深度解析ThreadLocal原理

石的三次方

今天呢,和大家聊一下ThreadLocal

1. 是什么?

JDK1.2提供的的一个线程绑定变量的类。

他的思想就是:给每一个使用到这个资源的线程都克隆一份,实现了不同线程使用不同的资源,且该资源之间相互独立

2. 为什么用?

思考一个场景:数据库连接的时候,我们会创建一个Connection连接,让不同的线程使用。这个时候就会出现多个线程争抢同一个资源的情况。

这种多个线程争抢同一个资源的情况,很常见,我们常用的解决办法也就两种:空间换时间,时间换空间

没有办法,鱼与熊掌不可兼得也。就如我们的CAP理论,也是牺牲其中一项,保证其他两项。

而针对上面的场景我们的解决办法如下:

  • 空间换时间:为每一个线程创建一个连接。

    • 直接在线程工作中,创建一个连接。(重复代码太多)
    • 使用ThreadLocal,为每一个线程绑定一个连接。
  • 时间换空间:对当前资源加锁,每一次仅仅存在一个线程可以使用这个连接。

通过ThreadLocal为每一个线程绑定一个指定类型的变量,相当于线程私有化

3. 怎么用?

ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();
threadLocal.get();
threadLocal.set(1);
threadLocal.remove();

没错,这四行代码已经把ThreadLocal的使用方法表现得明明白白。

  • getThreadLocal拿出一个当前线程所拥有得对象
  • set给当前线程绑定一个对象
  • remove将当前线程绑定的当前对象移除

记住在使用的以后,一定要remove,一定要remove,一定要remove

为什么要remove。相信不少小伙伴听到过ThreadLocal会导致内存泄漏问题。

没错,所以为了解决这种情况,所以你懂吧,用完就移除,别浪费空间(渣男欣慰)

看到这,脑袋上有好多问号出现了(小朋友你是否有很多问号?

为啥会引发内存泄漏?

为啥不remove就内存泄漏了

它是怎么讲对象和线程绑定的

为啥get的时候拿到的就是当前线程的而不是其他线程的

它怎么实现的???

来吧,开淦,源码来

4. 源码解读

先来说一个思路:如果我们自己写一个ThreadLocal会咋写?

线程绑定一个对象。这难道不是我们熟知的map映射?有了Map我们就可以以线程为Key,对象为value添加到一个集合中,然后各种get,set,remove操作,想怎么玩就怎么玩,搞定。?

这个时候,有兄弟说了。你这思路不对啊,你这一个线程仅仅只能存放一个类型的变量,那我想存多个呢?

摸摸自己充盈的发量,你说出了一句至理名言:万般问题,皆系于源头和结果之中。

从结果考虑,让开发者自己搞线程私有(估计被会开发者骂死)

来吧,从源头考虑。现在我们的需求是:线程可以绑定多个值,而不仅仅是一个。嗯,没错,兄弟们把你们的想法说出来。

让线程自己维护一个Map,将这个ThreadLocal作为Key,对象作为Value不就搞定了

兄弟,牛掰旮旯四


此时,又有兄弟说了。按照你这样的做法,将ThreadLocal扔到线程本身的的Map里,那岂不是这个ThreadLocal一直被线程对象引用,所以在线程销毁之前都是可达的,都无法GC呀,有BUG???

好,问题。这样想,既然由于线程和ThreadLocal对象存在引用,导致无法GC,那我将你和线程之间的引用搞成弱引用或者软引用不就成了。一GC你就没了。

啥,你不知道啥是弱引用和软引用???

前面讲过的东西,算啦再给你们复习一波。

JDK中存在四种类型引用,默认是强引用,也就是我们经常干的事情。疯狂new,new,new。这个时候创建的对象都是强引用。

  • 强引用。直接new
  • 软引用。通过SoftReference创建,在内存空间不足的时候直接销毁,即它可能最后的销毁地点是在老年区
  • 弱引用。通过WeakReference创建,在GC的时候直接销毁。即其销毁地点必定为伊甸区
  • 虚引用。通过PhantomReference创建,它和不存也一样,非常虚,只能通过引用队列在进行一些操作,主要用于堆外内存回收

好了,回到正题,上面的引用里最适合我们当前的场景的就是弱引用了,为什么这个样子说:

在以往我们使用完对象以后等着GC清理,但是对于ThreadLocal来说,即使我们使用结束,也会因为线程本身存在该对象的引用,处于对象可达状态,垃圾回收器无法回收。这个时候当ThreadLocal太多的时候就会出现内存泄漏的问题。

而我们将ThreadLocal对象的引用作为弱引用,那么就很好的解决了这个问题。当我们自己使用完ThreadLocal以后,GC的时候就会将我们创建的强引用直接干掉,而这个时候我们完全可以将线程Map中的引用干掉,于是使用了弱引用,这个时候大家应该懂了为啥不使用软引用了吧

还有一个问题:为什么会引发内存泄漏呢?

了解Map结构的兄弟们应该清楚,内部实际就一个节点数组,对于ThreadLocalMap而言,内部是一个Entity,它将Key作为弱引用,Value还是强引用。如果我们在使用完ThreadLocal以后,没有对Entity进行移除,会引发内存泄漏问题。

ThreadLocalMap提供了一个方法expungeStaleEntry方法用来排除无效的EntityKey为空的实体)

说到这里,有一个问题我思考了蛮久的,value为啥不搞成弱引用,用完直接扔了多好

最后思考出来得答案(按照源码推了一下):

不设置为弱引用,是因为不清楚这个Value除了map的引用还是否还存在其他引用,如果不存在其他引用,当GC的时候就会直接将这个Value干掉了,而此时我们的ThreadLocal还处于使用期间,就会造成Value为null的错误,所以将其设置为强引用。

而为了解决这个强引用的问题,它提供了一种机制就是上面我们说的将KeyNullEntity直接清除

到这里,这个类的设计已经很清楚了。接下来我们看一下源码吧!


需要注意的一个点是:ThreadLocalMap解决哈希冲突的方式是线性探测法。

人话就是:如果当前数组位有值,则判断下一个数组位是否有值,如果有值继续向下寻找,直到一个为空的数组位

Set方法

class ThreadLocal    
    public void set(T value) {
        //拿到当前线程
        Thread t = Thread.currentThread();
    //获取当前线程的ThreadLocalMap
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            //如果当前线程的Map已经创建,直接set
            map.set(this, value);
        else
            //没有创建,则创建Map
            createMap(t, value);
    }

    private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
            //拿到当前数组位,当前数组位是否位null,如果为null,直接赋值,如果不为null,则线性查找一个null,赋值
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                ThreadLocal<?> k = e.get();

                if (k == key) {
                    e.value = value;
                    return;
                }

                if (k == null) {
                    replaceStaleEntry(key, value, i);
                    return;
                }
            }

            tab[i] = new Entry(key, value);
            int sz = ++size;
        //清除一些失效的Entity
            if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
                rehash();
        }


    ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    //获取当前线程的ThreadLocalMap
        return t.threadLocals;
    }

    void createMap(Thread t, T firstValue) {
            //当前对象作为Key,和我们的设想一样
        t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
    }

Get方法

    public T get() {
        //获取当前线程
        Thread t = Thread.currentThread();
        //拿到当前线程的Map
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
            //获取这个实体
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value;
                //返回
                return result;
            }
        }
        return setInitialValue();
    }

    private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
        //计算数组位
            int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
            Entry e = table[i];
        //如果当前数组有值,且数组位的key相同,则返回value
            if (e != null && e.get() == key)
                return e;
            else
                //线性探测寻找对应的Key
                return getEntryAfterMiss(key, i, e);
        }

    private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;

            while (e != null) {
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                if (k == key)
                    return e;
                if (k == null)
                    //排除当前为空的Entity
                    expungeStaleEntry(i);
                else
                    //获取下一个数组位
                    i = nextIndex(i, len);
                e = tab[i];
            }
        //如果没有找到直接返回空
            return null;
        }

remove

    public void remove() {
         ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
         if (m != null)
             m.remove(this);
     }

    private void remove(ThreadLocal<?> key) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
        //拿到当前的数组,判断是否为需要的数组位,如果不是线性查找
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                if (e.get() == key) {
                    e.clear();
                    //清空位NUll的实体
                    expungeStaleEntry(i);
                    return;
                }
            }
        }

我们可以看到一个现象:在set,get,remove的时候都调用了expungeStaleEntry来将所有失效的Entity移除

看一下这个方法做了什么

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;

            // 删除实体的Value
            tab[staleSlot].value = null;
    //置空这个数组位
            tab[staleSlot] = null;
    //数量减一
            size--;

            // 重新计算一次哈希,如果当前数组位不为null,线性查找直到一个null
            Entry e;
            int i;
            for (i = nextIndex(staleSlot, len);
                 (e = tab[i]) != null;
                 i = nextIndex(i, len)) {
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                if (k == null) {
                    e.value = null;
                    tab[i] = null;
                    size--;
                } else {
                    int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
                    if (h != i) {
                        tab[i] = null;

                        // Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
                        // null because multiple entries could have been stale.
                        while (tab[h] != null)
                            h = nextIndex(h, len);
                        tab[h] = e;
                    }
                }
            }
            return i;
        }

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