ThreadLocal源码解析 2.ThreadLocalMap内核

news2025/1/12 22:53:54

ThreadLocal源码解析—ThreadLocalMap内核

简介

内部类 ThreadLocalMap 才是 ThreadLocal 的真正核心。

ThreadLocalMap 与 HashMap不一样,HashMap 中的数据结构有数组,链表还有红黑树;而 ThreadLocalMap 中的数据结构只有数组。HashMap 处理哈希冲突时会采用链式地址法(拉链法),也就是形成链表;ThreadLocalMap 则是使用开放地址法(线性探测法),如果在存放数据时在一个桶位上发生了冲突,则会向该桶位的后面探测是否有空位,如果到了桶位的尽头也没有空位,就会从哈希表的起始位置继续探测,如果发现还是没有空位,才会进行扩容相关的操作。

源码解析

ThreadLocalMap 内部结构

	static class ThreadLocalMap {

     	/*
     	 * 这里的Entry继承了弱引用(弱引用只要发生GC就要被回收)
     	 * Entry的key(ThreadLocal)以弱引用的方式指向ThreadLocal对象。(可以避免内存泄露)
     	 * 什么是弱引用呢?
         * A a = new A();     //强引用
         * WeakReference weakA = new WeakReference(a);  //弱引用
         *
         * a = null;
         * 下一次GC 时 对象a就被回收了,别管有没有 弱引用 是否在关联这个对象。
         *
         * key 使用的是弱引用保留,key保存的是threadLocal对象。
         * value 使用的是强引用,value保存的是 threadLocal对象与当前线程相关联的 value。
         *
         * Entry#key 这样设计有什么好处呢?
         * 当threadLocal对象失去强引用且对象GC回收后,散列表中的与 threadLocal对象相关联的 Entry#key 再次去key.get() 时,拿到的是null。
         * 站在map角度就可以区分出哪些Entry是过期的,哪些Entry是非过期的。
     	 */
        static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
            Object value;			
            
            Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
        }
		
     	// 初始化当前map内部 散列表Entry数组的初始长度 16,数组的长度必然是2的次方数
        private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
		
     	// threadLocalMap 内部散列表数组引用
        private Entry[] table;
		
     	// Entry数组中的元素个数
        private int size = 0;
 
     	/*
     	 * 扩容阈值 初始值为 len * 2/3
     	 * 触发后调用 rehash()方法
     	 * rehash() 方法先做一次全局检查过期数据,把散列表中所有过期的Entry移除
     	 * 如果移除之后 当前散列表中的Entry个数仍然达到 threshold - threshold/4 => 阈值的3/4,就进行扩容。
     	 */
        private int threshold; 
     
     	// 设置阈值为当前数组长度的2/3
     	private void setThreshold(int len) {
            threshold = len * 2 / 3;
        }
    
     	/*
     	 * 返回当前位置的下一个位置
     	 * @param i 当前下标
     	 * @param len 数组长度
     	 */
        private static int nextIndex(int i, int len) {
            /*
             * 当前下标+1 如果小于数组长度的话 返回+1后的值
             * 如果等于数组长度的话,就返回0,从头开始
             * 实际形成一个环绕式的访问。
             */
            return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
        }
		
        /*
         * 返回当前位置的上一个位置
         * 跟nextIndex()方法类似。
         */
        private static int prevIndex(int i, int len) {
            /*
             * 当前下标-1 如果大于等于0 返回-1后的值
             * 如果当前下标-1 == -1,则说明当前下标为起始位置0,此时 返回散列表最大下标。
             * 实际形成一个环绕式的访问。
             */
            return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
        }

     	/*
     	 * 构造方法
     	 * 因为Thread.threadLocals字段是延迟初始化的,只有线程第一次存储 threadLocal-value 时 才会创建 threadLocalMap对象。
         * firstKey:threadLocal对象
         * firstValue:当前线程与threadLocal对象相关联的value。
     	 */
        ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
           // 创建一个初始长度为16的Entry数组
           table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
           // 寻址算法:key的hash值 & table.length - 1
           // table数组的长度一定是 2 的次方数。
           // 2的次方数-1 有什么特征呢? 转化为2进制后都是1,16 => 1 0000 - 1 => 1111
           // 1111 与任何数值进行&运算后 得到的数值 一定是 <= 1111
           // i 计算出来的结果 一定是 <= B1111,也就是下标值一定是合法的。
           int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
           // 创建一个Entry对象放到指定的位置上
           table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
           // 数组中存放了1个元素,size设置为1
           size = 1;
           // 设置阈值为初始化容量(16)的2/3 = 10
           setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
       }
 }

再谈内部类 Entry

ThreadLocalMap 的内部类 Entry 继承了 WeakReference(弱引用),在构造方法中调用了父类的构造器。

从构造器中可以看出 Entry 中的 key 是弱引用类型的,而 value 是强引用类型,也就是一旦发生了 gc,弱引用的对象就会被销毁。

		static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
            Object value;			
            
            Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
		}

为什么要将 ThreadLocalMap 的 key 设置为弱引用呢?为什么不设置为强引用呢?

这是因为外界是通过 ThreadLocal 来对 ThreadLocalMap 进行操作的,假设外界使用 ThreadLocal 的对象被置 null 了,也就表示不想再使用这个 ThreadLocal 对象了,那 ThreadLocalMap 中的 key 再设置为强引用也没什么用了,反而浪费内存,不如设置成弱引用,gc 时就直接回收掉。可以一定程度上避免内存泄漏问题。

补充:

内存泄漏是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间。而内存溢出是指程序申请内存时,没有足够的内存供申请者使用。

可以看这篇文章来复习 java 引用相关知识:Java中的引用: 强引用,软引用,弱引用,虚引用,终结器引用

image-20221127144505092

当前方法弹栈后,ABC 的 3 个强引用指针都被置为 null,此时只有 Cache 对象的 3 个弱引用指针指向他们,此时发生 GC,对象 ABC 都会被回收。

ThreadLocalMap.getEntry()

// ------------ThreadLocalMap.get()-------------
// 此方法详解在 [https://blog.csdn.net/qq_46312987/article/details/121799343]
// 这里我们详细讲解 getEntry()方法。
	public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
            // 这里调用了getEntry()方法,去threadLocalMap中查询指定的数据
            // this就是当前ThreadLocal对象 作为key传入此方法
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value;
                return result;
            }
        }
        return setInitialValue();
    }
						||
		 				||
         				\/ 

// ------------ThreadLocalMap.getEntry()-------------
		/*
    	 * ThreadLocal对象的get()操作实际上是由ThreadLocalMap.getEntry()完成的。
    	 * @param key:当前ThreadLocal对象
    	 */
		private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
            // 寻址 获取下标
            int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
            // 获取指定位置的Entry
            Entry e = table[i];
            /*
             * 当前位置不为null,并且判断当前位置的key(ThreadLocal对象)与传来的key是否一致
             * 注意:ThreadLocalMap与HashMap或者是ConcurrentHashMap最大的区别就是:
             * 当出现hash冲突时使用的是开放寻址法(找下一个位置)而不是拉链法(在当前位置形成链表)
             */
            if (e != null && e.get() == key)
                return e; // 找到了则直接返回
            else
                // 在当前位置没找到就去后面继续找
                return getEntryAfterMiss(key, i, e);
        }	

ThreadLocalMap.getEntryAfterMiss()

		/*
		 * 此方法的作用就是从当前位置向后查询,查询到指定数据返回,当查询到某一个位置的Entry为null时结束,最终返回null,
		 * 在查询过程中如果某一个位置的Entry不为null,但是key为null,
		 * 说明对应的当前Entry关联的ThreadLcoal对象已经被回收了,那么就会将当前的Entry清理掉。
		 * @param key   ThreadLocal对象
		 * @param i     第一次寻址的索引位置
		 * @param e     table第i个位置的Entry对象
         */		
        private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            // 循环向后查找
            // 条件:e != null 说明 向后查找的范围是有限的,碰到 slot == null 的情况,搜索结束。
            while (e != null) {
                // Entry继承了弱引用,get()方法就是获取内部的ThreadLocal对象
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                // 查找成功,返回Entry
                if (k == key)
                    return e;
                /* 
                 * key为null,说明Entry关联的ThreadLocal被GC回收了..(因为key是弱引用 key = e.get() == null)
                 * 但是Entry还存在,这时就需要将当前位置的Entry干掉。
                 */
                if (k == null)
                    // 进行一次 探测式的过期数据回收
                    expungeStaleEntry(i);
                // k不为null,但是当前Entry不是目标Entry,继续向后查找
                else
                    // 更新index
                    i = nextIndex(i, len);
                // 获取下一个slot中的Entry
                e = tab[i];
            }
            // 执行到这里,说明关联区段内都没找到相应数据,返回null
            return null;
        }

ThreadLocalMap.expungeStaleEntry()

  • 探测式清理
		/*
		 * 探测式清理:探测式的过期数据回收,清理区间内的每一个过期数据
		 * 1.即当前位置上的Entry的key是null,说明当前的Entry已经没有用了,需要将其干掉。
		 * 2.遍历哈希表,将从当前位置开始的Entry != null && key == null的所有Entry干掉,然后将正常的Entry做一次重新迁移,优化查询。
		 * @param staleSlot (stale翻译为过期的)
		 * table[staleSlot] 就是一个过期数据,以这个位置开始 继续向后查找过期数据,直到碰到 slot == null 的情况结束。
		 */
        private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            // 将当前位置的Entry的的value置为null(help GC)
            tab[staleSlot].value = null;
            // 将当前位置置为null,将Entry直接干掉
            tab[staleSlot] = null;
            // 干掉了一个元素,所以size - 1
            size--;
			
            /*
             * 下面就是rehash()的过程(重新计算有效元素的索引,并清理过期元素)
             */
            
            // 当前遍历的Entry
            Entry e;      
            // 当前的位置
            int i;
 			// 循环遍历数组,从置为null的Entry对象的下一个位置(staleSlot + 1)开始,直到某一位置上的Entry为null为止。
            for (i = nextIndex(staleSlot, len);
                 (e = tab[i]) != null;
                 i = nextIndex(i, len)) { 	
                /*
                 * 能进入for循环,说明当前位置的Entry一定不为null
                 */
                // 获取当前节点的key
                ThreadLocal<?> k = e.get(); 
              	// k(ThreadLocal对象) = null,说明k表示的threadLocal对象 已经被GC回收了..当前entry属于脏数据了(过期)..
                // 将当前Entry的value和当前Entry全部干掉。
                if (k == null) {
                    e.value = null;
                    tab[i] = null;
                    size --;
                } else {
                    /*
                     * 执行到这里,说明当前遍历的slot中对应的entry 是非过期数据
                     * 此时需要做的事就是判断当前位置上的Entry是否在经过哈希寻址后应该在的位置,(因为有可能发生过冲突),往后偏移存储了, 
                     * 如果不在该在的位置,这个时候应该去优化位置,就去寻找距离寻址位置最近的位置(也可能找到寻址的位置)。 
                     * 这样的话,查询的时候 效率才会更高!
                     */     
                    // 重新计算索引
                    int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
                    // 条件成立:表示当前Entry确实不在该在的位置,就是发生过hash冲突,向后偏移过了,需要尝试重新找位置存放。
                    if (h != i) {
                        // 先将当前位置置为null
                        tab[i] = null;
                        // 循环找位置存放
                        // 以正确位置h 开始,向后查找第一个 可以存放Entry的位置。
                        while (tab[h] != null)
                            h = nextIndex(h, len);
                        // 将当前元素放入到 距离正确位置 更近的位置(有可能就是正确位置)
                        tab[h] = e;
                    }
                }
            }
            return i; // 返回当前下标
        }

expungeStaleEntry() 方法流程图

  • 红色表示过期数据,灰色/白色表示对应 slot 为 null,绿色表示正常状态(slot 中有数据)。

image-20221108155811495

ThreadLocal.get() 方法流程图

  • 这张图是以 ThreadLocal.get() 层面分析的,并未画出 ThreadLocal.getEntry() 内部方法的逻辑。

image-20221108162025344

ThreadLocalMap.set()

// -----------------ThreadLocal.set()----------------------
	public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            // ThreadLocalMap.set()方法,真正给当前线程添加 threadLocal-value 键值对 或 重写value的逻辑。
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }
				 ||
		 		 ||
         		 \/ 
                            
// -----------------ThreadLocalMap.set()----------------------
	private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {       
            // 寻址
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
                     
            // 什么slot可以使用呢??
            // 1.k == key 说明是替换
            // 2.碰到一个过期的slot,这个时候 咱们可以强行占用
            // 3.查找过程中 碰到 slot == null 了

            /*
             * for循环做的事就是,循环寻找key相同的Entry
             * 1.找到相同key并且正常的Entry,做value替换
             * 2.找到某一位置(Entry != null && Entry.key == null),将Entry替换
             */
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) { // 依次往后遍历
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                // 找到了相同的key,替换value
                if (k == key) {
                    e.value = value;
                    return;
                }		
                // 查找过程中,碰到了Entry.key == null,说明当前Entry是过期数据
                if (k == null) {
                    // 替换过期的Entry
                    replaceStaleEntry(key, value, i);
                    return;
                }
            }	
            /*
             * 执行到这里,说明for循环找到了一个当前slot为null的情况
             * 此时直接在这个slot位置上创建一个Entry对象。
             */
            tab[i] = new Entry(key, value);
            int sz = ++size; 
            /*
             * 这里做一次启发式清理工作
             * 条件1:cleanSomeSlots()返回false表示内部没有清理到数据 取反后为true 进入条件2逻辑
             * 条件2:这时在判断元素数量是否达到了扩容阈值,大于等于阈值就进行rehash()操作
             */
            if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
                rehash();
        }

ThreadLocalMap.replaceStaleEntry()

		/*
		 * 替换过期的Entry
		 * @param key 新key
		 * @param value 新value
		 * @param staleSlot 过期Entry的位置
		 */
         private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
                                       int staleSlot) {
        	Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            Entry e;
            // 将过期Entry的位置赋值给slotToExpunge,表示开始探测式清理过期数据的 开始下标(默认从当前 staleSlot开始)
            int slotToExpunge = staleSlot;
            /*
             * 以当前staleSlot位置的前一个位置开始,向前迭代查找,
             * (for循环结束条件 Entry = null),更新slotToExpunge为靠前的(Entry != null && Entry.key == null)的过期Entry的位置。
             */
            for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
                 (e = tab[i]) != null;
                 i = prevIndex(i, len))
                // 条件成立:说明向前找到了过期数据,更新探测清理过期数据的 开始下标为 i
                if (e.get() == null)
                    slotToExpunge = i;
            /*
             * 以当前不合法的Entry的位置(staleSlot)的下一个位置向后去查找,直到碰到null为止。
             */
            for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
                 (e = tab[i]) != null;
                 i = nextIndex(i, len)) {  
                // 获取当前位置的Entry的key(threadLocal)
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                /*
                 * key要添加的新key
                 * k 当前遍历的key
                 * k == key 说明要添加的key已经存在了,需要替换value
                 * 然后做清理逻辑
                 */
                if (k == key) {
                    // 替换为新value
                    e.value = value;
                    // 交换位置的逻辑
                    // 将过期的Entry放到当前位置i,因为下面要从i这个位置开始清理
                    tab[i] = tab[staleSlot];
                    // 将替换完毕的Entry放到过期数据的位置,这样的话,咱们这个数据位置就被优化了..
                    tab[staleSlot] = e;
                    // 条件成立:
                    // 1.说明replaceStaleEntry一开始时向前查找过期数据时,并未找到过期的Entry
                    // 2.向后检查过程中也未发现过期数据..
                    if (slotToExpunge == staleSlot)
                    	// 因为上面做了交换,所以当前位置i就是过期数据,赋值给slotToExpunge
                        slotToExpunge = i;
                    // 下面就是清理过期的Entry
                    // 启发式清理
                    cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
                    return;
                }
                /* 
                 * 条件1:k == null成立,说明当前向后遍历到的Entry是一个过期数据
                 * 条件2:slotToExpunge == staleSlot成立说明一开始向前查找过期数据并未找到过期的Entry
                 */
                if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
                    // 因为向后查询过程中查找到了一个过期数据,更新slotToExpunge为当前位置
                    // 前提条件是前驱扫描时未发现过期数据
                    slotToExpunge = i;
            }
     		/*
     		 * 什么时候执行到这里?
     		 * —>向后查找过程中,并未发现 key = null 的Entry,说明当前set操作是一个添加逻辑,直接将新数据添加到过期Entry的位置上。
     		 */
            tab[staleSlot].value = null;
            tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
     		// 条件成立:说明除了当前staleSlot过期Entry位置以外,还发现其它的过期slot了
            if (slotToExpunge != staleSlot)
                // 开启清理数据的逻辑
                // 启发式清理
                cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
        }

replaceStaleEntry() 方法流程图

image-20221127144707196

ThreadLocalMap.cleanSomeSlots()

  • 启发式清理
       /*
        * 启发式清理:试探的扫描一些单元格,寻找过期元素并清理(并不是扫描所有)。
        * 启发式清理作用:指导我们找到脏Entry,并且通过 探索式清理流程 清理该脏Entry(真正的清理逻辑还是expungeStaleEntry()方法)
        * @param i 表示清理工作的起始位置(探测式清理结束的位置),这个位置一定是null
        * @param n 表示table.length 这里也表示结束条件
        * @return removed:true->表示清理过数据 false->表示未清理过数据
        */
		private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
            // 表示启发式清理工作 是否清除过过期数据
            boolean removed = false;
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            do {
                // 获取当前i位置的下一个位置
                // 这里为什么不是从i就检查呢?
                // 因为cleanSomeSlots(i = expungeStaleEntry(???), n),expungeStaleEntry(???)的返回时该位置的slot一定是null。
                i = nextIndex(i, len);
                // 获取下标i对应的Entry
                Entry e = tab[i];
                /*
                 * 条件成立:表示当前位置的Entry是过期数据,需要清理
                 */
                if (e != null && e.get() == null) {
                    // 重新更新n为 table数组长度
                    n = len;
                    // 清理标志置为true,表示清理过数据
                    removed = true;
                    // 以当前过期的slot位置开始,做一次探测式清理工作。
                    i = expungeStaleEntry(i);
                }
            /*
             * while循环条件中的 (n >>>= 1) != 0) 表示循环次数
             * 在扫描过程中,
			 * 如果没有遇到脏entry就整个扫描过程持续log2(n)次,log2(n)的得来是因为n >>>= 1,每次n右移一位相当于n除以2。
			 * 如果在扫描过程中遇到脏entry的话就会令n为当前hash表的长度(n=len),再扫描log2(n)趟,注意此时n增加无非就是多增加了循环次数,
			 * 让有更多的循环次数支持我们在后面的循环里面有机会能够找到脏entry,并且调用expungeStaleEntry()方法做探测式清理。
             */
            // 假设table长度为16
            // 16 >>> 1 => 8
            // 8  >>> 1 => 4
            // 4  >>> 1 => 2
            // 2  >>> 1 => 1
            // 1  >>> 1 => 0
            } while ( (n >>>= 1) != 0);
            return removed;
        }

cleanSomeSlots() 方法流程图

image-20221127144755582

ThreadLocalMap.set() 方法流程图

流程总结

  • 先遍历 hash 表查找元素
    • 找到相同的 key 就做 value 的替换操作
    • 未找到,可能发生 hash 冲突,继续向后寻找
      • 找到了过期 Entry,进行清理和替换操作
    • 遇到了空位,说明是第一次添加元素,新建一个 Entry 对象

在这里插入图片描述

ThreadLocalMap.rehash()

  • 只有当前 table 元素个数大于等于扩容阈值并且在清理完 table 内部的所有过期的 Entry 后,元素个数还大于等于阈值的3/4,这时才会触发扩容。
		// ThreadLocalMap.set()方法会调用rehash()方法
		// rehash()方法只是先调用了一次expungeStaleEntries()方法进行清理工作,然后再判断是否达到扩容条件,再调用真正的resize()扩容方法、
		// rehash()只是个表层方法。
		private void rehash() {
            // 这个方法执行完毕后,当前散列表内部所有过期的数据,都会被干掉。
            // 遍历每个桶位 进行探测式清理(全面清理)
            expungeStaleEntries();
            
            // 条件成立:说明清理完所有的过期Entry后,size数量仍然达到了扩容阈值的 3/4,才会真正触发扩容!
            if (size >= threshold - threshold / 4)
                // 做一次resize()扩容
                resize();
        }

// ----------------ThreadLocalMap.expungeStaleEntries()----------------
		// 这个方法执行完毕后,当前散列表内部所有过期的数据,都会被干掉。
		private void expungeStaleEntries() {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            for (int j = 0; j < len; j++) {
                Entry e = tab[j];
                // 遍历每个桶位 进行探测式清理(全面清理)
                if (e != null && e.get() == null)
                    expungeStaleEntry(j);
            }
        }

ThreadLocalMap.resize()

		/*
         * 扩容操作
         */
        private void resize() {  
            // 扩容,变为原长度的2倍
            Entry[] oldTab = table;
            int oldLen = oldTab.length;
            int newLen = oldLen * 2; // 新长度 = 原长度 * 2
            // 创建一个新的table
            Entry[] newTab = new Entry[newLen];
            // 表示新表中的元素个数
            int count = 0;
            // 遍历原表中的每一个slot,将原表中的数据迁移到新表
            for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {
                Entry e = oldTab[j];
                if (e != null) {
                    ThreadLocal<?> k = e.get();
                    // 条件成立:说明当前位置的Entry是过期数据
                    if (k == null) {
                        e.value = null; // Help the GC
                    } else {
                        // 执行到这里 说明原表当前位置的Entry是正常数据 需要迁移到新表
                        // 计算新位置
                        int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
                        // 遍历找空位置(找到距离目标位置最近的一个slot)
                        while (newTab[h] != null)
                            h = nextIndex(h, newLen);
                        // 放到新位置
                        newTab[h] = e;
                        // 新表元素个数+1
                        count++;
                    }
                }
            }
            setThreshold(newLen); // 设置新的扩容阈值
            size = count; 		  // 将count赋值给size
            table = newTab; 	  // 将新表赋值给table
        }

ThreadLcoalMap.remove()

// --------------------ThreadLocal.remove()-------------------------
	public void remove() {
        ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
        if (m != null)
            // ThreadLocalMap.remove()方法 真正删除的逻辑
            m.remove(this);
	}

// --------------------ThreadLcoalMap.remove()-------------------------
	/*
     * 真正的remove逻辑:先将对应key => threadLocal置为null,然后将Entry内部的value以及Entry干掉。
     */ 
    private void remove(ThreadLocal<?> key) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
        	// 根据key获取索引位置
            int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
            // 遍历
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                // 找到指定key
                if (e.get() == key) {                
                    /*
                     * Entry是弱引用,调用clear()方法会将内部关联的threadLocal置为null
                     */
                    e.clear();
                    // 以当前位置 进行一次探索式清理 将Entry内部的value以及Entry干掉
                    expungeStaleEntry(i);
                    return;
                }
            }
        }

ThreadLocal 内存泄露问题

看了上文的讲解,我们知道 ThreadLocalMap 内部维护了一个 Entry 数组,而内存泄漏与这个 Entry 数组有很大的关系。

Entry 对象的 key 是 ThreadLocal 对象,是一个弱引用,而 value 是强引用。如果外部的 ThreadLocal 被置为 null,也就是 key 的强引用消失了, 此时只有一个弱引用还在,而这时又发生了 GC,key 就被回收掉了,此时 Entry 对象还在强引用 value,导致 value 无法被回收,我们也无法获取到这个 value,此时就造成了「内存泄漏」,value 成了一个永远也无法被访问,但是又无法被回收的对象。

但是要注意一个误区,ThreadLocal 造成内存泄漏的可能性很低,而且不是将 ThreadLocalMap 中 Entry 的 key 设计为弱引用容易导致内存泄漏问题,相反,将 key 设置为弱引用反而防止了内存泄漏的发生。

Entry 的 key 设计为弱引用是 JDK 在尽量避免程序出现内存泄漏,通过上文的分析可以看出 ThreadLocal 做了保护措施,在操作 ThreadLocal 时,如果发现 key 为 null 也就代表这些节点已经是过期节点,就会将其自发的清理掉。

所以,如果在线程池(线程复用)环境下,如果还会调用ThreadLocal的 set/get/remove 方法,就不会发生长期的内存泄漏问题。

同时我们想想,如果 key 设计成强引用而不是弱引用会怎样?

如果 key 设计为强引用,外部的 ThreadLocal 引用被置为 null 了,此时 Entry 中的 key 所引用 ThreadLocal 对象就没有了存在的意义,无法获取到,还没法被回收,造成了内存泄漏。

ThreadLocal 会在以下过程中清理过期节点:

  1. 调用 set() 方法时,采样清理、全量清理,扩容时还会继续检查。
  2. 调用 get() 方法,没有直接命中,向后环形查找时。
  3. 调用 remove() 时,除了清理当前 Entry,还会向后继续清理。
  • 在 remove、set、get 的时候都会去主动寻找过期的数据,不是将其干掉,就是将其替换掉。
  • 但是如果存储的是一个很大的对象,就会有问题,在线程执行完毕之后,没有及时释放,那么就会造成 ThreadLocalMap 内的垃圾数据没有被及时清除。
  • 这个实时候就会造成内存泄露问题。
  • 所以在使用的时候,一定要在 finally 方法中将其 remove 掉。
  • 比如实际开发的时候,线程池中的线程有可能一直被复用,没有被回收掉,那么这个时候就可能存在内存泄露问题。
  • 调用 get、set 或 remove 方法时,就会尝试删除 key 为 null 的 Entry,可以释放 value 对象所占用的内存。
    • 当我们为 threadLocal 变量赋值,实际上就是当前的 Entry(threadLocal实例为key,值为value),往这个 threadLocalMap 中存放。Entry 中的 key 是弱引用,当 threadLocal 外部强引用被置为 (tl=null),那么系统 GC 的时候,根据可达性分析,这个 threadLocal 实例就没有任何一条链路能够引用到它,这个 ThreadLocal 势必会被回收,这样一来,ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry,就没有办法访问这些 key 为 null 的 Entry 的 value,如果当前线程再迟迟不结束的话,这些 key 为 null 的 Entry 的 value 就会一直存在一条强引用链:Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap-> Entry -> value 永远无法回收,造成内存泄漏。
    • 当然,如果当前 thread 运行结束,threadLocal,threadLocalMap,Entry 没有引用链可达,在垃圾回收的时候都会被系统进行回收。
    • 但在实际使用中我们有时候会用线程池去维护我们的线程,比如在 Executors.newFixedThreadPool() 时创建线程的时候,为了复用线程是不会结束的,所以 threadLocal 内存泄漏就值得我们小心。

ThreadLocal 最佳实践

虽然 ThreadLocal 有避免内存泄漏发生的机制,但并不是万无一失的,所以在我们使用时也要注意一些。

  • 一般建议将其声明为 static final 或者 static 的,避免频繁创建 ThreadLocal 实例。
  • 每次使用完 ThreadLocal,都尽量调用它的 remove() 方法,清理数据。
  • 尽量避免存储大对象,如果非要存,那么尽量在访问完成后及时调用 remove() 删除掉。

ThreadLocal 应用场景

  • 线程不安全 DateUtils

    public class UnSafeDateUtils {
        private static SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        public static void main(String[] args) {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                new Thread(() -> {
                    try {
                        Thread.sleep(10);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    String res = format.format(new Date());
                    System.out.println(res);
                    try {
                        System.out.println(format.parse(res));
                    } catch (ParseException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }).start();
            }
        }
    }
    

    多线程下会抛出各种奇怪的异常

    Exception in thread "Thread-88" java.lang.NumberFormatException: For input string: ""
    	at java.base/java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
    	at java.base/java.lang.Long.parseLong(Long.java:702)
    	at java.base/java.lang.Long.parseLong(Long.java:817)
    	at java.base/java.text.DigitList.getLong(DigitList.java:195)
    	at java.base/java.text.DecimalFormat.parse(DecimalFormat.java:2093)
    	at java.base/java.text.SimpleDateFormat.subParse(SimpleDateFormat.java:2222)
    	at java.base/java.text.SimpleDateFormat.parse(SimpleDateFormat.java:1529)
    	at java.base/java.text.DateFormat.parse(DateFormat.java:386)
    	at lyc.Main.lambda$main$0(Main.java:21)
    	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:844)
    Exception in thread "Thread-29" java.lang.NumberFormatException: multiple points
    	at java.base/jdk.internal.math.FloatingDecimal.readJavaFormatString(FloatingDecimal.java:1914)
    	at java.base/jdk.internal.math.FloatingDecimal.parseDouble(FloatingDecimal.java:110)
    	at java.base/java.lang.Double.parseDouble(Double.java:543)
    	at java.base/java.text.DigitList.getDouble(DigitList.java:169)
    	at java.base/java.text.DecimalFormat.parse(DecimalFormat.java:2098)
    	at java.base/java.text.SimpleDateFormat.subParse(SimpleDateFormat.java:1915)
    	at java.base/java.text.SimpleDateFormat.parse(SimpleDateFormat.java:1529)
    	at java.base/java.text.DateFormat.parse(DateFormat.java:386)
    	at lyc.Main.lambda$main$0(Main.java:21)
    	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:844)
    
  • 使用 ThreadLocal 解决

    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    
    import java.text.ParseException;
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Date;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    public class DateUtils {
        /** YYYY */
        public final static String YYYY = "yyyy";
        /** MM_DD */
        public final static String MM_DD = "MM-dd";
        /** HH_MM_SS */
        public final static String HH_MM = "HH:mm";
        /** HH_MM_SS */
        public final static String HH_MM_SS = "HH:mm:ss";
        /** YYYY_MM */
        public static final String YYYY_MM = "yyyy-MM";
        /** YYYY_MM_DD */
        public static final String YYYY_MM_DD = "yyyy-MM-dd";
        /** YYYY_MM_DD_HH */
        public final static String YYYY_MM_DD_HH = "yyyy-MM-dd HH";
        /** YYYY_MM_DD_HH_MM */
        public final static String YYYY_MM_DD_HH_MM = "yyyy-MM-dd HH:mm";
        /** YYYY_MM_DD_HH_MM_SS */
        public final static String YYYY_MM_DD_HH_MM_SS = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
        /** 本地线程日期格式 */
        private final static ThreadLocal<Map<String, SimpleDateFormat>> THREAD_LOCAL_FORMATTERS = ThreadLocal.withInitial(() -> {
            Map<String, SimpleDateFormat> map = new HashMap<>(16);
            map.put(YYYY, new SimpleDateFormat(YYYY));
            map.put(YYYY_MM, new SimpleDateFormat(YYYY_MM));
            map.put(MM_DD, new SimpleDateFormat(MM_DD));
            map.put(HH_MM, new SimpleDateFormat(HH_MM));
            map.put(HH_MM_SS, new SimpleDateFormat(HH_MM_SS));
            map.put(YYYY_MM_DD, new SimpleDateFormat(YYYY_MM_DD));
            map.put(YYYY_MM_DD_HH, new SimpleDateFormat(YYYY_MM_DD_HH));
            map.put(YYYY_MM_DD_HH_MM, new SimpleDateFormat(YYYY_MM_DD_HH_MM));
            map.put(YYYY_MM_DD_HH_MM_SS, new SimpleDateFormat(YYYY_MM_DD_HH_MM_SS));
            return map;
        });
        /**
         * YYYY 转换日期
         *
         * @param dateString the time
         * @param format format
         * @return date date
         */
        public static Date parse(String dateString, String format) {
            if (StringUtils.isBlank(dateString)) {
                return null;
            }
            try {
                return getFormat(format).parse(dateString);
            } catch (ParseException e) {
                return null;
            }
        }
        /**
         * 格式化日期
         *
         * @param date the time
         * @param format format
         * @return date date
         */
        public static String format(Date date, String format) {
            if (StringUtils.isBlank(format)) {
                return null;
            }
            try {
                return getFormat(format).format(date);
            } catch (Exception e) {
                return null;
            }
        }
        /**
         * 获取格式化配置
         *
         * @param format 格式化
         * @return 配置
         */
        private static SimpleDateFormat getFormat(String format) {
            return THREAD_LOCAL_FORMATTERS.get().get(format);
        }
    }
    

更多 ThreadLocal 应用场景可参考:史上最全ThreadLocal 详解(一)


参考

  • 视频参考
    • b站_小刘讲源码付费课
  • 文章参考
    • shstart7_ThreadLocal源码解析2.ThreadLocalMap
    • 神烦狗闯入了你的博客_ThreadLocal 详解
    • 肆华_ThreadLocal阅读理解

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/45370.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

反转链表与拓展【灵神基础精讲】

来源0x3f&#xff1a;https://space.bilibili.com/206214 文章目录反转链表[206. 反转链表](https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list/)[92. 反转链表 II](https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list-ii/)[25. K 个一组翻转链表](https://leetcode.cn/proble…

[附源码]Python计算机毕业设计Django仓储综合管理系统

项目运行 环境配置&#xff1a; Pychram社区版 python3.7.7 Mysql5.7 HBuilderXlist pipNavicat11Djangonodejs。 项目技术&#xff1a; django python Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境&#xff1a;最好是python3.7.7&#xff0c;…

windows改linux

使用旧的windows电脑改成linux机器&#xff0c;不使用双系统&#xff0c;直接格式化 本次需要两个U盘或者两台电脑。 制作WINPE启动盘 使用U深度制作启动盘&#xff0c;制作完成后进入PE系统&#xff0c;然后使用diskGenius删除所有电脑的分区进行快速分区&#xff0c;格式选…

R语言主成分回归(PCR)、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据...

原文链接&#xff1a;http://tecdat.cn/?p24152什么是PCR&#xff1f;&#xff08;PCR PCA MLR&#xff09;&#xff08;点击文末“阅读原文”获取完整代码数据&#xff09;。• PCR是处理许多 x 变量的回归技术• 给定 Y 和 X 数据&#xff1a;• 在 X 矩阵上进行 PCA– 定…

力扣(LeetCode)116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针(C++)

模拟 这题可以直接操作根节点&#xff0c;我们保存根结点&#xff0c;用作最终返回值。 填充每个结点的 nextnextnext 指针&#xff0c;其实是树的层序遍历。由于 nextnextnext 指针的存在&#xff0c;我们可以做到 O(1)O(1)O(1) 的空间复杂度。 算法: 从根结点出发&#xf…

自动驾驶专题介绍 ———— 动力传动系统

文章目录动力传动系统传统动力传动系统混合动力传动系统串联型并联型串并联型纯电动传动系统电机中央驱动电动轮驱动动力传动系统 汽车动力传动系统是位于发动机和驱动车轮之间的动力传动装置&#xff0c;其基本功用是将发动机发出的动力传输给驱动车轮&#xff0c;以保障汽车在…

JavaWeb简单实例——jQuery

简单介绍&#xff1a; 在之后的学习中&#xff0c;我们会接触到Ajax异步请求&#xff0c;这个异步请求需要我们在网页端使用JS来发送&#xff0c;而使用原生的Ajax请求比较复杂&#xff0c;所以我们就借用一个前端框架封装后的Ajax请求&#xff0c;这样可以简化我们的代码编写…

大坝安全动态监管预警系统 大坝安全监测平台 遥测终端机 水位雨量监测站

平升电子大坝安全动态监管预警系统/大坝安全监测平台/大坝安全监测系统根据SL551-2012《土石坝安全监测技术规范》的整编要求&#xff0c;设置了变形监测、渗流监测、环境量监测。借助该系统可及时了解大坝的工作性态和水库可能存在的事故隐患&#xff0c;为大坝安全管理与水库…

Linux 安装 ElasticSearch

注意事项&#xff1a; 内存不能太小&#xff0c;否则会启动失败JDK版本需要对应&#xff0c;es7 需要 Java 11不能以 root 用户启动 平台确认 大家可以自行安装虚拟机部署&#xff0c;有条件可以在服务器操作。 安装Java 安装 Elasticsearch 之前&#xff0c;你需要先安装一个较…

04. 组合总和

1.题目链接&#xff1a; 39. 组合总和 2.解题思路&#xff1a; 2.1.题目要求&#xff1a; 给定一个“无重复数组candidates”和一个“目标和target” &#xff0c;要求在给定 数组candidates 的范围内&#xff0c;输出和等于 目标和target 的组合&#xff0c;此组合元素可重复…

Java程序员:三个月刷完1000道面试真题,没想到老板直接给我升职了

同事&#xff1a;前阵子听说你要跳槽&#xff0c;现在准备得怎么样啊&#xff1f;程序员T&#xff1a;不跳了同事&#xff1a;啊&#xff1f;为什么&#xff1f;程序员T&#xff1a;涨薪了呗&#xff1f;同事&#xff1a;真的吗&#xff1f;涨了多少&#xff1f;你自己跟老板谈…

卓豪再签洛钼集团,实现AD域自动化管理有效降低管理人员工作负荷

2022年11月&#xff0c;ManageEngine卓豪续签上海董禾商贸有限公司&#xff0c;将为“洛钼集团”部署ADManager Plus软件&#xff0c;助力IT管理摆脱复杂AD域管理操作&#xff0c;实现AD域管理自动化。 上海董禾商贸 上海董禾商贸有限公司作为洛钼集团在上海的主体公司。洛阳栾…

2.9.39:Flexmonster:网络报告数据透视表组件

用于网络报告的数据透视表组件 用于可视化业务数据的最强大的 JavaScript 工具 与任何技术堆栈集成 该组件可与任何技术堆栈无缝协作&#xff1a; 与Angular、React、jQuery、Vue等 完美集成 没有服务器端依赖 只需几行代码即可开始使用。 加载海量数据集 即使有超过一百万行…

珠宝商城小程序开发的价值和优势

珠宝行业的巨大利润空间就决定了行业内激烈的竞争压力&#xff0c;而随着时代的发展&#xff0c;单一的线下门店营销方式很难让珠宝行业得到更好的发展。为了防止顾客流失&#xff0c;挖掘潜在的消费潜力&#xff0c;珠宝行业开始向科技化、互联网化、移动化的方向开拓市场&…

Sentinel-2(哨兵2数据介绍)

哥白尼 Sentinel-2&#xff08;哨兵 2&#xff09;计划是一个由两颗相同的 Sentinel-2 极轨卫星组成的星座&#xff0c;两颗卫星相位差 180&#xff0c;运行在平均高度 786 km 的太阳同步轨道上。每颗卫星在其轨道上的位置由双频全球导航卫星系统&#xff08;GNSS&#xff09;接…

Kubernetes资源调度之污点与Pod容忍度

Kubernetes资源调度之污点与Pod容忍度 概述 污点是定义在节点之上的键值型属性数据&#xff0c;用于让节点有能力主动拒绝调度器将Pod调度运行到节点上&#xff0c;除非该Pod对象具有接纳节点污点的容忍度。容忍度(tolerations)则是定义在Pod对象上的键值型属性数据&#xff0c…

WAVE SUMMIT+2022明日开场,六大看点不容错过!

在2022年最后一个乐章奏响之前&#xff0c;WAVE SUMMIT第八届峰会将率先拉开帷幕。11月30日&#xff0c;由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的WAVE SUMMIT2022深度学习开发者峰会将以网上直播的方式呈现。明日14点&#xff0c;冬日AI盛会WAVE SUMMIT2022将…

.Net 7 Native AOT 单文件 无依赖 跨平台

2022.11.18 Native AOT 正式发布&#xff0c;不再是 实验性项目。 .Net 7 Console App & WebApi 使用PublishAOT true&#xff0c;直接编译 成exe&#xff0c;无rutime依赖&#xff0c;智能裁剪&#xff0c;体积小&#xff0c;启动快。 环境&#xff1a; 1.更新VS2022 …

安科瑞智能余压监控系统余压控制器ARPM-C 监控余压值/接收报警信息

1、概述 ARPM-C型余压控制器&#xff0c;可监控所连接余压探测器的余压值&#xff0c;接收余压探测器的报警信息&#xff0c;并向余压监控器反馈现场工作状态&#xff0c;当余压过高报警时联动风阀执行器调节泄压阀&#xff0c;能够持续调节泄压阀的开启角度。 2、产品型号 …

Java JUC并发容器之BlockingQueue的多种实现详解

Java JUC并发容器之BlockingQueue的多种实现详解 文章目录Java JUC并发容器之BlockingQueue的多种实现详解BlockingQueueArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueueLinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue的差异PriorityBlockingQueueDelayQueueSynchronousQueueBlockingQueue …