java使用Map作緩存你真的用對了嗎？弱引用WeakHashMap瞭解一下

時間 2019-12-07

標籤 java 使用 map 緩存對了引用 weakhashmap 瞭解一下欄目 Java 简体版

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序:使用java的Map作緩存，你是否考慮過容量致使的OOM問題，是否考慮命中率對性能的影響？？mysql

應用系統開發中，咱們常常會使用redis,memcache等第三方框架作緩存的解決方案，有的時候咱們的需求以及應用場景並非那麼複雜，並且交付日期已經秒計了。咱們怎麼敢在現有的應用中引入第三方框架，火都把頭頂燒禿咯。這個時候怎麼辦，績效啊，年終獎啊。redis

關於緩存咱們應該考慮什麼？-intsmaze

可能大部分人使用緩存都僅僅是取和存操做，可是呢！若是對計算機操做系統有所瞭解，其實不用看redis的配置文件就知道要考慮容量的問題。好比操做系統中的頁面調度的各類FIFO，LRU算法都是爲了提升命中率。一樣咱們在應用中使用緩存也應該考慮命中率和容量問題。尤爲是咱們使用Java的map作簡單的緩存，更是應該考慮。算法

女神：容量是嗎？說的那麼高大上，不就new的時候指定一下容量嘛，這麼簡單sql

new HashMap<Integer, Byte[]>(100);

intsmaze:您好，你能夠嘗試往map裏面添加101個元素，而後遍歷map看看遍歷的數據個數是100仍是101，HashMap內部有一個數組，會自動擴容的親。api

女神:哎呀，確實。那麼我就把HashMap封裝一下吧。數組

private Map<String,String> map=new HashMap<String,String>();
    private int len;
    public intsmaze(int len)
    {
        this.len=len;
    }
    boolean put(String key,String value)
    {
        if(map.size()==len)
        {
            return false;
        }
        else
        {
            map.put(key, value);
            return true;
        }
    }

intsmaze：您好，這樣確實解決了OOM問題，可是我有一個問題不知當講不當講，這樣作的話，是否是put len次後，後面的數據都不會存儲了，get的時候永遠只能從get到錢len次的數據，其餘的數據要走硬盤去讀了?緩存

女神:是的，我把len的大小設置大一點，而後每隔一個小時清空一下map裏面的值，不就好了，你爲何要針對我啊？安全

intsmaze: 額，你這樣也能夠，可是要在前期花時間調試Map大小，選擇一個合適的大小，並且每隔一個小時，mysql等存儲都會面臨大量的請求，容易引起緩存雪崩。並且若是最求性能的話，這裏其實仍是有提升的，命中率的高低決定了性能的高低。多線程

女神: 那你想怎麼樣？咋滴啥？

intsmaze: 這個時候你能夠了解一下FIFO，LRU等。若是你用過redis，你應該知道，不你可能知道，redis關於命中率三種策略（FIFO 、LRU、LFU）。因此咱們若是要使用Map作緩存，咱們也應該考慮一下命中率。後面編不下去了，直接講這篇文章的重點吧。

WeakHashMap弱引用-intsmaze

WeakHashMap實現了Map接口，使用弱引用做爲內部數據的存儲方案。WeakHashMap是弱引用的典型應用，能夠做爲簡單的緩存表解決方案。WeakHashMap會在系統內存範圍內，保存全部表項目，一旦內存不夠，在GC時，沒有被引用的表項很快會被清除掉，從而避免系統內存溢出。
關於弱引用我就不講啦，百度一大堆

Map<Integer, Byte[]> map = null;

        map = new WeakHashMap<Integer, Byte[]>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Integer integer = new Integer(i);
            map.put(integer, new Byte[i]);
        }
                //-Xmx5M 這個時候發現沒有OOM

        // -Xmx5M java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        map = new HashMap<Integer, Byte[]>(10);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Integer integer = new Integer(i);
            map.put(integer, new Byte[i]);
        }

               //若是存放在WeakHashMap中的key都存在強引用，那麼WeakHashMap就會退化爲HashMap。
        // -Xmx5M java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        // at cn.intsmaze.collection.MapCase.testWeakHash(MapCase.java:119)
        map = new WeakHashMap<Integer, Byte[]>();
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Integer integer = new Integer(i);
            map.put(integer, new Byte[i]);// 若是你看不起我，你能夠把這行註釋，你將會發現姜仍是老的辣，內存溢出是WeakHashMap而不是List致使.
            list.add(integer);
        }

若是但願在系統中經過WeakHashMap自動清理數據，儘可能不要在系統的其餘地方強引用WeakHashMap的key,不然，這些key就不會被回收，WeakHashMap也就沒法正常釋放他們所佔用的表項。

線程安全問題-intsmaze

前面已經知道，使用WeakHashMap能夠忽略容量問題，提高緩存容量。只是當容量不夠時，不會OOM，內部數據會被GC回收。命中率好像沒有辦法，容我掉一片頭髮換來深度思考後給出方案。
使用WeakHashMap通常是全局變量，局部變量的應用場景應該沒有吧。
觀察WeakHashMap源碼能夠發現，它是線程不安全的，因此在多線程場景該怎麼辦嘞？

Collections-intsmaze

WeakHashMap<String, String> weakHashMapintsmaze=new WeakHashMap<String, String>();
Map<String, String> intsmaze=Collections.synchronizedMap(weakHashMapintsmaze);

就問你服不服。