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  • JVM--如何通过软引用和弱引用提JVM内存使用效率

    如何通过软引用和弱引用提升JVM内存使用效率?

    引用的分类及概念

    分类

    定义

    强引用

     

    平时我们编程的时候例如:Object object=new Object();那object就是一个强引用了。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。

    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。

    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

    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。

    代码案例:

    import java.lang.ref.SoftReference;
    import java.lang.ref.WeakReference;
    
    public class RerferenceTest {
        public static void main(String[] args) {
            //强引用
            String str = new String("123");
            //软引用
            SoftReference<String> softReference = new SoftReference<String>(str);
            //释放强引用
            str = null;
            System.gc();
            System.out.println(softReference.get());
            //强引用
            String str2 = new String("123");
            WeakReference<String> weakReference = new WeakReference<String>(str2);
            //释放强引用
            str2 = null;
            System.gc();
            System.out.println(weakReference.get());
    
        }
    }

    运行结果

    123
    null

    应用举例:

    软引用的使用场景

    比如在一个博客管理系统里,为了提升访问性能,在用户在点击博文时,如果这篇博文没有缓存到内存中,则需要做缓存动作,这样其它用户在点击同样这篇文章时,就能直接从内存里装载,而不用走数据库,这样能降低响应时间。

    我们可以通过数据库级别的缓存在做到这点,这里也可以通过软引用来实现,具体的实现步骤如下:

    1、可以通过定义Content类来封装博文的内容,其中可以包括文章ID、文章内容、作者、发表时间和引用图片等相关信息。

    2、可以定义一个类型为HashMap<String, SoftReference<Content>>的对象类保存缓存内容,其中键是String类型,表示文章ID,值是指向Content的软引用。

    3、当用户点击某个ID的文章时,根据ID到第二步定义的HashMap里去找,如果找到,而且所对应的SoftReference<Content>值内容不是null,则直接从这里拿数据并做展示动作,这样不用走数据库,可以提升性能。

    4、如果用户点击的某个文章的ID在HashMap里找不到,或者虽然找到,但对应的值内容是空,那么就从数据库去找,找到后显示这个文章,同时再把它插入到HashMap里,这里请注意,显示后需要撤销掉这个Content类型对象上的强引用,保证它上面只有一个软引用。

    来分析下用软引用有什么好处?

    假设我们用1个G的空间缓存了10000篇文章,这10000篇文章所占的内存空间上只有软引用。如果内存空间足够,那么我们可以通过缓存来提升性能,但万一内存空间不够,我们可以依次释放这10000篇文章所占的1G内存,释放后不会影响业务流程,最多就是降低些性能。

    对比一下,如果我们这里不用软应用,而是用强引用来缓存,由于不知道文章何时将被点击,我们还无法得知什么时候可以撤销这些文章对象上的强引用,或者即使我们引入了一套缓存淘汰流程,但这就是额外的工作了,这就没刚才使用“软引用“那样方便了。

    弱引用场景:

    比如在某个电商网站项目里,我们会用Coupan这个类来保存优惠券信息,在其中我们可以定义优惠券的打折程度,有效日期和所作用的商品范围等信息。当我们从数据库里得到所有的优惠券信息后,会用一个List<Coupan>类型的coupanList对象来存储所有优惠券。

    而且,我们想要用一种数据结构来保存一个优惠券对象以及它所关联的所有用户,这时我们可以用WeakHashMap<Coupan, List<WeakReference<User>>>类型的weakCoupanHM对象。其中它的键是Coupan类型,值是指向List<User>用户列表的弱引用。

    大家可以想象下,如果有100个优惠券,那么它们会存储于List<Coupan>类型的coupanList,同时,WeakHashMap<Coupan, List<WeakReference<User>>>类型的weakCoupanHM对象会以键的形式存储这100个优惠券。而且,如果有1万个用户,那么我们可以用List<User>类型的userList对象来保存它们,假设coupan1这张优惠券对应着100个用户,那么我们一定会通过如下的代码存入这种键值对关系,weakCoupanHM.put(coupan1,weakUserList);,其中weakUserList里以弱引用的方式保存coupan1所对应的100个用户。

    这样的话,一旦当优惠券或用户发生变更,它们的对应关系就能自动地更新,具体表现如下:

    1、当某个优惠券(假设对应于coupan2对象)失效时,我们可以从coupanList里去除该对象,coupan2上就没有强引用了,只有weakCoupanHM对该对象还有个弱引用,这样coupan2对象能在下次垃圾回收时被回收,从而weakCoupanHM里就看不到了。

    2、假设某个优惠券coupan3用弱引用的方式指向于100个用户,当某个用户(假设user1)注销账号时,它会被从List<User>类型的userList对象中被移除。这时该对象上只有weakCoupanHM里的值(也就是List<WeakReference<User>>)这个弱引用,该对象同样能在下次垃圾回收时被回收,这样coupan3的关联用户就会自动地更新为99个。

    如果不用弱引用,而是用常规的HashMap<Coupan,List<User>>来保存对应关系的话,那么一旦出现优惠券或用户的变更的话,那么我们就不得不手动地更新这个表示对应关系的HashMap对象了,这样,代码就会变得复杂,而且我们很有可能因疏忽而忘记在某个位置添加更新代码。相比之下,弱引用给我们带来的“自动更新“就能给我们带来很大的便利

    每日一课学习笔记:文章来源  极客时间

    参考文档:http://www.cnblogs.com/JavaArchitect/p/8685993.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/emars/p/12463257.html
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