并发系列（2）之 ThreadLocal 详解

迈不过友情╰ 2022-02-14 10:18 267阅读 0赞

## 一、使用场景 ##

通常情况下避免多线程问题有三种方法：

*  不使用共享状态变量；
 *  状态变量为不可变的；
 *  访问共享变量时使用同步；

而 ThreadLocal 则是通过每个线程独享状态变量的方式，即不使用共享状态变量，来消除多线程问题的，例如：

@Slf4j public class TestThreadlocal {
      private static ThreadLocal<String> local = ThreadLocal.withInitial(() -> "init");
    
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Runnable r = new TT();
        new Thread(r, "thread1").start();
        Thread.sleep(2000);
        new Thread(r, "thread2").start();
        log.info("exit");
      }
    
      private static class TT implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
          log.info(local.get());
          local.set(Thread.currentThread().getName());
          log.info("set local name and get: {}", local.get());
        }
      }
    }

// 打印：

[14 19:27:39,818 INFO ] [thread1] TestThreadlocal - init
    [14 19:27:39,819 INFO ] [thread1] TestThreadlocal - set local name and get: thread1
    [14 19:27:41,818 INFO ] [main]    TestThreadlocal - exit
    [14 19:27:41,819 INFO ] [thread2] TestThreadlocal - init
    [14 19:27:41,819 INFO ] [thread2] TestThreadlocal - set local name and get: thread2

可以看到线程1和线程2虽然使用的是同一个 `ThreadLocal` 变量，但是他们之间却没有互相影响；其原因就是每个使用 `ThreadLocal` 变量的线程都会在各自的线程中保存一份 **独立** 的副本，所以各个线程之间没有相互影响；

## 二、ThreadLocal 结构概述 ##

ThreadLocal 的大体结构如图所示：

![threadlocal][]

如图所示：

*  在使用 ThreadLocal 的时候，是首先获得当前线程；
 *  然后取到线程的成员变量 ThreadLocalMap（暂时可以理解为和WeakHashMap相似，后面会详细讲到）；
 *  然后以当前的 ThreadLocal 变量作为 Key，取到 Entry；
 *  最后返回 Entry 中的 value；

其源代码如下：

**ThreadLocalMap.Entry:**

另外还需要注意这里的 Entry，

static class ThreadLocalMap {
      static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
        /** The value associated with this ThreadLocal. */
        Object value;
    
        Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
          super(k);
          value = v;
        }
      }
      
      ...
    }
    
    Reference(T referent) {
      this(referent, null);
    }

可以看到 `Entry` 继承了 `WeakReference`，并且没有传入 `ReferenceQueue`；关于 Reference 的部分下面我简单介绍

![reference][]

WeakReference 表示当传入的 **referent**（这里就是 ThreadLocal 自身），变成弱引用的时候（即没有强引用指向他的时候）；下一次 GC 将自动回收弱引用；这里没有传入 ReferenceQueue，也就代表不能集中监测回收已弃用的 Entry，而需要再次访问到对应的位置时才能检测到，具体内容下面还有讲到，注意这也是和 WeakHashMap 最大的两个区别之一；

**注意如果没有手动移除 ThreadLocal，而他有一直以强引用状态存活，就会导致 value 无法回收，至最终 OOM；所以在使用 ThreadLocal 的时候，最后一定要手动移除；**

## 三、ThreadLocalMap 结构概述 ##

### 1. set 方法 ###

ThreadLocalMap 看名字大致可以知道是类似于 HashMap的数据结构；但是有一个重要的区别是，**HashMap 使用拉链法解决哈希冲突，而 ThreadLocalMap 是使用线性探测法解决哈希冲突；**具体结构如图所示：

![reference][reference 1]

如图所示，ThreadLocalMap 里面没有链表的结构，当使用 `threadLocalHashCode & (len - 1);` 定位到哈希槽时，如果该位置为空则直接插入，如果不为空则检查下一个位置，直到遇到空的哈希槽；

另外它和我们通常见到的线性探测有点区别，在插入或删除的时候，会有哈希槽的移动；

![reference][reference 2]

源码如下：

public void set(T value) {
      Thread t = Thread.currentThread();
      ThreadLocalMap map = getMap(t);
      if (map != null)
        map.set(this, value);
      else
        createMap(t, value);    // 延迟初始化
    }
    
    private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
      Entry[] tab = table;
      int len = tab.length;
      int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);    // 定位哈希槽
      
      // 如果原本的位置不为空，则依次向后查找
      for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
      
        // 如果 threadLocal 已经存在，则直接用新值替代旧值
        if (k == key) {
          e.value = value;
          return;
        }
      
        // 如果向后找到一个已经弃用的哈希槽，则将其替换
        if (k == null) {
          replaceStaleEntry(key, value, i);
          return;
        }
      }
      
      // 如果定位的哈希槽为空，则直接插入新值
      tab[i] = new Entry(key, value);
      int sz = ++size;
      
      // 最后扫描其他弃用的哈希槽，如果最终超过阈值则扩容
      if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
        rehash();
      }
    }
    
    private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value, int staleSlot) {
      Entry[] tab = table;
      int len = tab.length;
      Entry e;
    
      int slotToExpunge = staleSlot;
      
      // 以 staleSlot 为基础，向前查找到最前面一个弃用的哈希槽，并确立清除开始位置
      for (int i = prevIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = prevIndex(i, len))
        if (e.get() == null) slotToExpunge = i;
    
      // 以 staleSlot 为基础，向后查找已经存在的 ThreadLocal
      for (int i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        
        // 如果向后还有目标 ThreadLocal，则交换位置
        if (k == key) {
          e.value = value;
    
          tab[i] = tab[staleSlot];
          tab[staleSlot] = e;
    
          // 刚交换的位置如果等于清除开始位置，则将其指向目标位置之后
          if (slotToExpunge == staleSlot) slotToExpunge = i;
          
          // 从开始清除位置开始扫描全表，并清除
          cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
          return;
        }
        
            // 如果在目标位置后面未找到目标 ThreadLocal，则 staleSlot 仍然是目标位置，并将开始清除位置指向后面
        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
          slotToExpunge = i;
      }
      
      // 在目标位置替换
      tab[staleSlot].value = null;
      tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
    
      // 如果开始清除的位置，不是目标位置，则扫描全表并清除
      if (slotToExpunge != staleSlot)
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
    }

其中总体思路是：

*  如果目标位置为空，则直接插入；
 *  如果不为空，则向后查询，看是否有目标key存在，如果存在则交换位置，并插入；
 *  另外还需要确定一个跳跃扫描全表的起始位置，必须是弃用的哈希槽，如果目标位置前面有就找最前面的，如果没有就用后面的；

### 2. get 方法 ###

public T get() {
      Thread t = Thread.currentThread();
      ThreadLocalMap map = getMap(t);
      if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
          @SuppressWarnings("unchecked")
          T result = (T)e.value;
          return result;
        }
      }
      return setInitialValue();
    }
    
    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;
    }

从源码里面也可以看到上面讲的逻辑：

*  首先获取 ThreadLocalMap，如果 map 为空则初始化；也可以使用 `Thread.withInitial(Supplier<? extends S> supplier)`；工厂方法创建以初始值的 ThreadLocal，或则直接覆盖 `Thread.initialValue()`方法；
 *  然后用哈希定位哈希槽，如果命中则返回，未命中则向后一次查询；
 *  如果最终未找到，则用 `Thread.initialValue()` 方法返回初始值；

### 3. remove 方法 ###

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

移除的逻辑也可 HashMap 类似：

*  首先查找到目标哈希槽，然后清除；
 *  注意这里的清除并非直接将 Entry 置为 null，而是先将 WeakReference 的 referent置为空，在扫描全表；其实是在模拟了 WeakReference 清除的过程，如果 ThreadLocal 变成弱引用，在访问一次 ThreadLocalMap，其清除的过程是一样的；
 *  另外注意这里清除后和 HashMap 一样，容量是不会缩小的；

### 4. ThreadLocal 哈希计算 ###

int index = key.threadLocalHashCode & (len-1);
    
    private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
    private static int nextHashCode() { return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT); }
    private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
    private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;

这里哈希槽的定位仍然是使用的除留余数法，当容量是2的幂时，`hash % length = hash & (length-1)`；但是 ThreadLocalMap 和 HashMap 有点区别的是，ThreadLocalMap 的 key 都是 ThreadLocal，如果这里使用通常意义的哈希计算方法，那肯定每个 key 都会发生哈希碰撞；**所以需要用一种方法将相同的 key 区分开，并均匀的分布到 2的幂的数组中；**

所以就看到了上面的计算方法，ThreadLocal 的哈希值每次增加 `0x61c88647`；具体原因大家可以参见源码注释，其目的就是能使 key 均匀的分布到 2的幂的数组中；

### 5. 清除方法 ###

cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
    
    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;
    }
    
    private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
      Entry[] tab = table;
      int len = tab.length;
    
      // expunge entry at staleSlot
      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; 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;
    
            // 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;
    }

**expungeStaleEntry：**

*  首先清除目标位置；
 *  然后向后依次扫描，直到遇到空的哈希槽；
 *  如果遇到已弃用的哈希槽则清除，如果遇到因哈希冲突后移的 ThreadLocal，则前移；

cleanSomeSlots 则是向后偏移调用 expungeStaleEntry 方法 `log(n)` 次，`cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);` 连用就可以扫描全表清除已弃用的哈希槽；

### 6. 扩容方法 ###

private void rehash() {
      expungeStaleEntries();
    
      // Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
      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);
      }
    }
    
    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; // Help the GC
          } 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;
    }

扩容时：

*  首先扫描全表清除已弃用的哈希槽；
 *  如果清除后仍然超过阈值，则扩容；
 *  扩容时，容量增加 1 倍（初始容量为 16，所以容量一直是2的幂），然后将旧表中的值，依次插到新表；

## 四、InheritableThreadLocal ##

`InheritableThreadLocal` 是可以被继承的 ThreaLocal；在 Thread 中有成员变量用来继承父类的 ThreadLocalMap ；`ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals`；比如：

@Slf4j public class TestThreadlocal {
      private static InheritableThreadLocal<String> local = new InheritableThreadLocal();
    
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Runnable r = new TT();
    
        local.set("parent");
        log.info("get: {}", local.get());
        Thread.sleep(1000);
        new Thread(r, "child").start();
        log.info("exit");
    
      }
    
      private static class TT implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
          log.info(local.get());
          local.set(Thread.currentThread().getName());
          log.info("set local name and get: {}", local.get());
        }
      }
    }

// 打印：

[15 10:58:29,878 INFO ] [main]  TestThreadlocal - get: parent
    [15 10:58:30,878 INFO ] [main]  TestThreadlocal - exit
    [15 10:58:30,878 INFO ] [child] TestThreadlocal - parent
    [15 10:58:30,878 INFO ] [child] TestThreadlocal - set local name and get: child

## 总结 ##

*  ThreadLocal 通过线程独占的方式，也就是隔离的方式，避免了多线程问题；
 *  在使用 ThreadLocal 的时候一定要手动移除，以避免内存泄漏；

[threadlocal]: /images/20220214/f64c1353e65248858f18738f8d4b136f.png
[reference]: /images/20220214/669379337c784bda8cab4728e40757c2.png
[reference 1]: /images/20220214/31bff6f1b5e7411f9198f39b6ea91a97.png
[reference 2]: /images/20220214/6fd70dbbe6a34f68b4fb951f43a5abc9.png