WeakHashMap适用于键对象生命周期决定缓存存续的场景，如临时元数据缓存或调试信息存储，其键采用弱引用，当外部强引用消失且发生GC时，对应条目自动被回收，避免内存泄漏；但因清理不可控、不支持TTL或LRU等策略，不适合做主缓存，推荐用于对象附属数据的轻量级缓存，而非高频写入或大对象场景，更复杂需求应选用Guava Cache或Caffeine等专业缓存库。
WeakHashMap 在 Java 中是一种特殊的哈希表，它对键使用弱引用（weak references）。这意味着当某个键不再被外部强引用时，即使它还存在于 WeakHashMap 中，垃圾回收器也可以将其连同对应的值一起回收。这个特性让它在某些缓存场景中非常有用，尤其是希望避免内存泄漏又不需要长期保留数据的场合。
适合用 WeakHashMap 的缓存场景
WeakHashMap 适用于那些“只要对象还在被使用，就保留缓存；一旦没人用了，缓存也自动清理”的情况。典型的应用包括：
- 基于对象元数据的缓存：比如记录某个对象的处理状态或临时计算结果。
- 内部工具类中的临时映射：如调试信息、监控计数等。
- 与对象生命周期一致的附属数据存储。
注意：它不适合做主缓存机制（如页面缓存、数据库查询结果缓存），因为它的清理不可控，完全依赖 GC 和引用机制。
如何正确使用 WeakHashMap 做缓存
使用时关键是理解键必须是弱引用目标。常见做法是把需要跟踪生命周期的对象作为键。
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
Android文档-开发者指南-第一部分：入门-中英文对照版 Android提供了丰富的应用程序框架，它允许您在Java语言环境中构建移动设备的创新应用程序和游戏。在左侧导航中列出的文档提供了有关如何使用Android的各种API来构建应用程序的详细信息。第一部分：Introduction(入门) 0、Introduction to Android(引进到Android) 1、Application Fundamentals(应用程序基础) 2、Device Compatibility(设备兼容性) 3、
假设我们想为某些临时对象缓存它们的处理时间：
import java.util.WeakHashMap;
public class ProcessingCache {
private final WeakHashMap cache = new WeakHashMap<>();
public void recordProcessingTime(Object key, long time) {
cache.put(key, time);
}
public Long getProcessingTime(Object key) {
return cache.get(key);
}
// 测试示例
public static void main(String[] args) {
ProcessingCache pc = new ProcessingCache();
Object task1 = new Object();
pc.recordProcessingTime(task1, 123L);
System.out.println(pc.getProcessingTime(task1)); // 输出 123
task1 = null; // 移除强引用
System.gc(); // 建议执行 GC（仅用于演示）
// 此时再访问可能拿不到数据了
// 实际应用中不应依赖 System.gc()
}
}
在这个例子中，只要 task1 被置为 null 并发生 GC，WeakHashMap 中对应的条目就会被自动清除。
需要注意的问题
虽然 WeakHashMap 看似简单好用，但在实际缓存设计中要特别注意以下几点：
- 不能依赖即时清理：GC 不一定马上运行，所以缓存项不会立刻消失，可能导致短时间内的内存残留。
- 不要用于大对象或高频写入场景：如果键太多或太大，仍可能造成压力，且无法控制淘汰策略。
- 键不能是基本类型包装类或字符串常量：这些通常会被池化或长期持有，导致无法触发弱引用回收。
- 不支持复杂的过期策略：不像 Guava Cache 或 Caffeine 提供 TTL、LRU 等功能。
替代方案建议
如果你需要更强大的缓存能力，推荐考虑：
- Guava Cache：支持软引用、弱引用、TTL、最大容量等策略。
- Caffeine：高性能本地缓存库，功能全面，推荐现代项目使用。
- SoftReference + 自定义结构：比 WeakHashMap 更灵活，可用软引用实现“内存紧张时才清理”。
基本上就这些。WeakHashMap 在特定场景下是个轻量级选择，但大多数真实缓存需求更适合专业缓存库。关键是搞清楚你要的是“随对象消亡而清理”，还是“可控的缓存管理”。
