如何掌握ThreadLocal的相关知识点

本篇内容介绍了“如何掌握ThreadLocal的相关知识点”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、介绍

根据 Java 官方文档的描述，我们可知 ThreadLocal 类用于提供线程内部的局部变量，其在多线程环境下能保证各个线程内部变量的隔离性。

换言之，ThreadLocal 提供线程内的局部变量，不同线程之间不会相互干扰，该变量作用范围贯穿线程的生命周期，减少同一线程内多个方法或组件之间一些公共变量传递的复杂度。

二、使用

2.1 常用方法

2.2 案例演示

需求：用 3 名画家在一个画布上各自绘制一种颜色，并打印出其绘制的颜色。

/**
 * 画布类
 */
public class Canvas {
	
	private String content;

	public String getContent() {
		return content;
	}

	public void setContent(String content) {
		this.content = content;
	}
}

/**
 * 画家类
 */
public class Painter extends Thread {

	private String name;
	
	private Canvas canvas;
	
	private String color;
	
	public Painter(String name, Canvas canvas, String color) {
		this.name = name;
		this.canvas = canvas;
		this.color = color;
	}

	@Override
	public void run() {
		canvas.setContent(color);
		System.out.println(this.name + "在画板绘制" + canvas.getContent());
		
	}
}

/**
 * 启动类
 */
public class Demo {

	public static void main(String[] args) {
		
		// 创建画布
		Canvas canvas = new Canvas();
		
		Painter painter1 = new Painter("小强", canvas, "红色");
		Painter painter2 = new Painter("旺财", canvas, "黄色");
		Painter painter3 = new Painter("狗蛋", canvas, "蓝色");
		
		painter1.start();
		painter2.start();
		painter3.start();
		
	}
}

执行结果如下：

小强在画板绘制蓝色
旺财在画板绘制黄色
狗蛋在画板绘制黄色

显然，在多线程访问同一个资源(画布)的情况下，输出结果出现并发问题。

现有 2 种解决方案：一种是在 run 方法中加入 synchronized 同步代码块，另一种是使用 ThreadLocal 改造 Canvas 类型。

由于本篇着重介绍 ThreadLocal， 故下边我们通过第二种方式解决上述问题。

修改 Canvas 类为如下：

public class Canvas {
	
	private ThreadLocal<String> map = new ThreadLocal();

	public String getContent() {
		return map.get();
	}

	public void setContent(String content) {
		map.set(content);
	}
}

启动执行类，运行结果如下：

小强在画板绘制红色
狗蛋在画板绘制蓝色
旺财在画板绘制黄色

结果正常输出。

2.3 ThreadLocal 与 synchronized 区别

三、ThreadLocal 内部结构

在看源码之前，我们可以试着猜测 ThreadLocal 内部结构是怎样的。

比如，ThreadLocal 内部定义了一个 Map 容器。当调用 ThreadLocal 实例的 set 方法时，以当前线程名/当前线程实例作为 key, 需要保存的内容作为 value 进行操作。当调用 get 方式时，以当前线程名/当前线程实例作为 key 获取数据。

上述方案看似可以正常实现功能，实则存在一些问题：

1) 由 ThreadLocal 维护 key-value 容器，当线程增多并调用 ThreadLocal 实例 的set 方法时，key-value 容器也随之增大，即内存占用也随之增大。

2) 当调用 ThreadLocal 实例方法的对象为线程池中的线程时，无法区分线程是否被循环使用，即当前线程之前已从线程池中被拿出调用 ThreadLocal 实例的 set 方法，如果当前调用 get 方法就会取出之前的数据造成数据污染等问题。

那么，ThreadLocal 内部到底是怎么实现线程间内部变量的隔离性的呢？

如上图，由 Thread 实例内部维护名为 ThreadLocalMap 的容器，其元素是以 ThreadLocal 实例为 key ，保存对象作为 value 的数据结构，与我们猜测的实现方式相反。

对比我们之前设想的方案，JDK 实现方案有 2 个好处：

1) Map 存储的 Entry 数量变少

2) 当线程销毁时，ThreadLocalMap 也随之销毁，减少内存使用

四、源码分析

4.1 ThreadLocal 源码

我们针对常用的 set、get、remove 方法进行源码剖析。

public void set(T value) {
    // 获取当前线程对象
    Thread t = Thread.currentThread();
    // 获取当前线程对象维护的 ThreadLocalMap 对象
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 如果 map 存在设置 entry
        map.set(this, value);
    else
        // 如果 map 不存在，由于 threadLocal 实例帮忙创建并绑定数据
        createMap(t, value);
}

ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

void createMap(Thread t, T firstValue) {
    t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}

set 方法执行流程：

1) 获取当前线程对象
2) 通过当前线程对象获取 ThreadLocalMap 对象
3) 如果 ThreadLocalMap 对象存在，则将入参设置进 ThreadLocalMap 对象中
4) 如果 ThreadLocalMap 对象不存在，则给当前线程创建 ThreadLocalMap 对象并设置入参

<hr>

public T get() {
    // 获取当前线程对象
    Thread t = Thread.currentThread();
    // 获取当前线程对象维护的 ThreadLocalMap 对象
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        // 如果 map 不为空，以当前的 ThreadLocal 实例为 key, 获取数据
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;
            return result;
        }
    }
    // 如果 map 为空，初始化值，通常为 null
    return setInitialValue();
}

private T setInitialValue() {
    T value = initialValue();
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
    return value;
}

protected T initialValue() {
    return null;
}

get 方法执行流程：

1) 获取当前线程对象
2) 通过当前线程对象获取 ThreadLocalMap 对象
3) 如果 ThreadLocalMap 对象存在，则以当前的 ThreadLocal 实例为 key, 获取数据
4) 如果 ThreadLocalMap 对象不存在，则通过 initialValue 方法初始化 value 值。

<hr>

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

remove 方法执行流程：

1) 通过当前线程对象获取 ThreadLocalMap 对象
2) 如果 ThreadLocalMap 对象存在，则以当前的 ThreadLocal 实例为 key, 进行数据删除

4.2 ThreadLocalMap 源码

ThreadLocalMap 是 ThreadLocal 的内部类，其没有实现 Map 接口，单独实现了 Map 的功能。

成员变量：

/**
 * 初始容量，必须是 2 的整次幂
 */
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

/**
 * 存放数据的 table，数据长度也是 2 的整次幂
 */
private Entry[] table;

/**
 * 数组中 entry 的个数
 */
private int size = 0;

/**
 * 进行扩展的阀值
 */
private int threshold; // Default to 0

Entry 内部类：

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {

    Object value;

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

Entry 继承 WeakReference 类，也就是 key 是弱引用，其目的是将 ThreadLocal 对象的生命周期与线程的生命周期解绑。

五、内存泄漏

虽然 ThreadLocal 作为弱引用 key 来使用，但是在某些情况下还是会造成内存泄漏问题。 在分析内存泄漏之前，我们先补充几个概念：

内存溢出：没有足够的内存供申请者使用

内存泄漏：程序中已动态分配的堆内存由于某种原因未释放或无法释放，造成系统内存浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果，该问题最终会导致内存溢出

强引用：常见的对象引用，只要还有强引用指向一个对象，表明对象还“活着”，垃圾回收器就不会回收该对象

弱引用：垃圾回收期一旦发现只具有弱引用指向的对象，不管当前内存空间是否足够，都会回收该对象

了解了基本概念，接下来我们分析使用 ThreadLocal 出现内存泄漏的情况:

上图为一个线程使用 ThreacLocal 时的内存结构图，实线箭头表示强引用，虚线箭头表示弱引用。

当 ThreadLocal 使用结束，栈内存的 ThreadLocal 引用被回收，即引用 1 不再指向 ThreadLocal 对象。

由于引用 2 是弱引用，没有任何强引用指向 ThreadLocal 对象，因此 ThreadLocal 对象会被 GC 回收，此时 Entry 的 key = null

如果我们没有会手动删除 Entry 对象，且当前线程一直在运行中，会存在一个强引用链 Thread 引用-> Thread 对象-> ThreadLocal 对象-> Entry 对象 -> Value，由于 value 不会被回收，而 key 又为 null, value 这块内存就永远无法被访问，这就造成了内存泄漏，

既然使用弱引用作为 ThreadLocalMap 的 key 会造成内存泄漏，那为什么还要使用它呢？

其实，在 ThreadLocalMap 的 set、getEntry 方法中，会对 key 为 null 进行判断，如果为 null, 那么会将 value 也设置为 null。

换言之，在使用 ThreadLocal 的线程依然运行的情况下，我们忘记调用 remove 方法，弱引用比强引用多一层保障。弱引用指向的 ThreadLocal 对象被回收，对应的 value 在 TheadLocalMap 调用 set、getEntry、remove 任一方法时被设置为 null, 避免内存泄漏。

六、总结

适用于多线程并发场景

使用 ThreadLocal 在同一线程，不同组件中可传递公共变量

每个线程的变量都是相互独立，互不影响

“如何掌握ThreadLocal的相关知识点”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！