绍&#x1f44f;二、平台注册&#x1f44f;三、功能体验&#x1f44f;四、总结 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近&#xff0c;我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品…

解决从deepseek接口获取的流式响应输出到前端都是undefined的问题

你的前端 EventSource 代码遇到了 undefined 连续输出 的问题&#xff0c;通常是因为&#xff1a; AI 返回的内容被拆成了单个字符&#xff0c;导致前端 JSON.parse(event.data).content 获取到的是单个字符&#xff0c;而 undefined 可能是因为某些数据块没有 content 字段。…

VLLM专题(二十七)—使用 Kubernetes

在Kubernetes上部署vLLM是一种可扩展且高效的方式来服务机器学习模型。本指南将引导您使用原生Kubernetes部署vLLM。 此外,您还可以使用以下任意一种方式将vLLM部署到Kubernetes: HelmInftyAI/llmazKServekubernetes-sigs/lwsmeta-llama/llama-stacksubstratusai/kubeaivllm…

前缀和 之 哈希表 之 和 的奇偶与倍数

文章目录 930.和相同的二元子数组523.连续的子数组和 求解连续子数组的和的问题&#xff0c;常常会使用到这个前缀和的思路&#xff0c;当然当数组存在单调性的时候&#xff0c;可以考虑使用不定长滑动窗口&#xff0c;在这里解释一下&#xff0c;何为数组的和存在这个单调性&a…