WeakHashMap使用弱引用存储键，当键无强引用时可被GC回收，适合缓存等场景；其值为强引用，需注意避免值反向引用键导致内存泄漏。
在Java中，WeakHashMap 是一种特殊的哈希表，它允许键（key）以弱引用（weak reference）的方式存储。这意味着当某个键不再被外部强引用时，即使它还存在于映射中，垃圾回收器也能在适当的时候将其连同对应的值一起回收。这种机制非常适合用于缓存、临时数据映射等场景。
理解弱引用与WeakHashMap的工作原理
Java中的引用分为强引用、软引用、弱引用和虚引用。WeakHashMap 使用的是弱引用作为其键的引用方式。只要键对象失去了外部强引用，下一次垃圾回收运行时，该键就会被自动从映射中移除。
与 HashMap 不同，WeakHashMap 不会阻止键对象被回收。这使得它天然适合做内存敏感的缓存结构。
- 键是弱引用，值是强引用
- 一旦键被回收，整个条目（entry）将变得不可访问并会在后续被清理
- 不适用于需要长期持有键对象的场景
WeakHashMap的典型应用场景
由于其自动清理无用条目的特性，WeakHashMap 常用于以下几种情况：
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- 缓存元数据：比如为某些临时对象附加运行时信息，而不想影响这些对象的生命周期。
- 监听器或回调注册表：当监听对象被销毁后，对应的注册项也应自动失效。
- 避免内存泄漏的映射结构：特别是在框架开发中，用于跟踪对象状态但又不能阻碍GC。
使用示例：基于WeakHashMap实现简单缓存
下面是一个简单的例子，展示如何使用 WeakHashMap 缓存对象的处理结果：
import java.util.WeakHashMap;
public class DataProcessor {
private final WeakHashMap cache = new WeakHashMap<>();
public String process(InputData data) {
// 检查缓存
if (cache.containsKey(data)) {
System.out.println("命中缓存");
return cache.get(data);
}
// 模拟耗时处理
String result = "Processed: " + data.getValue();
cache.put(data, result);
System.out.println("加入缓存");
return result;
}
}
class InputData {
private final String value;
public InputData(String value) {
this.value = value;
}
public String getValue() {
return value;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (!(o instanceof InputData)) return false;
InputData that = (InputData) o;
return value.equals(that.value);
}
@Override
public int hashCode() {
return value.hashCode();
}
}
测试代码：
public static void main(String[] args) {
DataProcessor processor = new DataProcessor();
InputData data = new InputData("test");
System.out.println(processor.process(data)); // 加入缓存
System.out.println(processor.process(data)); // 命中缓存
data = null; // 移除强引用
System.gc(); // 建议JVM执行GC
// 此时原键已被回收，下次新建同内容对象不会命中旧缓存
InputData newData = new InputData("test");
System.out.println(processor.process(newData)); // 重新处理
}
使用注意事项与最佳实践
虽然 WeakHashMap 很有用，但在实际使用中需要注意一些细节：
- 确保键对象正确实现 equals() 和 hashCode() 方法，否则会影响查找和回收行为。
- 不要依赖 WeakHashMap 的即时清理行为——回收时机由 GC 决定，可能延迟。
- 避免在值中持有键的强引用，防止“悬挂”条目无法被回收。
- 若需更强的缓存控制能力，可考虑结合 SoftReference 或使用第三方库如 Caffeine。
基本上就这些。WeakHashMap 提供了一种轻量级、自动管理生命周期的映射结构，在合适的场景下能有效减少内存压力，避免常见的内存泄漏问题。关键在于理解它的引用机制，并合理设计数据模型。
