ThreadLocalTest.java

ThreadLocal有什么用？

通常情况下，我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢？JDK中自带的ThreadLocal类正是为了解决这样的问题。ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值，可以将ThreadLocal类形象的比喻成存放数据的盒子，盒子中可以存储每个线程的私有数据。如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本，这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用get()和set()方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值，从而避免了线程安全问题。
总结ThreadLocal使用场景: 当需要存储线程私有变量的时候、当需要实现线程安全的变量时、当需要减少线程资源竞争的时候。

如何使用ThreadLocal？

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

public class ThreadLocalExample implements Runnable{

     // SimpleDateFormat不是线程安全的，所以每个线程都要有自己独立的副本
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm"));

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocalExample obj = new ThreadLocalExample();
        for(int i=0 ; i<10; i++){
            Thread t = new Thread(obj, ""+i);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            t.start();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" default Formatter = "+formatter.get().toPattern());
        try {
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //formatter pattern is changed here by thread, but it won't reflect to other threads
        formatter.set(new SimpleDateFormat());

        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" formatter = "+formatter.get().toPattern());
    }
}

输出结果:

Thread Name= 0 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 0 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 1 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 1 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 3 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 2 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 3 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 4 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 5 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 5 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 6 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 6 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 7 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 7 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 8 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 9 default Formatter = yyyyMMdd HHmm
Thread Name= 8 formatter = yy-M-d ah:mm
Thread Name= 9 formatter = yy-M-d ah:mm

从输出中可以看出，虽然Thread-0已经改变了formatter的值，但Thread-1默认格式化值与初始化值相同，其他线程也一样。上面有一段代码用到了创建ThreadLocal变量的那段代码用到了Java8的知识，它等于下面这段代码，如果你写了下面这段代码的话，IDEA会提示你转换为Java8的格式。因为ThreadLocal类在Java8中扩展，使用一个新的方法withInitial(),将Supplier功能接口作为参数。

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = new ThreadLocal<SimpleDateFormat>(){
    @Override
    protected SimpleDateFormat initialValue(){
        return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm");
    }
};

ThreadLocal原理了解吗？

从Thread类源代码入手。

public class Thread implements Runnable {
    //......
    //与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    //与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
    //......
}

从上面Thread类源代码可以看出Thread类中有一个threadLocals和一个inheritableThreadLocals变量，它们都是ThreadLocalMap类型的变量,我们可以把ThreadLocalMap理解为ThreadLocal类实现的定制化的HashMap。默认情况下这两个变量都是null，只有当前线程调用ThreadLocal类的set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的get()、set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
    // 获取当前请求的线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    // 取出Thread类内部的threadLocals变量(哈希表结构)
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        // 将需要存储的值放入到这个哈希表中
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

通过上面这些内容，我们足以通过猜测得出结论：最终的变量是放在了当前线程的ThreadLocalMap中，并不是存在ThreadLocal上，ThreadLocal可以理解为只是ThreadLocalMap的封装，传递了变量值。ThrealLocal类中可以通过Thread.currentThread()获取到当前线程对象后，直接通过getMap(Thread t)可以访问到该线程的ThreadLocalMap对象。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap，而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为key，Object对象为value的键值对

ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    //......
}

比如我们在同一个线程中声明了两个ThreadLocal对象的话，Thread内部都是使用仅有的那个ThreadLocalMap存放数据的，ThreadLocalMap的key就是ThreadLocal对象，value就是ThreadLocal对象调用set方法设置的值。ThreadLocal数据结构如下图所示：

ThreadLocalMap是ThreadLocal的静态内部类。

总结ThreadLocal原理：每个线程是一个Thread实例，其内部维护一个threadLocals的实例成员，其类型是ThreadLocal.ThreadLocalMap。通过实例化ThreadLocal实例，我们可以对当前运行的线程设置一些线程私有的变量，通过调用ThreadLocal的set和get方法存取。ThreadLocal本身并不是一个容器，我们存取的value实际上存储在ThreadLocalMap中，ThreadLocal只是作为TheadLocalMap的key。每个线程实例都对应一个TheadLocalMap实例，我们可以在同一个线程里实例化很多个ThreadLocal来存储很多种类型的值，这些ThreadLocal实例分别作为key，对应各自的value，最终存储在Entry table数组中。
当调用ThreadLocal的set/get进行赋值/取值操作时，首先获取当前线程的ThreadLocalMap实例，然后就像操作一个普通的map一样，进行put和get。

ThreadLocal详解

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();
    }
}

打印结果：

[一枝花算不算浪漫]
size: 0

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ThreadLocal，value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key是ThreadLocal<?>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，ThreadLocal的key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的四种引用类型：

• 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GC后ThreadLocal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();
        }
    }
}

结果如下：

弱引用key:java.lang.ThreadLocal@433619b6,值:abc
弱引用key:java.lang.ThreadLocal@418a15e3,值:java.lang.ref.SoftReference@bf97a12
--gc后--
弱引用key:null,值:def

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);

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。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);
}

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。

ThreadLocalMapHash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);

ThreadLocalMap中hash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);
        }
    }
}

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。

ThreadLocalMapHash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Entry的key值为null，已被垃圾回收。白色块表示Entry为null。

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。而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Entry为null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null且key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key为null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()原理

看完了ThreadLocalhash算法后，我们再来看set是如何实现的。往ThreadLocalMap中set数据（新增或者更新数据）分为好几种情况。

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Entry为null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Entry为null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Entry为null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Entry的key=null，散列数组下标为7位置对应的Entry数据key为null，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slotToExpunge。for循环迭代，直到碰到Entry为null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Entry为null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()和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();
}

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);

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);
}

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entry为null的情况
   3.1 在Entry为null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Entry的key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);
}
// 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Entry为null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;
    }
}

接着开始从staleSlot向后查找，也是碰到Entry为null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;
}

cleanSomeSlots()和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(Heuristicallyscan)，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;

往后迭代的过程中如果没有找到k == key的数据，且碰到Entry为null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);

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);

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：探测式清理和启发式清理。

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。如果再有其他数据set到map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，我们假设expungeStaleEntry(3)来调用此方法，我们可以看到ThreadLocalMap中table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;
}

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--;
}

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;
}

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

在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();

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);
    }
}

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key为null的Entry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entry为null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;
}

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。index 6,7前移之后，继续从index=5往后迭代，于是就在index=5找到了key值相等的Entry数据。

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;
}

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;
}

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();
    }
}

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

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();
}

但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UUID的traceId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。

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);
        }
    }
}

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;
    }
}

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();
        }
    }
}

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

原文链接

ThreadLocal内存泄露问题是怎么导致的？

ThreadLocalMap中使用的key为ThreadLocal的弱引用，而value是强引用。所以，如果ThreadLocal没有被外部强引用的情况下，在垃圾回收的时候，key会被清理掉，而value不会被清理掉。这样一来，ThreadLocalMap中就会出现key为null的Entry。假如我们不做任何措施的话，value永远无法被GC回收，这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap实现中已经考虑了这种情况，在调用set()、get()、remove()方法的时候，会清理掉key为null的记录。使用完ThreadLocal方法后最好手动调用remove()方法.

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

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

ThreadLocal为什么内存泄漏

因为ThreadLocal是基于ThreadLocalMap实现的，其中ThreadLocalMap的Entry继承了WeakReference，而Entry对象中的key使用了WeakReference封装，也就是说，Entry中的key是一个弱引用类型，对于弱引用来说，它只能存活到下次GC之前，如果此时一个线程调用了ThreadLocalMap的set设置变量，当前的ThreadLocalMap就会新增一条记录，但由于发生了一次垃圾回收，这样就会造成一个结果:key值被回收掉了，但是value值还在内存中，而且如果线程一直存在的话，那么它的value值就会一直存在,这样被垃圾回收掉的key就会一直存在一条引用链:Thread->ThreadLocalMap->Entry->Value:就是因为这条引用链的存在，就会导致如果Thread还在运行，那么Entry不会被回收，进而value也不会被回收掉，但是Entry里面的key值已经被回收掉了,这只是一个线程，如果再来一个线程，又来一个线程…多了之后就会造成内存泄漏

详细解读ThreadLocal的内存泄露	ThreadLocal你怎么动不动就内存泄漏？	细数ThreadLocal三大坑，内存泄露仅是小儿科
内存泄露的原因找到了，罪魁祸首居然是Java TheadLocal	线上系统因为一个ThreadLocal直接内存飙升	ThreadLocal搭配线程池时为什么会造成内存泄漏
为什么大家都说ThreadLocal存在内存泄漏的风险？	ThreadLocal源码解读：内存泄露问题分析

ThreadLocalMap为什么使用弱引用而不是强引用？

强引用

一直活着：类似“Object obj=new Object()”这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象实例。

弱引用

弱引用介绍：

如果一个对象只具有弱引用，那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程，因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

回收就会死亡：被弱引用关联的对象实例只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象实例。在JDK1.2之后，提供了WeakReference类来实现弱引用。

软引用

有一次活的机会：软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象实例列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。在JDK1.2之后，提供了SoftReference类来实现软引用。

虚引用

也称为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。一个对象实例是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象实例被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK1.2之后，提供了PhantomReference类来实现虚引用。

总结

关于为什么ThreadLocalMap使用弱引用而不是强引用分两种情况讨论：

1. key使用强引用
   引用ThreadLocal的对象被回收了，但是ThreadLocalMap还持有ThreadLocal的强引用，如果没有手动删除，ThreadLocal不会被回收，导致Entry内存泄漏。
2. key使用弱引
   引用ThreadLocal的对象被回收了，由于ThreadLocalMap持有ThreadLocal的弱引用，即使没有手动删除，ThreadLocal也会被回收。value在下一次ThreadLocalMap调用set、get、remove的时候会被清除。

比较两种情况，我们可以发现：由于ThreadLocalMap的生命周期跟Thread一样长，如果都没有手动删除对应key，都会导致内存泄漏，但是使用弱引用可以多一层保障：弱引用ThreadLocal被清理后key为null，对应的value在下一次ThreadLocalMap调用set、get、remove的时候可能会被清除。因此，ThreadLocal内存泄漏的根源是：由于ThreadLocalMap的生命周期跟Thread一样长，如果没有手动删除对应key就会导致内存泄漏，而不是因为弱引用。

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