ThreadLocal原理分析
本文结构
ThreadLocal简介 (简要说明ThreadLocal的做用)ThreadLocal实现原理（说明ThreadLocal的经常使用方法和原理）ThreadLocalMap的实现 (说明核心数据结构ThreadLocalMap的实现)
ThreadLocal简介
先贴一段官方的文档解释算法
/**
* This class provides thread-local variables. These variables differ from
* their normal counterparts in that each thread that accesses one (via its
* {@code get} or {@code set} method) has its own, independently initialized
* copy of the variable. {@code ThreadLocal} instances are typically private
* static fields in classes that wish to associate state with a thread (e.g.,
* a user ID or Transaction ID).
*/
大意是ThreadLocal类提供了一个线程的本地变量，每个线程持有一个这个变量的副本而且每一个线程读取get()到的值是不同的，能够经过set()方法设置这个值；
在某些状况下使用ThreadLocal能够避免共享资源的竞争，同时与不影响线程的隔离性。数组
经过threadLocal.set方法将对象实例保存在每一个线程本身所拥有的threadLocalMap中，
这样每一个线程使用本身保存的ThreadLocalMap对象，不会影响线程之间的隔离。数据结构
看到这里的第一眼我一直觉得ThreadLocal是一个map，每个线程都是一个key，对应一个value，可是是不正确的。正确的是每一个线程持有一个ThreadLocalMap的副本，这个map的键是ThreadLocal对象，各个线程中同一key对应的值能够不同。less
ThreadLocal实现原理
ThreadLocal中的字段与构造方法
详细说明参考注释ide
public class ThreadLocal<T> { //当前ThreadLocal对象的HashCode值， //经过这个值能够定位Entry对象在ThreadLocalMap中的位置 //由nextHashCode计算得出 private final int threadLocalHashCode = nextHashCode(); //一个自动更新的AtomicInteger值，官方解释是会自动更新，怎么更新的不知道， //看完AtomicInteger源码回来填坑 private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger(); //ThreadLocal的魔数 //0x61c88647是斐波那契散列乘数,它的优势是经过它散列(hash)出来的结果分布会比较均匀，能够很大程度上避免hash冲突， private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647; private static int nextHashCode() { //原子操做：将给定的两个值相加 return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT); } /** * 返回当前线程变量的初始值 * 这个方法仅在没有调用set方法的时候第一次调用get方法调用 */ protected T initialValue() { return null; } //构造方法 public ThreadLocal() { } //建立ThreadLocalMap， //当前的ThreadLocal对象和value加入map当中 //赋值给当前线程的threadLocals字段 void createMap(Thread t, T firstValue) { t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue); } ....... }
经常使用方法get()、set()、remove
get()方法
get()方法的源码，具体的代码解释请看注释工具//返回当前线程中保存的与当前ThreadLocal相关的线程变量的值（有点绕，能够看代码注释） public T get() { Thread t = Thread.currentThread(); //返回当前线程的threadLocals字段的值，类型是ThreadLocalMap //暂时能够将ThreadLocalMap看成HashMap，下文解释 ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) { //Entry也能够按照HashMap的entry理解 //Entry保存了两个值，一个值是key，一个值是value //返回当前ThreadLocalMap中当前ThreadLcoal对应的Entry ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); if (e != null) { @SuppressWarnings("unchecked") T result = (T)e.value; //返回Entry中对应的值 return result; } } //若是当前线程的ThreadLocalMap不存在，则构造一个 return setInitialValue(); }
getMap(Thread t)方法性能//返回当前线程的threadLocals字段的值，类型为ThreadLocalMap ThreadLocalMap getMap(Thread t) { return t.threadLocals; }
getEntry(ThreadLocal<?> key)方法this//table是一个数组，具体的能够看下文的ThreadLocalMap解释 //返回当前ThreadLocalMap中key对应的Entry private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) { //根据key值计算所属Entry所在的索引位置（同HashMap） int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1); Entry e = table[i]; //因为存在散列冲突，判断当前节点是不是对应的key的节点 if (e != null && e.get() == key) //返回这个节点 return e; else return getEntryAfterMiss(key, i, e); }
setInitialValue()方法spaprivate T setInitialValue() { //在构造方法部分有写，返回一个初始值， //默认状况（没有被子类重写）下是一个null值 T value = initialValue(); Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); //再次判断当前线程中threadLocals字段是否为空值 if (map != null) //set能够看做HashMap中的put map.set(this, value); else //当map为null时 //构造一个ThreadLocalMap， //并以自身为键，initialValue()的结果为值插入ThreadLocalMap //并赋值给当前线程的threadLocals字段 createMap(t, value); return value; }
createMap方法线程void createMap(Thread t, T firstValue) { //调用THreadLocalMap的构造方法 //构造一个ThreadLocalMap， //使用给定的值构造一个存储的实例（Entry的对象）存储到map中 //并保存到thread的threadLocals字段中 t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue); }
从
get()方法中大概能够看出ThreadLocalMap是一个以ThreadLocal对象为键一个Map，而且这个ThreadLocalMap对象由Thread类维护，并保存在threadLocals字段中，不一样的ThreadLocal对象能够以自身为键访问这个Map中对应位置的值。当第一次调用
get()(以前没有调用过set()或者调用了remove())时，会调`initialValue()添加当前ThreadLocal对象对应的值为null并返回。
set()方法
set()方法的源码，具体的代码的解释请看注释/** * 设定当前线程的线程变量的副本为指定值 * 子类通常不用重写这个方法 * override this method, relying solely on the {@link #initialValue} * method to set the values of thread-locals. * * @param value the value to be stored in the current thread's copy of * this thread-local. */ public void set(T value) { Thread t = Thread.currentThread(); //返回当前线程的threadLocals字段的值，类型是ThreadLocalMap，同get()方法 ThreadLocalMap map = getMap(t); //同get()同样 判断当前线程的threadLocals字段的是否为null if (map != null) //不为null，设置当前ThreadLocal（key）对应的值（value）为指定的value map.set(this, value); else //null，建立ThreadLocalMap对象，将[t, value]加入map，并赋值给当前线程的localThreads字段 createMap(t, value); }
remove()方法
remove()方法的源码，具体代码的解释请看注释public void remove() { ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread()); if (m != null) //从当前线程的threadLocals字段中移除当前ThreadLocal对象为键的键值对 //remove方法在 ThreadLocalMap中实现 m.remove(this); }
从上面的实现代码看，get()、set()、remove这三个方法都是很简单的从一个ThreadLocalMap中获取设置或者移除值，那么有一个核心就是ThreadLocalMap，那么下面就分析下ThreadLocalMap类
ThreadLocalMap的实现
我的以为replaceStaleEntry()、expungeStaleEntry()、cleanSomeSlots()这三个方法是ThreadLocal中很是重要难以理解的方法；
/**
* ThreadLocalMap 是一个定制的哈希散列映射，仅仅用用来维护线程本地变量
* 对其的全部操做都在ThreadLocal类里面。
* 使用软引用做为这个哈希表的key值（软引用引用的对象在强引用解除引用后的下一次GC会被释放）
* 因为不使用引用队列，表里的数据只有在表空间不足时才会被释放
* （由于使用的时key-value，在key被释放·null·后这个表对应的位置不会变为null，须要手动释放）
* 这个map和HashMap不一样的地方是，
* 在发生哈希冲突的时候HashMap会使用链表（jdk8以后也多是红黑树）存储（拉链法）
* 而这里使用的是向后索引为null的表项来存储（开放地址法）
*/
static class ThreadLocalMap {
/**
* 这个hash Map的条目继承了 WeakReference, 使用他的ref字段做为key（一个ThreadLocal对象）
* ThreadLocal object). 注意当键值为null时表明整个键已经再也不被引用（ThreadLocal
* 对象已经被垃圾回收）所以能够删除对应的条目
*/
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
//key值是当前TreadLocal对象的弱引用
super(k);
value = v;
}
}
//类的属性字段，基本和HashMap做用一致
//初始容量，必须是2的幂
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
//哈希表
//长度必须是2的幂，必要时会调整大小
private Entry[] table;
//表中存储数据的个数
private int size = 0;
//当表中数据的个数达到这个值时须要扩容
private int threshold; // Default to 0
//设置threshold ，负载系数时2/3，也就是说当前表中数据的条目
//达到表总容量的2/3就须要扩容
private void setThreshold(int len) {
threshold = len * 2 / 3;
}
/**
* Increment i modulo len.
*/
//这个注释不明白，可是在代码实现中遍历表的的时候用来判断是否到了表的结尾
//若是到了表节位就从表首接着这遍历
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
/**
* Decrement i modulo len.
*/
//这个注释不明白，可是在代码实现中遍历表的的时候用来判断是否到了表的头部
//若是到了表节位就从表尾接着这遍历
private static int prevIndex(int i, int len) {
return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
}
//构造一个新map包含 (firstKey, firstValue).
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
//构造表
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
//肯定须要加入的数据的位置
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
构造一个新的Entry对象并放入到表的对应位置
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
//设置当前表中的数据个数
size = 1;
// 设置须要扩容的临界点
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
//这个方法在建立一个新线程调用到Thread.init()方法是会被调用
//目的是将父线程的inheritableThreadLocals传递给子线程
//建立的map会被存储在Thread.inheritableThreadLocals中
//根据parentMap构造一个新的ThreadLocalMap，
//这个map包含了全部parentMap的值
//只有在createInheritedMap调用
private ThreadLocalMap(ThreadLocalMap parentMap) {
Entry[] parentTable = parentMap.table;
int len = parentTable.length;
setThreshold(len);
//根据parentMap的长度（容量）构造table
table = new Entry[len];
//依次复制parentMap中的数据
for (int j = 0; j < len; j++) {
Entry e = parentTable[j];
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
ThreadLocal<Object> key = (ThreadLocal<Object>) e.get();
if (key != null) {
//childValue在InheritableThreadLocal中实现
//也只有InheritableThreadLocal对象会调用这个方法
Object value = key.childValue(e.value);
Entry c = new Entry(key, value);
int h = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
//解决哈希冲突的办法是向后索引
while (table[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
table[h] = c;
size++;
}
}
}
}
getEntry()获取指定key对应的Entry对象
/**
* 经过key获取key-value对. 这个方法自己只处理快速路径（直接命中）
* 若是没有命中继续前进（getEntryAfterMiss）
* 这是为了使命中性能最大化设计
*/
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
//计算key应该出如今表中的位置
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
//判断获取到的entry的key是不是给出的key
if (e != null && e.get() == key)
//是就返回entry
return e;
else
//不然向后查找，
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
/**
* getEntry的派生，当直接哈希的槽里找不到键的时候使用
*
* @param key the thread local object
* @param i key在table中哈希的结果
* @param e the entry at table[i]
* @return the entry associated with key, or null if no such
*/
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
//根绝ThreadLocalMapc插入的方法，插入时经过哈希计算出来的槽位不为null
//则向后索引，找到一个空位放置须要插入的值
//因此从哈希计算的槽位到插入值的位置中间必定是不为null的
//由于e!=null能够做为循环终止条件
while (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key)
//若是命中则返回
return e;
if (k == null)
//e!=null && k==null,证实对应的ThreadLcoal对象已经被释放
//那么这个位置的entry就能够被释放
//释放位置i上的空间
//释放空间也是ThreadLocalMap与HashMap不相同的地方
expungeStaleEntry(i);
else
//获取下一个查找的表的索引下标
//当i>=len时会从0号位从新开始查找
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
//没找到返回null
return null;
}
set()修改或者建立指定的key对应的Entry对象
//添加一个key-value对
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
// 不像get同样使用快速路径，
// set建立新条目和修改现有条目同样常见
// 这种状况下快速路径一般会失败
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
//计算应该插入的槽的位置
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
//哈希计算的槽位到插入值的位置中间必定是不为null的
//该位置是否位null能够做为循环终止条件
for (Entry e = tab[i];
e != null;
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
//修改现有的键值对的值
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
//e!=null && k==null,证实对应的ThreadLcoal对象已经被释放
//那么这个位置的entry就能够被释放
//释放位置i上的空间
//释放空间也是ThreadLocalMap与HashMap不相同的地方
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
//在能够插入值的地方插入
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
//清除部分k是null的槽而后判断是否须要扩容
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
//扩容
rehash();
}
remove()移除指定key对应的Entry对象
/**
* Remove the entry for key.
*/
private void remove(ThreadLocal<?> key) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
//同set()
for (Entry e = tab[i];
e != null;
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
if (e.get() == key) {
//弱引用引用置空，标记这个槽已是旧槽
e.clear();
//清理旧槽
expungeStaleEntry(i);
return;
}
}
}
set()过程当中处理旧槽的核心方法——replaceStaleEntry()
/**
* Replace a stale entry encountered during a set operation
* with an entry for the specified key. The value passed in
* the value parameter is stored in the entry, whether or not
* an entry already exists for the specified key.
*
* As a side effect, this method expunges all stale entries in the
* "run" containing the stale entry. (A run is a sequence of entries
* between two null slots.)
*
* @param key the key
* @param value the value to be associated with key
* @param staleSlot index of the first stale entry encountered while
* searching for key.
*/
//run：两个空槽中间全部的非空槽
//姑且翻译成运行区间
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// 备份检查当前运行中的之前的陈旧条目.
// 咱们每次清理整个运行区间，避免垃圾收集器一次释放过多的引用
// 而致使增量的哈希
// slotToExpunge删除的槽的起始位置，由于在后面清除(expungeStaleEntry)
// 的过程当中会扫描从当前位置到第一个空槽之间的位置，因此这里只须要判断出
// 扫描的开始位置就能够
int slotToExpunge = staleSlot;
//向前扫描找到最前面的旧槽
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len))
//在向前扫描的过程当中找到了旧槽旧覆盖旧槽的位置
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
// Find either the key or trailing null slot of run, whichever
// occurs first
//从传进来的旧槽的位置日后查找key值或者第一个空槽结束
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 若是在staleSlot位置的槽后面找到了指定的key，那么将他和staleSlot位置的槽进行交换
// 以保持哈希表的顺序
// 而后将新的旧槽护着上面遇到的任何过时的槽经过expungeStaleEntry删除
// 或者从新哈希全部运行区间的其余条目
//找到了对应的key，将他和staleSlot位置的槽进行交换
if (k == key) {
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
// 判断清理旧槽的开始位置
// 若是在将staleSlot以前没有旧槽，那么就从当前位置为起点清理
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
//expungeStaleEntry清理从给定位置开始到第一个null的区间的空槽
//并返回第一个null槽的位置p
//cleanSomeSlots从expungeStaleEntry返回的位置p开始清理log(len)次表
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
//将给定的key-value已经存放，也清理了相应运行区间 ，返回
return;
}
// 若是在向后查找后没有找到对应的key值，而当前的槽是旧槽
// 同时若是在向前查找中也没查找到旧槽
// 那么进行槽清理的开始位置就是当前位置
//为何不是staleSlot呢？由于在这个位置建立指定的key-value存放
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// 若是在向后查找后没有找到对应的key值，在staleSlot位置建立该key-value
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// 肯定扫描过程当中发现过空槽
if (slotToExpunge != staleSlot)
//清理
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
replaceStaleEntry()计算了好久的扫描清理的起点位置，总结下应该分为四种状况：
prev方向上没有旧槽，在next方向上找到key值以前没有找到旧槽，那么就交换key和staleSlot而后从当前位置向后清理空槽prev方向上没有旧槽，在next方向上没有找到key没有找到旧槽，那么在staleSlot位置建立指定的key-value，prev方向上没有旧槽，在next方向上没有找到key可是找到旧槽，那么在staleSlot位置建立指定的key-value，并从找到的第一个旧槽的位置开始清理旧槽prev方向上找到旧槽，在next方向上没有找到key，那么在staleSlot位置建立指定的key-value，从prev方向最后一个找到的旧槽开始清理旧槽prev方向上找到旧槽，在next方向上找到key，那么就交换key和staleSlot，从prev方向最后一个找到的旧槽开始清理旧槽
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清理旧槽的核心方法——expungeStaleEntry()和cleanSomeSlots()
/**
* 删除指定位置上的旧条目，并扫描从当前位置开始到第一个发现的空位之间的陈旧条目
* 还会删除尾随的第一个null以前的全部旧条目
*/
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 释放槽
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
// 从新哈希直到遇到null
Entry e;
int i;
//第staleSlot槽已经空出来，
//从下一个槽开始扫描旧条目直到遇到空槽
//由于整个表只适用2/3的空间，因此必然会遇到空槽
//删除扫描期间遇到的空槽
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
//遇到的空槽直接删除
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
//非空槽经过从新哈希找到清理后适当的存储位置
} else {
int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
//从新哈希的结果不在原位置，那么将原位置的槽空出来
if (h != i) {
tab[i] = null;
// Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
// null because multiple entries could have been stale.
//寻找到从第h位开始的第一个空槽放置
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
//返回扫描过程当中遇到的第一个空槽
return i;
}
/**
* Heuristically scan some cells looking for stale entries.
* This is invoked when either a new element is added, or
* another stale one has been expunged. It performs a
* logarithmic number of scans, as a balance between no
* scanning (fast but retains garbage) and a number of scans
* proportional to number of elements, that would find all
* garbage but would cause some insertions to take O(n) time.
*
* @param i a position known NOT to hold a stale entry. The
* scan starts at the element after i.
*
* @param n scan control: {@code log2(n)} cells are scanned,
* unless a stale entry is found, in which case
* {@code log2(table.length)-1} additional cells are scanned.
* When called from insertions, this parameter is the number
* of elements, but when from replaceStaleEntry, it is the
* table length. (Note: all this could be changed to be either
* more or less aggressive by weighting n instead of just
* using straight log n. But this version is simple, fast, and
* seems to work well.)
*
* @return true if any stale entries have been removed.
*/
//扫描一部分表清理其中的就条目，
//扫描log(n)个
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
//在此次清理过程当中是否清理了部分槽
boolean removed = false;
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
do {
//从i的下一个开始查找（第i个在调用这个方法前已经查找）
i = nextIndex(i, len);
Entry e = tab[i];
//key=e.get(),e不为null，但key为null
if (e != null && e.get() == null) {
n = len;
//标记清理过某个槽
removed = true;
//清理过程
i = expungeStaleEntry(i);
}
//只扫描log(n)个槽，一方面能够保证避免过多的空槽的堆积
//一方面能够保证插入或者删除的效率
//由于删除的时候会扫描两个空槽以前的槽位
//每一个槽位所有扫描的话时间复杂度会高，
//由于在expungeStaleEntry扫描当前位置到第一个空槽之间全部的旧槽
//因此在这里进行每一个槽位的扫描会作不少重复的事情，效率低下
//虽然扫描从i开始的log（n）也会有不少重复扫描，可是经过优良的哈希算法
//能够减小哈希冲突也就能够减小重复扫描的数量
} while ( (n >>>= 1) != 0);
return removed;
}
/**
* Re-pack and/or re-size the table. First scan the entire
* table removing stale entries. If this doesn't sufficiently
* shrink the size of the table, double the table size.
*/
private void rehash() {
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
if (size >= threshold - threshold / 4)
resize();
}
//扩容至当前表的两倍容量
private void resize() {
Entry[] oldTab = table;
int oldLen = oldTab.length;
int newLen = oldLen * 2;
Entry[] newTab = new Entry[newLen];
int count = 0;
for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {
Entry e = oldTab[j];
if (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == null) {
e.value = null; // Help the GC
} else {
//在新的哈希表中的哈希位置
int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
while (newTab[h] != null)
h = nextIndex(h, newLen);
newTab[h] = e;
count++;
}
}
}
//设置下一个须要扩容的临界量
setThreshold(newLen);
size = count;
//替换旧表
table = newTab;
}
/**
* Expunge all stale entries in the table.
*/
private void expungeStaleEntries() {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
for (int j = 0; j < len; j++) {
Entry e = tab[j];
if (e != null && e.get() == null)
expungeStaleEntry(j);
}
}
}
一些问题
- 为何使用弱引用：
由于使用弱引用不会影响ThreadLocal对象被释放后的垃圾回收，因为使用了弱引用，
被释放的对象只能存活到下一次gc，对象被回收后弱引用就变为null，这时候就能够进行判断这个位置的条目是否已是旧条目，
从而进行清理。防止内存泄漏，
尽管软引用的对象也能够被垃圾回收掉，可是对象会存活到内存不足这样会形成内存泄漏 - 如何解决旧的槽中
Entry对象不被回收形成内存泄漏问题：在get()中碰到旧槽会经过expungeStaleEntry()方法来清理旧槽，
清理完成后会继续向后清理直到遇到第一个空槽，在此期间会进行哈希重定位操做，
将每一个槽中的都西昂放在合适的位置以维持哈希表的顺序；
在set()方法中调用replaceStaleEntry-->expungeStaleEntry()清理整个运行区间内的旧槽，
并调用cleanSomeSlots()循环扫描log(n)个槽位进行清理，使用优秀的哈希算法减小每次调用到expungeStaleEntry()重复清理同一区间的工做；
\(\color{#FF3030}{转载请标明出处}\)
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