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ThreadLocal,简单翻译过来就是本地线程,可是直接这么翻译很难理解ThreadLocal的做用,若是换一种说法,能够称为线程本地存储。简单来讲,就是ThreadLocal为共享变量在每一个线程中都建立一个副本,每一个线程能够访问本身内部的副本变量。这样作的好处是能够保证共享变量在多线程环境下访问的线程安全性数据库
ThreadLocal的使用数组
没有使用ThreadLocal时安全
经过一个简单的例子来演示一下ThreadLocal的做用,这段代码是定义了一个静态的成员变量 num,而后经过构造5个线程对这个 num作递增性能优化
运行结果session
每一个线程都会对这个成员变量作递增,若是线程的执行顺序不肯定,那么意味着每一个线程得到的结果也是不同的。多线程
使用了ThreadLocal之后架构
经过ThreadLocal对上面的代码作一个改动并发
运行结果分布式
从结果能够看到,每一个线程的值都是5,意味着各个线程都是从ThreadLocal的 initialValue方法中拿到默认值0而且作了 num+=5的操做,同时也意味着每一个线程从ThreadLocal中拿到的值都是0,这样使得各个线程对于共享变量num来讲,是彻底隔离彼此不相互影响.
ThreadLocal会给定一个初始值,也就是 initialValue()方法,而每一个线程都会从ThreadLocal中得到这个初始化的值的副本,这样可使得每一个线程都拥有一个副本拷贝
看到这里,估计有不少人都会和我同样有一些疑问
带着疑问,来看一下ThreadLocal这个类的定义(默认状况下,JDK的源码都是基于1.8版本)
从ThreadLocal的方法定义来看,仍是挺简单的。就几个方法
另外,还有一个initialValue()方法,在前面的代码中有演示,做用是返回当前线程局部变量的初始值,这个方法是一个 protected方法,主要是在构造ThreadLocal时用于设置默认的初始值
set方法的实现
set方法是设置一个线程的局部变量的值,至关于当前线程经过set设置的局部变量的值,只对当前线程可见。
ThreadLocalMap是什么?
咱们来分析一下这句话, ThreadLocalMapmap=getMap(t)得到一个ThreadLocalMap对象,那这个对象是干吗的呢?
其实不用分析,基本上也能猜想出来,Map是一个集合,集合用来存储数据,那么在ThreadLocal中,应该就是用来存储线程的局部变量的。 ThreadLocalMap这个类很关键。
t.threadLocals实际上就是访问Thread类中的ThreadLocalMap这个成员变量
从上面的代码发现每个线程都有本身单独的ThreadLocalMap实例,而对应这个线程的全部本地变量都会保存到这个map内
ThreadLocalMap是在哪里构造?
在 set方法中,有一行代码 createmap(t,value);,这个方法就是用来构造ThreadLocalMap,从传入的参数来看,它的实现逻辑基本也能猜出出几分吧
Threadt 是经过 Thread.currentThread()来获取的表示当前线程,而后直接经过 newThreadLocalMap将当前线程中的 threadLocals作了初始化
ThreadLocalMap是一个静态内部类,内部定义了一个Entry对象用来真正存储数据
分析到这里,基本知道了ThreadLocalMap长啥样了,也知道它是如何构造的?那么我看到这里的时候仍然有疑问
解惑WeakReference
weakReference表示弱引用,在Java中有四种引用类型,强引用、弱引用、软引用、虚引用。
使用弱引用的对象,不会阻止它所指向的对象被垃圾回收器回收。
在Java语言中, 当一个对象o被建立时, 它被放在Heap里. 当GC运行的时候, 若是发现没有任何引用指向o, o就会被回收以腾出内存空间. 也就是说, 一个对象被回收, 必须知足两个条件:
这段代码中,构造了两个对象a,b,a是对象DemoA的引用,b是对象DemoB的引用,对象DemoB同时还依赖对象DemoA,那么这个时候咱们认为从对象DemoB是能够到达对象DemoA的。这种称为强可达(strongly reachable)
若是咱们增长一行代码来将a对象的引用设置为null,当一个对象再也不被其余对象引用的时候,是会被GC回收的,可是对于这个场景来讲,即时是a=null,也不可能被回收,由于DemoB依赖DemoA,这个时候是可能形成内存泄漏的
经过弱引用,有两个方法能够避免这样的问题
对于方法2来讲,DemoA只是被弱引用依赖,假设垃圾收集器在某个时间点决定一个对象是弱可达的(weakly reachable)(也就是说当前指向它的全都是弱引用),这时垃圾收集器会清除全部指向该对象的弱引用,而后把这个弱可达对象标记为可终结(finalizable)的,这样它随后就会被回收。
试想一下若是这里没有使用弱引用,意味着ThreadLocal的生命周期和线程是强绑定,只要线程没有销毁,那么ThreadLocal一直没法回收。而使用弱引用之后,当ThreadLocal被回收时,因为Entry的key是弱引用,不会影响ThreadLocal的回收防止内存泄漏,同时,在后续的源码分析中会看到,ThreadLocalMap自己的垃圾清理会用到这一个好处,方便对无效的Entry进行回收
解惑ThreadLocalMap以this做为key
在构造ThreadLocalMap时,使用this做为key来存储,那么对于同一个ThreadLocal对象,若是同一个Thread中存储了多个值,是如何来区分存储的呢?
答案就在 firstKey.threadLocalHashCode&(INITIAL_CAPACITY-1)
关键点是 threadLocalHashCode,它至关于一个ThreadLocal的ID,实现的逻辑以下
这里用到了一个很是完美的散列算法,能够简单理解为,对于同一个ThreadLocal下的多个线程来讲,当任意线程调用set方法存入一个数据到Entry中的时候,其实会根据 threadLocalHashCode生成一个惟一的id标识对应这个数据,存储在Entry数据下标中。
魔数0x61c88647
从上面的分析能够看出,它是在上一个被构造出的ThreadLocal的threadLocalHashCode的基础上加上一个魔数0x61c88647。咱们来作一个实验,看看这个散列算法的运算结果
输出结果
根据运行结果,这个算法在长度为2的N次方的数组上,确实能够完美散列,没有任何冲突, 是否是很神奇。
魔数0x61c88647的选取和斐波那契散列有关,0x61c88647对应的十进制为1640531527。而斐波那契散列的乘数能够用 (long)((1L<<31)*(Math.sqrt(5)-1)); 若是把这个值给转为带符号的int,则会获得-1640531527。也就是说(long)((1L<<31)*(Math.sqrt(5)-1));获得的结果就是1640531527,也就是魔数0x61c88647
总结,咱们用0x61c88647做为魔数累加为每一个ThreadLocal分配各自的ID也就是threadLocalHashCode再与2的幂取模,获得的结果分布很均匀。
图形分析
为了更直观的体现 set方法的实现,经过一个图形表示以下
set剩余源码分析
前面分析了set方法第一次初始化ThreadLocalMap的过程,也对ThreadLocalMap的结构有了一个全面的了解。那么接下来看一下map不为空时的执行逻辑
主要逻辑
replaceStaleEntry
因为Entry的key为弱引用,若是key为空,说明ThreadLocal这个对象被GC回收了。 replaceStaleEntry的做用就是把陈旧的Entry进行替换
cleanSomeSlots
这个函数有两处地方会被调用,用于清理无效的Entry
区别是前者传入的n为元素个数,后者为table的容量
expungeStaleEntry
执行一次全量清理
get操做
set的逻辑分析完成之后,get的源码分析就很简单了
setInitialValue
根据 initialValue()的value初始化ThreadLocalMap
remove方法
remove的方法比较简单,从Entry[]中删除指定的key就行
应用场景
ThreadLocal的实际应用场景:
问题
ThreadLocal的内存泄漏
ThreadLocalMap中Entry的key使用的是ThreadLocal的弱引用,若是一个ThreadLocal没有外部强引用,当系统执行GC时,这个ThreadLocal势必会被回收,这样一来,ThreadLocalMap中就会出现一个key为null的Entry,而这个key=null的Entry是没法访问的,当这个线程一直没有结束的话,那么就会存在一条强引用链
Thread Ref - > Thread -> ThreadLocalMap - > Entry -> value 永远没法回收而形成内存泄漏
其实咱们从源码分析能够看到,ThreadLocalMap是作了防御措施的
在这个过程当中遇到的key为null的Entry都会被擦除,那么Entry内的value也就没有强引用链,天然会被回收。仔细研究代码能够发现,set操做也有相似的思想,将key为null的这些Entry都删除,防止内存泄露。
可是这个设计一来与一个前提条件,就是调用get或者set方法,可是不是全部场景都会知足这个场景的,因此为了不这类的问题,咱们能够在合适的位置手动调用ThreadLocal的remove函数删除不须要的ThreadLocal,防止出现内存泄漏
因此建议的使用方法是
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