什么是 ThreadLocal?

ThreadLocal 诞生于 JDK 1.2,用于解决多线程间的数据隔离问题。也就是说 ThreadLocal 会为每一个线程创建一个单独的变量副本。

ThreadLocal 有什么用?

ThreadLocal 最典型的使用场景有两个:

  • ThreadLocal 可以用来管理 Session,因为每个人的信息都是不一样的,所以就很适合用 ThreadLocal 来管理;
  • 数据库连接,为每一个线程分配一个独立的资源,也适合用 ThreadLocal 来实现。

其中,ThreadLocal 也被用在很多大型开源框架中,比如 Spring 的事务管理器,还有 Hibernate 的 Session 管理等,既然 ThreadLocal 用途如此广泛,那接下来就让我们共同看看 ThreadLocal 要怎么用?ThreadLocal 使用中要注意什么?以及 ThreadLocal 的存储原理等,一起来看吧。

ThreadLocal 基础使用

ThreadLocal 常用方法有 set(T)、get()、remove() 等,具体使用请参考以下代码。

ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
// 存值
threadLocal.set(Arrays.asList("洲洋", "Java 面试题"));
// 取值
List list = (List) threadLocal.get();
System.out.println(list.size());
System.out.println(threadLocal.get());
//删除值
threadLocal.remove();
System.out.println(threadLocal.get());

以上程序执行结果如下:

2

[洲洋, Java 面试题]

null

ThreadLocal 所有方法,如下图所示:

ThreadLocal 数据共享

既然 ThreadLocal 设计的初衷是解决线程间信息隔离的,那 ThreadLocal 能不能实现线程间信息共享呢?

答案是肯定的,只需要使用 ThreadLocal 的子类 InheritableThreadLocal 就可以轻松实现,来看具体实现代码:

ThreadLocal inheritableThreadLocal = new InheritableThreadLocal();
inheritableThreadLocal.set("洲洋");
new Thread(() -> System.out.println(inheritableThreadLocal.get())).start();

以上程序执行结果如下:

洲洋

从以上代码可以看出,主线程和新创建的线程之间实现了信息共享。

ThreadLocal 高级用法

内存溢出代码演示

下面我们用代码实现 ThreadLocal 内存溢出的情况,请参考以下代码。

class ThreadLocalTest {
static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
static Integer MOCK_MAX = 10000;
static Integer THREAD_MAX = 100;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_MAX);
for (int i = 0; i < THREAD_MAX; i++) {
executorService.execute(() -> {
threadLocal.set(new ThreadLocalTest().getList());
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
});
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
executorService.shutdown();
}
List getList() {
List list = new ArrayList();
for (int i = 0; i < MOCK_MAX; i++) {
list.add("Version:JDK 8");
list.add("ThreadLocal");
list.add("Author:洲洋");
list.add("DateTime:" + LocalDateTime.now());
list.add("Test:ThreadLocal OOM");
}
return list;
}
}

设置 JVM(Java 虚拟机)启动参数 -Xmx=100m (最大运行内存 100 M),运行程序不久后就会出现如下异常:

此时我们用 VisualVM 观察到程序运行的内存使用情况,发现内存一直在缓慢地上升直到内存超出最大值,从而发生内存溢出的情况。

内存使用情况,如下图所示:

在开始之前,先来看下 ThreadLocal 是如何存储数据的。

首先,找到 ThreadLocal.set() 的源码,代码如下(此源码基于 JDK 8):

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

可以看出 ThreadLocal 首先获取到 ThreadLocalMap 对象,然后再执行 ThreadLocalMap.set() 方法,进而打开此方法的源码,代码如下:

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();
}

从整个代码可以看出,首先 ThreadLocal 并不存储数据,而是依靠 ThreadLocalMap 来存储数据,ThreadLocalMap 中有一个 Entry 数组,每个 Entry 对象是以 K/V 的形式对数据进行存储的,其中 K 就是 ThreadLocal 本身,而 V 就是要存储的值,如下图所示:

可以看出:一个 Thread 中只有一个 ThreadLocalMap,每个 ThreadLocalMap 中存有多个 ThreadLocal,Threax;box-sizing:border-box;vertical-align:middle;max-width:100%;outline:0px;">

其中:实线代表强引用,虚线代表弱引用(弱引用具有更短暂的生命周期,在执行垃圾回收时,一旦发现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)。

看到这里我们就理解了 ThreadLocal 造成内存溢出的原因:如果 ThreadLocal 没有被直接引用(外部强引用),在 GC(垃圾回收)时,由于 ThreadLocaltry -> value 并且永远无法回收,从而造成内存泄漏。

ThreadLocal 的正确使用方法

既然已经知道了 ThreadLocal 内存溢出的原因,那解决办法就很清晰了,只需要在使用完 ThreadLocal 之后,调用remove() 方法,清除掉 ThreadLocalMap 中的无用数据就可以了。

正确使用的完整示例代码如下:

class ThreadLocalTest {
static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
static Integer MOCK_MAX = 10000;
static Integer THREAD_MAX = 100;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_MAX);
for (int i = 0; i < THREAD_MAX; i++) {
executorService.execute(() -> {
threadLocal.set(new ThreadLocalTest().getList());
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
// 移除对象
threadLocal.remove();
});
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
executorService.shutdown();
}
List getList() {
List list = new ArrayList();
for (int i = 0; i < MOCK_MAX; i++) {
list.add("Version:JDK 8");
list.add("ThreadLocal");
list.add("Author:洲洋");
list.add("DateTime:" + LocalDateTime.now());
list.add("Test:ThreadLocal OOM");
}
return list;
}
}

可以看出核心代码,我们添加了一句 threadLocal.remove() 命令就解决了内存溢出的问题,这个时候运行代码观察,发现内存的值一直在一个固定的范围内,如下图所示:

这样就解决了 ThreadLocal 内存溢出的问题了。

相关面试题

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答:通过 ThreadLocal 的子类 InheritableThreadLocal 可以天然的支持多线程间的信息共享。

3.以下程序打印的结果是 true 还是 false?

ThreadLocal threadLocal = new InheritableThreadLocal();
threadLocal.set("洲洋");
ThreadLocal threadLocal2 = new ThreadLocal();
threadLocal2.set("洲洋");
new Thread(() -> {
System.out.println(threadLocal.get().equals(threadLocal2.get()));
}).start();

答:false。

题目分析:因为 threadLocal 使用的是 InheritableThreadLocal(共享本地线程),所以 threadLocal.get() 结果为 洲洋 ,而 threadLocal2 使用的是 ThreadLocal,因此在新线程中 threadLocal2.get() 的结果为 null ,因而它们比较的最终结果为 false。

4.ThreadLocal 为什么会发生内存溢出?

答:ThreadLocal 造成内存溢出的原因:如果 ThreadLocal 没有被直接引用(外部强引用),在 GC(垃圾回收)时,由于 ThreadLocalMap 中的 key 是弱引用,所以一定就会被回收,这样一来 ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry,并且没有办法访问这些数据,如果当前线程再迟迟不结束的话,这些 key 为 null 的 Entry 的 value 就会一直存在一条强引用链:Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value 并且永远无法回收,从而造成内存泄漏。

5.解决 ThreadLocal 内存溢出的关键代码是什么?

答:关键代码为 threadLocal.remove() ,使用完 ThreadLocal 之后,调用remove() 方法,清除掉 ThreadLocalMap 中的无用数据就可以避免内存溢出了。

6.ThreadLocal 和 Synchonized 有什么区别?

答:ThreadLocal 和 Synchonized 都用于解决多线程并发访问,防止任务在共享资源上产生冲突,但是 ThreadLocal 与 Synchronized 有本质的区别,Synchronized 用于实现同步机制,是利用锁的机制使变量或代码块在某一时刻只能被一个线程访问,是一种 “以时间换空间” 的方式;而 ThreadLocal 为每一个线程提供了独立的变量副本,这样每个线程的(变量)操作都是相互隔离的,这是一种 “以空间换时间” 的方式。

总结

ThreadLocal 的主要方法是 set(T) 和 get(),用于多线程间的数据隔离,ThreadLocal 也提供了 InheritableThreadLocal 子类,用于实现多线程间的数据共享。但使用 ThreadLocal 一定要注意用完之后使用 remove() 清空 ThreadLocal,不然会操作内存溢出的问题。


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