万字解析 ThreadLocal 关键字

Java
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本文来自一枝花算不算浪漫投稿, 原文地址:https://juejin.im/post/5eacc1c75188256d976df748 (opens new window)

# 前言

全文共 10000+字,31 张图,这篇文章同样耗费了不少的时间和精力才创作完成,原创不易,请大家点点关注+在看,感谢。

对于ThreadLocal,大家的第一反应可能是很简单呀,线程的变量副本,每个线程隔离。那这里有几个问题大家可以思考一下:

  • ThreadLocal的 key 是弱引用,那么在 ThreadLocal.get()的时候,发生GC之后,key 是否为null
  • ThreadLocalThreadLocalMap数据结构
  • ThreadLocalMapHash 算法
  • ThreadLocalMapHash 冲突如何解决?
  • ThreadLocalMap扩容机制
  • ThreadLocalMap过期 key 的清理机制探测式清理启发式清理流程?
  • ThreadLocalMap.set()方法实现原理?
  • ThreadLocalMap.get()方法实现原理?
  • 项目中ThreadLocal使用情况?遇到的坑?
  • ......

上述的一些问题你是否都已经掌握的很清楚了呢?本文将围绕这些问题使用图文方式来剖析ThreadLocal点点滴滴

# 目录

注明: 本文源码基于JDK 1.8

# ThreadLocal代码演示

我们先看下ThreadLocal使用示例:

public class ThreadLocalTest {
    private List<String> messages = Lists.newArrayList();

    public static final ThreadLocal<ThreadLocalTest> holder = ThreadLocal.withInitial(ThreadLocalTest::new);

    public static void add(String message) {
        holder.get().messages.add(message);
    }

    public static List<String> clear() {
        List<String> messages = holder.get().messages;
        holder.remove();

        System.out.println("size: " + holder.get().messages.size());
        return messages;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalTest.add("一枝花算不算浪漫");
        System.out.println(holder.get().messages);
        ThreadLocalTest.clear();
    }
}
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打印结果:

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ThreadLocal对象可以提供线程局部变量,每个线程Thread拥有一份自己的副本变量,多个线程互不干扰。

# ThreadLocal的数据结构

Thread类有一个类型为ThreadLocal.ThreadLocalMap的实例变量threadLocals,也就是说每个线程有一个自己的ThreadLocalMap

ThreadLocalMap有自己的独立实现,可以简单地将它的key视作ThreadLocalvalue为代码中放入的值(实际上key并不是ThreadLocal本身,而是它的一个弱引用)。

每个线程在往ThreadLocal里放值的时候,都会往自己的ThreadLocalMap里存,读也是以ThreadLocal作为引用,在自己的map里找对应的key,从而实现了线程隔离

ThreadLocalMap有点类似HashMap的结构,只是HashMap是由数组+链表实现的,而ThreadLocalMap中并没有链表结构。

我们还要注意Entry, 它的keyThreadLocal<?> k ,继承自WeakReference, 也就是我们常说的弱引用类型。

# GC 之后 key 是否为 null?

回应开头的那个问题, ThreadLocalkey是弱引用,那么在ThreadLocal.get()的时候,发生GC之后,key是否是null

为了搞清楚这个问题,我们需要搞清楚Java四种引用类型

  • 强引用:我们常常 new 出来的对象就是强引用类型,只要强引用存在,垃圾回收器将永远不会回收被引用的对象,哪怕内存不足的时候
  • 软引用:使用 SoftReference 修饰的对象被称为软引用,软引用指向的对象在内存要溢出的时候被回收
  • 弱引用:使用 WeakReference 修饰的对象被称为弱引用,只要发生垃圾回收,若这个对象只被弱引用指向,那么就会被回收
  • 虚引用:虚引用是最弱的引用,在 Java 中使用 PhantomReference 进行定义。虚引用中唯一的作用就是用队列接收对象即将死亡的通知

接着再来看下代码,我们使用反射的方式来看看GCThreadLocal中的数据情况:(下面代码来源自:https://blog.csdn.net/thewindkee/article/details/103726942 本地运行演示 GC 回收场景)

public class ThreadLocalDemo {

    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException, InterruptedException {
        Thread t = new Thread(()->test("abc",false));
        t.start();
        t.join();
        System.out.println("--gc后--");
        Thread t2 = new Thread(() -> test("def", true));
        t2.start();
        t2.join();
    }

    private static void test(String s,boolean isGC)  {
        try {
            new ThreadLocal<>().set(s);
            if (isGC) {
                System.gc();
            }
            Thread t = Thread.currentThread();
            Class<? extends Thread> clz = t.getClass();
            Field field = clz.getDeclaredField("threadLocals");
            field.setAccessible(true);
            Object ThreadLocalMap = field.get(t);
            Class<?> tlmClass = ThreadLocalMap.getClass();
            Field tableField = tlmClass.getDeclaredField("table");
            tableField.setAccessible(true);
            Object[] arr = (Object[]) tableField.get(ThreadLocalMap);
            for (Object o : arr) {
                if (o != null) {
                    Class<?> entryClass = o.getClass();
                    Field valueField = entryClass.getDeclaredField("value");
                    Field referenceField = entryClass.getSuperclass().getSuperclass().getDeclaredField("referent");
                    valueField.setAccessible(true);
                    referenceField.setAccessible(true);
                    System.out.println(String.format("弱引用key:%s,值:%s", referenceField.get(o), valueField.get(o)));
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
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结果如下:

弱引用key:java.lang.ThreadLocal@433619b6,:abc
弱引用key:java.lang.ThreadLocal@418a15e3,:java.lang.ref.SoftReference@bf97a12
--gc后--
弱引用key:null,:def
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如图所示,因为这里创建的ThreadLocal并没有指向任何值,也就是没有任何引用:

new ThreadLocal<>().set(s);
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所以这里在GC之后,key就会被回收,我们看到上面debug中的referent=null, 如果改动一下代码:

这个问题刚开始看,如果没有过多思考,弱引用,还有垃圾回收,那么肯定会觉得是null

其实是不对的,因为题目说的是在做 ThreadLocal.get() 操作,证明其实还是有强引用存在的,所以 key 并不为 null,如下图所示,ThreadLocal强引用仍然是存在的。

image.png

如果我们的强引用不存在的话,那么 key 就会被回收,也就是会出现我们 value 没被回收,key 被回收,导致 value 永远存在,出现内存泄漏。

# ThreadLocal.set()方法源码详解

ThreadLocal中的set方法原理如上图所示,很简单,主要是判断ThreadLocalMap是否存在,然后使用ThreadLocal中的set方法进行数据处理。

代码如下:

public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}

void createMap(Thread t, T firstValue) {
    t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
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主要的核心逻辑还是在ThreadLocalMap中的,一步步往下看,后面还有更详细的剖析。

# ThreadLocalMap Hash 算法

既然是Map结构,那么ThreadLocalMap当然也要实现自己的hash算法来解决散列表数组冲突问题。

int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
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ThreadLocalMaphash算法很简单,这里i就是当前 key 在散列表中对应的数组下标位置。

这里最关键的就是threadLocalHashCode值的计算,ThreadLocal中有一个属性为HASH_INCREMENT = 0x61c88647

public class ThreadLocal<T> {
    private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

    private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();

    private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;

    private static int nextHashCode() {
        return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
    }

    static class ThreadLocalMap {
        ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
            table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
            int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);

            table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
            size = 1;
            setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
        }
    }
}
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每当创建一个ThreadLocal对象,这个ThreadLocal.nextHashCode 这个值就会增长 0x61c88647

这个值很特殊,它是斐波那契数 也叫 黄金分割数hash增量为 这个数字,带来的好处就是 hash 分布非常均匀

我们自己可以尝试下:

可以看到产生的哈希码分布很均匀,这里不去细纠斐波那契具体算法,感兴趣的可以自行查阅相关资料。

# ThreadLocalMap Hash 冲突

注明: 下面所有示例图中,绿色块Entry代表正常数据灰色块代表Entrykey值为null已被垃圾回收白色块表示Entrynull

虽然ThreadLocalMap中使用了黄金分割数来作为hash计算因子,大大减少了Hash冲突的概率,但是仍然会存在冲突。

HashMap中解决冲突的方法是在数组上构造一个链表结构,冲突的数据挂载到链表上,如果链表长度超过一定数量则会转化成红黑树

ThreadLocalMap 中并没有链表结构,所以这里不能使用 HashMap 解决冲突的方式了。

如上图所示,如果我们插入一个value=27的数据,通过 hash 计算后应该落入槽位 4 中,而槽位 4 已经有了 Entry 数据。

此时就会线性向后查找,一直找到 Entrynull 的槽位才会停止查找,将当前元素放入此槽位中。当然迭代过程中还有其他的情况,比如遇到了 Entry 不为 nullkey 值相等的情况,还有 Entry 中的 key 值为 null 的情况等等都会有不同的处理,后面会一一详细讲解。

这里还画了一个Entry中的keynull的数据(Entry=2 的灰色块数据),因为key值是弱引用类型,所以会有这种数据存在。在set过程中,如果遇到了key过期的Entry数据,实际上是会进行一轮探测式清理操作的,具体操作方式后面会讲到。

# ThreadLocalMap.set()详解

# ThreadLocalMap.set()原理图解

看完了ThreadLocal hash 算法后,我们再来看set是如何实现的。

ThreadLocalMapset数据(新增或者更新数据)分为好几种情况,针对不同的情况我们画图来说明。

第一种情况: 通过hash计算后的槽位对应的Entry数据为空:

这里直接将数据放到该槽位即可。

第二种情况: 槽位数据不为空,key值与当前ThreadLocal通过hash计算获取的key值一致:

这里直接更新该槽位的数据。

第三种情况: 槽位数据不为空,往后遍历过程中,在找到Entrynull的槽位之前,没有遇到key过期的Entry

遍历散列数组,线性往后查找,如果找到Entrynull的槽位,则将数据放入该槽位中,或者往后遍历过程中,遇到了key 值相等的数据,直接更新即可。

第四种情况: 槽位数据不为空,往后遍历过程中,在找到Entrynull的槽位之前,遇到key过期的Entry,如下图,往后遍历过程中,遇到了index=7的槽位数据Entrykey=null

散列数组下标为 7 位置对应的Entry数据keynull,表明此数据key值已经被垃圾回收掉了,此时就会执行replaceStaleEntry()方法,该方法含义是替换过期数据的逻辑,以index=7位起点开始遍历,进行探测式数据清理工作。

初始化探测式清理过期数据扫描的开始位置:slotToExpunge = staleSlot = 7

以当前staleSlot开始 向前迭代查找,找其他过期的数据,然后更新过期数据起始扫描下标slotToExpungefor循环迭代,直到碰到Entrynull结束。

如果找到了过期的数据,继续向前迭代,直到遇到Entry=null的槽位才停止迭代,如下图所示,slotToExpunge 被更新为 0

以当前节点(index=7)向前迭代,检测是否有过期的Entry数据,如果有则更新slotToExpunge值。碰到null则结束探测。以上图为例slotToExpunge被更新为 0。

上面向前迭代的操作是为了更新探测清理过期数据的起始下标slotToExpunge的值,这个值在后面会讲解,它是用来判断当前过期槽位staleSlot之前是否还有过期元素。

接着开始以staleSlot位置(index=7)向后迭代,如果找到了相同 key 值的 Entry 数据:

从当前节点staleSlot向后查找key值相等的Entry元素,找到后更新Entry的值并交换staleSlot元素的位置(staleSlot位置为过期元素),更新Entry数据,然后开始进行过期Entry的清理工作,如下图所示:

向后遍历过程中,如果没有找到相同 key 值的 Entry 数据:

从当前节点staleSlot向后查找key值相等的Entry元素,直到Entrynull则停止寻找。通过上图可知,此时table中没有key值相同的Entry

创建新的Entry,替换table[stableSlot]位置:

替换完成后也是进行过期元素清理工作,清理工作主要是有两个方法:expungeStaleEntry()cleanSomeSlots(),具体细节后面会讲到,请继续往后看。

# ThreadLocalMap.set()源码详解

上面已经用图的方式解析了set()实现的原理,其实已经很清晰了,我们接着再看下源码:

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.set():

private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    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)]) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();

        if (k == key) {
            e.value = value;
            return;
        }

        if (k == null) {
            replaceStaleEntry(key, value, i);
            return;
        }
    }

    tab[i] = new Entry(key, value);
    int sz = ++size;
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
        rehash();
}
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这里会通过key来计算在散列表中的对应位置,然后以当前key对应的桶的位置向后查找,找到可以使用的桶。

Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
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什么情况下桶才是可以使用的呢?

  1. k = key 说明是替换操作,可以使用
  2. 碰到一个过期的桶,执行替换逻辑,占用过期桶
  3. 查找过程中,碰到桶中Entry=null的情况,直接使用

接着就是执行for循环遍历,向后查找,我们先看下nextIndex()prevIndex()方法实现:

private static int nextIndex(int i, int len) {
    return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}

private static int prevIndex(int i, int len) {
    return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
}
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接着看剩下for循环中的逻辑:

  1. 遍历当前key值对应的桶中Entry数据为空,这说明散列数组这里没有数据冲突,跳出for循环,直接set数据到对应的桶中
  2. 如果key值对应的桶中Entry数据不为空
    2.1 如果k = key,说明当前set操作是一个替换操作,做替换逻辑,直接返回
    2.2 如果key = null,说明当前桶位置的Entry是过期数据,执行replaceStaleEntry()方法(核心方法),然后返回
  3. for循环执行完毕,继续往下执行说明向后迭代的过程中遇到了entrynull的情况
    3.1 在Entrynull的桶中创建一个新的Entry对象
    3.2 执行++size操作
  4. 调用cleanSomeSlots()做一次启发式清理工作,清理散列数组中Entrykey过期的数据
    4.1 如果清理工作完成后,未清理到任何数据,且size超过了阈值(数组长度的 2/3),进行rehash()操作
    4.2 rehash()中会先进行一轮探测式清理,清理过期key,清理完成后如果size >= threshold - threshold / 4,就会执行真正的扩容逻辑(扩容逻辑往后看)

接着重点看下replaceStaleEntry()方法,replaceStaleEntry()方法提供替换过期数据的功能,我们可以对应上面第四种情况的原理图来再回顾下,具体代码如下:

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.replaceStaleEntry():

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
                                       int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    Entry e;

    int slotToExpunge = staleSlot;
    for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = prevIndex(i, len))

        if (e.get() == null)
            slotToExpunge = i;

    for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {

        ThreadLocal<?> k = e.get();

        if (k == key) {
            e.value = value;

            tab[i] = tab[staleSlot];
            tab[staleSlot] = e;

            if (slotToExpunge == staleSlot)
                slotToExpunge = i;
            cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
            return;
        }

        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
            slotToExpunge = i;
    }

    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = new Entry(key, value);

    if (slotToExpunge != staleSlot)
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
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slotToExpunge表示开始探测式清理过期数据的开始下标,默认从当前的staleSlot开始。以当前的staleSlot开始,向前迭代查找,找到没有过期的数据,for循环一直碰到Entrynull才会结束。如果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,即slotToExpunge=i

for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
     (e = tab[i]) != null;
     i = prevIndex(i, len)){

    if (e.get() == null){
        slotToExpunge = i;
    }
}
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接着开始从staleSlot向后查找,也是碰到Entrynull的桶结束。 如果迭代过程中,碰到 k == key,这说明这里是替换逻辑,替换新数据并且交换当前staleSlot位置。如果slotToExpunge == staleSlot,这说明replaceStaleEntry()一开始向前查找过期数据时并未找到过期的Entry数据,接着向后查找过程中也未发现过期数据,修改开始探测式清理过期数据的下标为当前循环的 index,即slotToExpunge = i。最后调用cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);进行启发式过期数据清理。

if (k == key) {
    e.value = value;

    tab[i] = tab[staleSlot];
    tab[staleSlot] = e;

    if (slotToExpunge == staleSlot)
        slotToExpunge = i;

    cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
    return;
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cleanSomeSlots()expungeStaleEntry()方法后面都会细讲,这两个是和清理相关的方法,一个是过期key相关Entry的启发式清理(Heuristically scan),另一个是过期key相关Entry的探测式清理。

如果 k != key则会接着往下走,k == null说明当前遍历的Entry是一个过期数据,slotToExpunge == staleSlot说明,一开始的向前查找数据并未找到过期的Entry。如果条件成立,则更新slotToExpunge 为当前位置,这个前提是前驱节点扫描时未发现过期数据。

if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
    slotToExpunge = i;
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往后迭代的过程中如果没有找到k == key的数据,且碰到Entrynull的数据,则结束当前的迭代操作。此时说明这里是一个添加的逻辑,将新的数据添加到table[staleSlot] 对应的slot中。

tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
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最后判断除了staleSlot以外,还发现了其他过期的slot数据,就要开启清理数据的逻辑:

if (slotToExpunge != staleSlot)
    cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
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# ThreadLocalMap过期 key 的探测式清理流程

上面我们有提及ThreadLocalMap的两种过期key数据清理方式:探测式清理启发式清理

我们先讲下探测式清理,也就是expungeStaleEntry方法,遍历散列数组,从开始位置向后探测清理过期数据,将过期数据的Entry设置为null,沿途中碰到未过期的数据则将此数据rehash后重新在table数组中定位,如果定位的位置已经有了数据,则会将未过期的数据放到最靠近此位置的Entry=null的桶中,使rehash后的Entry数据距离正确的桶的位置更近一些。操作逻辑如下:

如上图,set(27) 经过 hash 计算后应该落到index=4的桶中,由于index=4桶已经有了数据,所以往后迭代最终数据放入到index=7的桶中,放入后一段时间后index=5中的Entry数据key变为了null

如果再有其他数据setmap中,就会触发探测式清理操作。

如上图,执行探测式清理后,index=5的数据被清理掉,继续往后迭代,到index=7的元素时,经过rehash后发现该元素正确的index=4,而此位置已经有了数据,往后查找离index=4最近的Entry=null的节点(刚被探测式清理掉的数据:index=5),找到后移动index= 7的数据到index=5中,此时桶的位置离正确的位置index=4更近了。

经过一轮探测式清理后,key过期的数据会被清理掉,没过期的数据经过rehash重定位后所处的桶位置理论上更接近i= key.hashCode & (tab.len - 1)的位置。这种优化会提高整个散列表查询性能。

接着看下expungeStaleEntry()具体流程,我们还是以先原理图后源码讲解的方式来一步步梳理:

我们假设expungeStaleEntry(3) 来调用此方法,如上图所示,我们可以看到ThreadLocalMaptable的数据情况,接着执行清理操作:

第一步是清空当前staleSlot位置的数据,index=3位置的Entry变成了null。然后接着往后探测:

执行完第二步后,index=4 的元素挪到 index=3 的槽位中。

继续往后迭代检查,碰到正常数据,计算该数据位置是否偏移,如果被偏移,则重新计算slot位置,目的是让正常数据尽可能存放在正确位置或离正确位置更近的位置

在往后迭代的过程中碰到空的槽位,终止探测,这样一轮探测式清理工作就完成了,接着我们继续看看具体实现源代码

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = null;
    size--;

    Entry e;
    int i;
    for (i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        if (k == null) {
            e.value = null;
            tab[i] = null;
            size--;
        } else {
            int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
            if (h != i) {
                tab[i] = null;

                while (tab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, len);
                tab[h] = e;
            }
        }
    }
    return i;
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这里我们还是以staleSlot=3 来做示例说明,首先是将tab[staleSlot]槽位的数据清空,然后设置size-- 接着以staleSlot位置往后迭代,如果遇到k==null的过期数据,也是清空该槽位数据,然后size--

ThreadLocal<?> k = e.get();

if (k == null) {
    e.value = null;
    tab[i] = null;
    size--;
}
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如果key没有过期,重新计算当前key的下标位置是不是当前槽位下标位置,如果不是,那么说明产生了hash冲突,此时以新计算出来正确的槽位位置往后迭代,找到最近一个可以存放entry的位置。

int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {
    tab[i] = null;

    while (tab[h] != null)
        h = nextIndex(h, len);

    tab[h] = e;
}
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这里是处理正常的产生Hash冲突的数据,经过迭代后,有过Hash冲突数据的Entry位置会更靠近正确位置,这样的话,查询的时候 效率才会更高。

# ThreadLocalMap扩容机制

ThreadLocalMap.set()方法的最后,如果执行完启发式清理工作后,未清理到任何数据,且当前散列数组中Entry的数量已经达到了列表的扩容阈值(len*2/3),就开始执行rehash()逻辑:

if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    rehash();
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接着看下rehash()具体实现:

private void rehash() {
    expungeStaleEntries();

    if (size >= threshold - threshold / 4)
        resize();
}

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);
    }
}
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这里首先是会进行探测式清理工作,从table的起始位置往后清理,上面有分析清理的详细流程。清理完成之后,table中可能有一些keynullEntry数据被清理掉,所以此时通过判断size >= threshold - threshold / 4 也就是size >= threshold * 3/4 来决定是否扩容。

我们还记得上面进行rehash()的阈值是size >= threshold,所以当面试官套路我们ThreadLocalMap扩容机制的时候 我们一定要说清楚这两个步骤:

接着看看具体的resize()方法,为了方便演示,我们以oldTab.len=8来举例:

扩容后的tab的大小为oldLen * 2,然后遍历老的散列表,重新计算hash位置,然后放到新的tab数组中,如果出现hash冲突则往后寻找最近的entrynull的槽位,遍历完成之后,oldTab中所有的entry数据都已经放入到新的tab中了。重新计算tab下次扩容的阈值,具体代码如下:

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;
            } else {
                int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
                while (newTab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, newLen);
                newTab[h] = e;
                count++;
            }
        }
    }

    setThreshold(newLen);
    size = count;
    table = newTab;
}
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# ThreadLocalMap.get()详解

上面已经看完了set()方法的源码,其中包括set数据、清理数据、优化数据桶的位置等操作,接着看看get()操作的原理。

# ThreadLocalMap.get()图解

第一种情况: 通过查找key值计算出散列表中slot位置,然后该slot位置中的Entry.key和查找的key一致,则直接返回:

第二种情况: slot位置中的Entry.key和要查找的key不一致:

我们以get(ThreadLocal1)为例,通过hash计算后,正确的slot位置应该是 4,而index=4的槽位已经有了数据,且key值不等于ThreadLocal1,所以需要继续往后迭代查找。

迭代到index=5的数据时,此时Entry.key=null,触发一次探测式数据回收操作,执行expungeStaleEntry()方法,执行完后,index 5,8的数据都会被回收,而index 6,7的数据都会前移,此时继续往后迭代,到index = 6的时候即找到了key值相等的Entry数据,如下图所示:

# ThreadLocalMap.get()源码详解

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.getEntry():

private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
    int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
    Entry e = table[i];
    if (e != null && e.get() == key)
        return e;
    else
        return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}

private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    while (e != null) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        if (k == key)
            return e;
        if (k == null)
            expungeStaleEntry(i);
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }
    return null;
}
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# ThreadLocalMap过期 key 的启发式清理流程

上面多次提及到ThreadLocalMap过期key的两种清理方式:探测式清理(expungeStaleEntry())启发式清理(cleanSomeSlots())

探测式清理是以当前Entry 往后清理,遇到值为null则结束清理,属于线性探测清理

而启发式清理被作者定义为:Heuristically scan some cells looking for stale entries.

具体代码如下:

private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
    boolean removed = false;
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    do {
        i = nextIndex(i, len);
        Entry e = tab[i];
        if (e != null && e.get() == null) {
            n = len;
            removed = true;
            i = expungeStaleEntry(i);
        }
    } while ( (n >>>= 1) != 0);
    return removed;
}
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# InheritableThreadLocal

我们使用ThreadLocal的时候,在异步场景下是无法给子线程共享父线程中创建的线程副本数据的。

为了解决这个问题,JDK 中还有一个InheritableThreadLocal类,我们来看一个例子:

public class InheritableThreadLocalDemo {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal<String> ThreadLocal = new ThreadLocal<>();
        ThreadLocal<String> inheritableThreadLocal = new InheritableThreadLocal<>();
        ThreadLocal.set("父类数据:threadLocal");
        inheritableThreadLocal.set("父类数据:inheritableThreadLocal");

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("子线程获取父类ThreadLocal数据:" + ThreadLocal.get());
                System.out.println("子线程获取父类inheritableThreadLocal数据:" + inheritableThreadLocal.get());
            }
        }).start();
    }
}
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打印结果:

子线程获取父类ThreadLocal数据:null
子线程获取父类inheritableThreadLocal数据:父类数据:inheritableThreadLocal
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实现原理是子线程是通过在父线程中通过调用new Thread()方法来创建子线程,Thread#init方法在Thread的构造方法中被调用。在init方法中拷贝父线程数据到子线程中:

private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,
                      long stackSize, AccessControlContext acc,
                      boolean inheritThreadLocals) {
    if (name == null) {
        throw new NullPointerException("name cannot be null");
    }

    if (inheritThreadLocals && parent.inheritableThreadLocals != null)
        this.inheritableThreadLocals =
            ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
    this.stackSize = stackSize;
    tid = nextThreadID();
}
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InheritableThreadLocal仍然有缺陷,一般我们做异步化处理都是使用的线程池,而InheritableThreadLocal是在new Thread中的init()方法给赋值的,而线程池是线程复用的逻辑,所以这里会存在问题。

当然,有问题出现就会有解决问题的方案,阿里巴巴开源了一个TransmittableThreadLocal组件就可以解决这个问题,这里就不再延伸,感兴趣的可自行查阅资料。

# ThreadLocal项目中使用实战

# ThreadLocal使用场景

我们现在项目中日志记录用的是ELK+Logstash,最后在Kibana中进行展示和检索。

现在都是分布式系统统一对外提供服务,项目间调用的关系可以通过 traceId 来关联,但是不同项目之间如何传递 traceId 呢?

这里我们使用 org.slf4j.MDC 来实现此功能,内部就是通过 ThreadLocal 来实现的,具体实现如下:

当前端发送请求到服务 A时,服务 A会生成一个类似UUIDtraceId字符串,将此字符串放入当前线程的ThreadLocal中,在调用服务 B的时候,将traceId写入到请求的Header中,服务 B在接收请求时会先判断请求的Header中是否有traceId,如果存在则写入自己线程的ThreadLocal中。

图中的requestId即为我们各个系统链路关联的traceId,系统间互相调用,通过这个requestId即可找到对应链路,这里还有会有一些其他场景:

针对于这些场景,我们都可以有相应的解决方案,如下所示

# Feign 远程调用解决方案

服务发送请求:

@Component
@Slf4j
public class FeignInvokeInterceptor implements RequestInterceptor {

    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        String requestId = MDC.get("requestId");
        if (StringUtils.isNotBlank(requestId)) {
            template.header("requestId", requestId);
        }
    }
}
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服务接收请求:

@Slf4j
@Component
public class LogInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, Object arg2, Exception arg3) {
        MDC.remove("requestId");
    }

    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, Object arg2, ModelAndView arg3) {
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

        String requestId = request.getHeader(BaseConstant.REQUEST_ID_KEY);
        if (StringUtils.isBlank(requestId)) {
            requestId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
        }
        MDC.put("requestId", requestId);
        return true;
    }
}
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# 线程池异步调用,requestId 传递

因为MDC是基于ThreadLocal去实现的,异步过程中,子线程并没有办法获取到父线程ThreadLocal存储的数据,所以这里可以自定义线程池执行器,修改其中的run()方法:

public class MyThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {

    @Override
    public void execute(Runnable runnable) {
        Map<String, String> context = MDC.getCopyOfContextMap();
        super.execute(() -> run(runnable, context));
    }

    @Override
    private void run(Runnable runnable, Map<String, String> context) {
        if (context != null) {
            MDC.setContextMap(context);
        }
        try {
            runnable.run();
        } finally {
            MDC.remove();
        }
    }
}
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# 使用 MQ 发送消息给第三方系统

在 MQ 发送的消息体中自定义属性requestId,接收方消费消息后,自己解析requestId使用即可。