《ThreadLocal使用与学习总结:2023-12-15》由浅入深全面解析ThreadLocal

2023-12-17 21:02:49

由浅入深全面解析ThreadLocal

简介

  1. 线程并发:在多线程并发的场景下使用
  2. 传递数据:我们可以通过ThreadLocal在同一线程,不同组件中传递公共变量
  3. 线程隔离:每个线程的变量都是独立的,不会相互影响

基本使用

  1. 常用方法
    在这里插入图片描述

  2. 代码案例实现
    (1) 不使用ThreadLocal时模拟多线程存取数据

public class ThreadLocalDemo1 {
    private String content;

    public String getContent() {
        return content;
    }

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

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalDemo1 threadLocalDemo = new ThreadLocalDemo1();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    /**
                     * 每一个线程存一个变量,过一会取出这个变量
                     */
                    threadLocalDemo.setContent(Thread.currentThread().getName() + "的数据");
                    System.out.println("------------------------");
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----->" + threadLocalDemo.getContent());
                }
            });
            thread.setName("线程" + i);
            thread.start();
        }
    }
}

结果:

------------------------
线程0----->线程4的数据
------------------------
线程4----->线程4的数据
------------------------
线程2----->线程4的数据
------------------------
线程3----->线程4的数据
------------------------
线程1----->线程4的数据

(2) 使用ThreadLocal对多线程进行数据隔离,把数据绑定到ThreadLocal
(传统解决方案首先想到的就是加锁,确实可以实现,但是却牺牲了效率,需要等待上一个线程之行结束才可以往下之行)

public class ThreadLocalDemo2 {
    ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    private String content;

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

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

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalDemo2 threadLocalDemo2 = new ThreadLocalDemo2();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    /**
                     * 每一个线程存一个变量,过一会取出这个变量
                     */
                    threadLocalDemo2.setContent(Thread.currentThread().getName()+"的数据");
                    System.out.println("------------------------");
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----->" + threadLocalDemo2.getContent());
                }
            });
            thread.setName("线程" + i);
            thread.start();
        }
    }
}

结果:

------------------------
------------------------
------------------------
线程3----->线程3的数据
------------------------
线程2----->线程2的数据
线程1----->线程1的数据
线程0----->线程0的数据
------------------------
线程4----->线程4的数据

ThreadLocal与synchronized的区别

二者都是用来处理多线程并发访问的问题,但是二者的原理和侧重点不一样,简要说就是,ThreadLocal牺牲了空间,而synchronized是牺牲了时间来保证线程安全(隔离)。
在这里插入图片描述
总结:在上述的案例当中,使用ThreadLocal更为合理,这样保证了程序拥有了更高的并发性。

ThreadLocal现在的设计(JDK1.8)

  1. 简介
    每一个Thread维护一个ThreadLocalMap,这个Map的key为ThreadLocal实例本身,而value则为实际存储的值。
  2. 具体过程
    (1)每一个Thread内部都有一个Map(ThreadLocalMap)
    (2)Map里面存储的ThreadLocal对象(key)和线程的变量副本(value)
    (3)Thread的Map是由ThreadLocal来维护的,由ThreadLocal负责向Map获取和设置线程的变量值。
    (4)对于线程获取值,每一个副本只能获取当前线程本地的副本值,别的线程无法访问到,互不干扰,实现了线程隔离。
  3. 对比与1.8之前的设计(相当于Thread与ThreadLocal的角色互换了)
    在这里插入图片描述
  4. 1.8设计的好处
    (1)每个Map存储的Entry数量变少了(因为实际状况下Thread比ThreadLocal多)
    (2)当Thread销毁时,ThreadLocalMap也会随之销毁,避免内存的浪费

ThreadLocal核心方法源码分析

在这里插入图片描述

  1. get方法源码
public T get() {
		// 获取当前线程
        Thread t = Thread.currentThread();
        // 获取ThreadLocalMap
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        // map不为空时,获取里面的Entry
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value;
                // 返回结果
                return result;
            }
        }
        // 没有则赋值初始值null并返回
        return setInitialValue();
    }
  1. set方法源码
public void set(T value) {
		// 获取当前线程
        Thread t = Thread.currentThread();
        // 获取ThreadLocalMap
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
        	// 不为空直接set
            map.set(this, value);
        } else {
        	// map为空则创建并set
            createMap(t, value);
        }
    }
  1. initialValue方法返回初始值(protected修饰为了让子类覆盖设计的)需要自定义初始值可以重写该方法
protected T initialValue() {
        return null;
    }
  1. remove方法
public void remove() {
		 // 获取当前线程的ThreadLocalMap
         ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
         if (m != null) {
         	// 移除ThreadLocalMap
             m.remove(this);
         }
     }
  1. setInitialValue方法
private T setInitialValue() {
		// 得到初始化值null
        T value = initialValue();
        // 获取当前线程
        Thread t = Thread.currentThread();
        // 获取线程中ThreadLocalMap
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        // map存在的话把null设置进去,不存在则创建一个并将null设置进去
        if (map != null) {
            map.set(this, value);
        } else {
            createMap(t, value);
        }
        // 如果当前ThreadLocal属于TerminatingThreadLocal(关闭的ThreadLocal)则register(注册)到TerminatingThreadLocal
        if (this instanceof TerminatingThreadLocal) {
            TerminatingThreadLocal.register((TerminatingThreadLocal<?>) this);
        }
        return value;
    }

ThreadLocalMap源码分析

  1. 简介
    ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部类,没有实现Map接口,是独自设计实现Map功能,内部的Entry也是独立的。
  2. 结构图解
    在这里插入图片描述
  3. 成员变量
		// Entry类,继承弱应用,为了和Thread的生命周期解绑
		static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;

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

        /**
         * The initial capacity -- MUST be a power of two.
         * 初始容量,必须是二的幂
         */
        private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

        /**
         * The table, resized as necessary.
         * table.length MUST always be a power of two.
         * 根据需要调整大小。长度必须是2的幂。
         */
        private Entry[] table;

        /**
         * The number of entries in the table.
         * table中的entrie数量
         */
        private int size = 0;

        /**
         * The next size value at which to resize.
         * 要调整大小的下一个大小值
         */
        private int threshold; // Default to 0

        /**
         * Set the resize threshold to maintain at worst a 2/3 load factor.
         * 设置调整大小阈值以维持最坏的2/3负载因子
         */
        private void setThreshold(int len) {
            threshold = len * 2 / 3;
        }

        /**
         * Increment i modulo len.
         * 增量一
         */
        private static int nextIndex(int i, int len) {
            return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
        }

        /**
         * Decrement i modulo len.
         * 减量一
         */
        private static int prevIndex(int i, int len) {
            return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
        }

弱引用与内存泄露(内存泄漏和弱引用没有直接关系)

  1. 内存泄漏/溢出概念
    (1)Memory overflow:内存溢出,没有足够的空间提供给申请者使用
    (2)Memory leak:内存泄漏,系统中已动态分配的堆内存由于某种原因无法释放或者没有释放,导致系统内存堆积,影响系统运行,甚至导致系统崩溃。内存泄漏终将导致内存溢出。
  2. 强/弱引用概念
    (1)Strong Referce:强引用,我们常见的对象引用,只要有一个强引用指向对象,也就表明还“活着”,这种状况下垃圾回收机制(GC)是不会回收的。
    (2)Weak Referce:弱引用,继承了WeakReferce的对象,垃圾回收器发现了只具有弱引用的对象,不管当前系统的内存是否充足,都会回收他的内存。
  3. 如果key,即Entry使用强引用,也无法避免内存泄漏
    因为Entry是在Thread当前线程中,生命周期和Thread一样,没有手动删除Entry时Entry就会内存泄漏。
  4. 也就是说,只要在调用完ThreadLocal后及时使用remove方法,才能避免内存泄漏
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

ThreadLocal核心源码(Hash冲突解决)

  1. 从构造方法入手

		ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
			// 初始化table
            table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
            // 计算索引在数组中的位置(核心代码)
            int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
            // 设置值
            table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
            size = 1;
            // 设置阈值(INITIAL_CAPACITY的三分之二)
            setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
        }
  1. 重点分析int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 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;

public final int getAndAdd(int delta) {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta);
    }

(1)这里定义了一个AtomicInteger,每次获取并加上HASH_INCREMENT(0x61c88647,这个值与斐波那契数(黄金分割)有关),是为了让哈希码能够均匀的分布在2的n次方的数组(Entry[])里面,也就尽可能避免了哈希冲突。
(2)hashcode & (INITIAL_CAPACITY - 1) 相当于hashcode % (INITIAL_CAPACITY - 1) 的高效写法,所以size必须为2的次幂,这样最大程度避免了哈希冲突。

  1. set方法源码分析
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    		
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;
            // 计算索引
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
            /**
            *
            * 使用线性探测法查找元素
            * */
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 // 使用线性探测法查找元素
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                 // 获取到该Entry对应的ThreadLocal
                ThreadLocal<?> k = e.get();
                if (k == key) {
                // key存在则覆盖value
                    e.value = value;
                    return;
                }
                // key为null但是值不为null,这说明了之前使用过,但是ThreadLocal被垃圾回收了,当前的Entry是一个陈旧的(Stale)元素
                if (k == null) {
                // key(ThreadLocal)不存在,则新Entry替换旧的Entry,此方法做了不少垃圾清理的动作,避免了内存泄漏。
                    replaceStaleEntry(key, value, i);
                    return;
                }
            }
            // ThreadLocal中未找到key也没有陈旧的元素,此时则在这个位置新创建一个Entry
            tab[i] = new Entry(key, value);
            int sz = ++size;
            // cleanSomeSlots用于清理e.get()为null的key,如果大于阈值(2/3容量)则rehash(执行一次全表扫描清理工作)
            if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
                rehash();
        }
		/**
		* 线性探测法查找元素,到最后一个时重定位到第一个
		*/
		private static int nextIndex(int i, int len) {
            return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
        }

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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44976692/article/details/135026056
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