ThreadLocal

同一个threadlocal变量所包含的对象，在不一样的线程中是不一样的副本。

既然是不一样的线程拥有不一样的副本且不容许其余线程访问，因此不存在共享变量的问题。

解决的是变量在线程间隔离在方法或类之间共享的问题。

解决这个问题可能有的两种方案

第一种：一个threadlocal对应一个map，map中以thread为key

这种方法多个线程针对同一个threadlocal1是同一个map，新增线程或减小线程都须要改动map，这个map就变成了多个线程之间的共享变量，须要额外机制好比锁保证map的线程安全。

线程结束时，须要保证它所访问的全部 ThreadLocal 中对应的映射均删除，不然可能会引发内存泄漏。－－－－－为何会致使内存泄漏呢？见下文

第二种：一个thread对应一个map，map中以threadlocal为key区分

Thread中有一个变量

ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;//每一个线程维护一个map

ThreadLocalMap

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;

            Entry(ThreadLocal k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
        }
        
 private Entry[] table;

ThreadLocalMap维护了一个table数组，存储Entry类型对象，Entry类型对象以ThreadLocal为key，任意对象为值的健值对

ThreadLocal的get set

public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);//返回当前线程维护的threadlocals变量
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null)
                return (T)e.value;
        }
        return setInitialValue();
    }
    
    public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }
    
    ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }

Entry key的弱引用以及内存泄漏

为何说threadlocal会存在内存泄漏：

每一个thread维护的threadlocalmap key是指向threadlocal的弱引用，当没有任何其余强引用指向threadlocal的时候，gc会把key回收。

但value是是thread指向的强引用，thread不结束，value不会被回收。

因此当threadlocal不可用但thread还在的这段时间内，会存在所说的内存泄漏。尤为当使用线程池的时候，线程被复用。

jdk有没有相应的处理：

再回到threadlocalmap的get set方法

public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t); //获取当前线程的map
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); //找到当前的threadlocal
            if (e != null)
                return (T)e.value;//取值
        }
        return setInitialValue();// map为null或者map找不到指定key时，初始化基本值，不展开
    }
    
    //getEntry函数
      private Entry getEntry(ThreadLocal key) {
            int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);//根据key计算索引
            Entry e = table[i];
            if (e != null && e.get() == key)
                return e;
            else
                return getEntryAfterMiss(key, i, e);//table中该索引位置对象e为null 或者 索引位置key不符进入getEntryAfterMiss
        }
        
   //getEntryAfterMiss函数
     private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal key, int i, Entry e) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            //遍历table一直到找到了k＝key的位置，返回相应对象e
            //遍历过程当中若是遇到了k为null，即调用expungeStaleEntry清理该entry，即前面所说的内存泄漏，这里是处理的一个时机
            while (e != null) {
                ThreadLocal k = e.get();
                if (k == key)
                    return e;
                if (k == null)
                    expungeStaleEntry(i);
                else
                    i = nextIndex(i, len); //循环遍历table，ThreadLocal采用的是开放地址法，即有冲突后，把要插入的元素放在要插入的位置后面为null的地方
                e = tab[i];
            }
            return null;//若是是e为null  返回null
        }
   //expungeStaleEntry 函数
  private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            // expunge entry at staleSlot：key为null的索引位置的对象.value置为null，对象也置为null
            tab[staleSlot].value = null;
            tab[staleSlot] = null;
            size--;

            // Rehash until we encounter null
            Entry e;
            int i;
            for (i = nextIndex(staleSlot, len);
                 (e = tab[i]) != null;  //遍历是从staleSlot以后到遇到的第一个e为null
                 i = nextIndex(i, len)) {
                ThreadLocal k = e.get();
                if (k == null) {//遍历的过程当中遇到key为null作和上面一样的处理
                    e.value = null;
                    tab[i] = null;
                    size--;
                } else { //key不为null的从新hash
                    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;
        }
 
        //再看set
     public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }
    
    //重点在map.set函数
      private void set(ThreadLocal key, Object value) {

            // We don't use a fast path as with get() because it is at
            // least as common to use set() to create new entries as
            // it is to replace existing ones, in which case, a fast
            // path would fail more often than not.

            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);//计算索引

            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) { //若是根据索引找到的entry不是空的
                ThreadLocal k = e.get();
                if (k == key) {  //key相同，value直接覆盖
                    e.value = value;
                    return;
                }

                if (k == null) {  //遍历过程当中key为null，清除
                    replaceStaleEntry(key, value, i);
                    return;
                }
            }
                        //上面没有处理掉，找到第一个为null的能用的坑位，new一个entry放入
            tab[i] = new Entry(key, value);
            int sz = ++size;
            if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
                rehash();
        }

能大体看到，上面的代码中，threadlocalmap的get set都会作对key为null的清除工做，从而解决了上面说的内存泄漏问题，只是这种处理依赖对set get的调用

threadlocalmap的remove方法：

private void remove(ThreadLocal key) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                if (e.get() == key) {
                    e.clear();
                    expungeStaleEntry(i);
                    return;
                }
            }
        }

综上所述，不少地方会看到有这样的两条建议：

1 .使用者须要手动调用remove函数，删除再也不使用的ThreadLocal.

2 .还有尽可能将ThreadLocal设置成private static的，这样ThreadLocal会尽可能和线程自己一块儿消亡。