并发编程系列之ThreadLocal实现原理

ThreadLocal看词义，线程本地变量？线程的变量，要怎么定义？怎么使用？ThreadLocal是线程安全的？下面给出一个简单例子，引出本文

1、变量的作用域？

局部变量（线程安全）

public class A {
    void doSome1() {
        int a = 11;
    }
    void doSome2() {
        int a = 12;
    }
    void doSome3() {
        doSome1();
        doSome2();
    }
}

全局变量（线程不安全）
需要加同步控制才能保证线程安全

public class A {
	public static int count =1;
}

2、什么是ThreadLocal？

引用ThreadLocal里的代码注释：
This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterparts in that each thread that accesses one (via its {@code get} or {@code set} method) has its own, independently initialized copy of the variable. {@code ThreadLocal} instances are typically private static fields in classes that wish to associate state with a thread (e.g., a user ID or Transaction ID).

ThreadLocal是一个线程的本地变量，可以理解为线程的变量，在线程执行过程随时可以访问。ThreadLocal变量，只有当前线程才能访问，其它线程不能访问，所以本质上ThreadLocal就是线程安全的。所以ThreadLocal的作用和上面例子说的局部变量一样是线程安全的。

前面的学习，我们知道要保证线程安全，一般就是想到加锁，不管是synchronized还是cas锁等，都会在并发的时候对性能产生一定的影响。ThreadLocal是怎么实现线程安全的？详细可以学习一下ThreadLocal源码

3、ThreadLocal 主要方法和成员变量

ThreadLocal主要的方法有：

// 获取当前线程本地变量的值
public T get() {}
// 给当前线程本地变量设置值
public void set(T value){}
// 清除当前线程本地变量的值。
public void remove(){}
// 统一初始化所有线程的ThreadLocal的值
public static <S> ThreadLocal<S> withInitial(Supplier<? extends S> supplier) {
        
}

主要变量：

// 调用nextHashCode()方法获取下一个hashCode值
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
// AmoicInteger原子类，用于计算hashCode值
private staitc AmoicInteger nextHashCode = new AmoicInteger();
// 斐波那契数，也叫黄金分割数，可以让hash值分布非常均匀
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647；
// 获取下一个hashCode值方法，只用原子类操作
private static int nextHashCode () {
    return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}

4、ThreadLocalMap

看了源码，找到set方法都可以找到一个关键的ThreadLocalMap，ThreadLocalMap 是 ThreadLocal 类的一个静态内部类
ThreadLocalMap is a customized hash map suitable only for maintaining thread local values.

ThreadLocal是ThreadLocal里自定义的hash map，当然和jdk里的HashMap实现是不同，这个map主要作用也是存储ThreadLocal变量值

ThreadLocalMap内部维护着一个Entry节点，Entry继承WeakReference，泛型是ThreadLocal，key申明为ThreadLocal<?> k，实际上就是ThreadLocal的弱引用

/**
 * The entries in this hash map extend WeakReference, using
 * its main ref field as the key (which is always a
 * ThreadLocal object).  Note that null keys (i.e. entry.get()
 * == null) mean that the key is no longer referenced, so the
 * entry can be expunged from table.  Such entries are referred to
 * as "stale entries" in the code that follows.
 */
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;
    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

强引用： new 出来的对象就是强引用，内存不足或者垃圾回收时候，垃圾回收器都不会回收强引用的对象
软引用：使用 SoftReference 修饰的对象被称为软引用，在内存溢出时，软引用指向的对象会被回收
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，被弱引用指向的对象就会被回收。
虚引用：虚引用是最弱的引用，用 PhantomReference 进行指定。同样是发生垃圾回收也会被回收，作用是跟踪对象的垃圾回收。

引用类型	回收时间	用途
强引用	JVM停止运行时	对象的一般状态
软引用	当内存不足时	对象缓存
弱引用	正常垃圾回收时	对象缓存
虚引用	正常垃圾回收时	跟踪对象的垃圾回收

5、Thread、ThreadLocalMap、ThreadLocal关系

Thread、ThreadLocalMap、ThreadLocal 结构关系图：
每一个Thread都有一个threadLocals变量，这个threadLocals变量其实就是ThreadLocal.ThreadLocalMap，ThreadLocalMap被设计为ThreadLocal的内部类，在ThreadLocalMap内部类里，在其静态内部类Entry是以ThreadLocal的虚引用为key

Thread、ThreadLocalMap、ThreadLocal 类关系图：

6、ThreadLocal.set () 方法源码实现

public void set(T value) {
	// 获取当前线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    // 获取当前线程的ThreadLocalMap
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    // map不为null，调用ThreadLocalMap的set方法设置值
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        // map为null，调用createMap方法初始化创建map
        createMap(t, value);
}
// 获取当前线程的threadLocals，也就是ThreadLocal.ThreadLocalMap
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
   return t.threadLocals;
}
// 创建ThreadLocalMap 
void createMap(Thread t, T firstValue) {
   t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
// ThreadLocalMap构造函数
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    // 初始化Entry表的容量默认为16
    table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
    // 数组下标，hashCode与(INITIAL_CAPACITY - 1)
    int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
    // 创建Entry
    table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
    // size初始化为1
    size = 1;
    // 设置扩容阙值 ，默认为 len * 2 / 3
    setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
// 设置阙值
private void setThreshold(int len) {
    threshold = len * 2 / 3;
}

所以，set方法主要流程为：

获取当前线程的 ThreadLocalMap
获取得到，调用ThreadLocalMap 的set方法设置值
获取不到，调用createMap方法创建ThreadLocalMap

看起来并不复杂，其实并不然，复杂的逻辑在ThreadLocalMap的set方法里

private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
	// 获取Entry表
    Entry[] tab = table;
    // 获取表长度
    int len = tab.length;
    // 获取数组下标 ，hashcode 与 (len-1)
    int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
    for (Entry e = tab[i];
         e != null;
         e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
		// 找到key相同的就更新value的值
        if (k == key) {
            e.value = value;
            return;
        }
        // key为null，说明key过期了，被gc回收
        if (k == null) {
            // 初始化探测式清理的起始位置，替换过期元素
            replaceStaleEntry(key, value, i);
            return;
        }
    }
	// 没有找到key相等的entry，而且没有key过期的entry，新建一个entry
    tab[i] = new Entry(key, value);
    // 存放元素数量+1
    int sz = ++size;
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
        rehash();
}

replaceStaleEntry方法：

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
                                       int staleSlot) {
                                       
    // 获取Entry表                                   
    Entry[] tab = table;
    // Entry表长度
    int len = tab.length;
    Entry e;
    // 定义探测式清理起始位置
    int slotToExpunge = staleSlot;
    // 从staleSlot开始遍历查找是否有key为null的，有就更新slaleSlot
    for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = prevIndex(i, len))
        if (e.get() == null)
            slotToExpunge = i;
    // staleSlot开始向后循环
    for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        // 如果找到key相同的entry，就替换staleSlot和i的位置，更新value的值
        if (k == key) {
            e.value = value;
            // 替换staleSlot和i的位置
            tab[i] = tab[staleSlot];
            // 更新value的值
            tab[staleSlot] = e;
            // 向前循环的没有查找到key过期的entry，更新slotToExpunge值
            if (slotToExpunge == staleSlot)
                slotToExpunge = i;
            // 会调用启动式过期清理，先会进行一遍过期元素探测操作
            cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
            return;
        }
        // 没找到过期的key，更新slotToExpunge
        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
            slotToExpunge = i;
    }
    
    // 找到Entry为null的数据,将数据放入该槽位
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
    // 从staleSlot开始向前迭代查找有key=null的entry
    if (slotToExpunge != staleSlot)
        // 调用启动式过期清理，先会进行一次过期元素探测，如果发现了有过期的数据就会先进行探测式清理
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}

探测式清理：

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    // 将起始位置置空
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = null;
    // 元素数量减1
    size--;
    Entry e;
    int i;
    for (i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        // key为null，说明过期了，被GC回收
        if (k == null) { 
            // 清空元素，并减1
            e.value = null;
            tab[i] = null;
            size--;
        } else {
            // key没有过期，则重新计算hash，重新获取下标 
            int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
            if (h != i) {
                // i位置槽置空
                tab[i] = null;
                // Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
                // null because multiple entries could have been stale.
                // 寻找离冲突key所在entry最近的空槽，放入该槽
                while (tab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, len);
                tab[h] = e;
            }
        }
    }
    return i;
}

启动式清理：

private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
    boolean removed = false;
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    do {
        // 从下一个位置开始
        i = nextIndex(i, len); 
        Entry e = tab[i];
        // 遍历到key==null的Entry
        if (e != null && e.get() == null) {
            // 重置n
            n = len; 
            // 标志有清理元素
            removed = true; 
            // 清理
            i = expungeStaleEntry(i); 
        }
    } while ( (n >>>= 1) != 0); // log(n) 限制 对数次
    return removed;
}

7、ThreadLocal.get () 方法源码实现

public T get() {
    // 获取当前线程
    Thread t = Thread.currentThread();
    // 获取当前线程的ThreadLocalMap
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        // map获取得到，返回value
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;
            return result;
        }
    }
    // 未找到的话，则调用setInitialValue()方法设置null
    return setInitialValue();
}
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
    int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
    Entry e = table[i];
    // key相等直接返回
    if (e != null && e.get() == key)
        return e;
    else
        // key不相等，调用getEntryAfterMiss()方法
        return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
	
    // 迭代往后查找key相等的entry
    while (e != null) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        if (k == key)
            return e;
        // 遇到key=null的entry，先进行探测式清理工作
        if (k == null)
            expungeStaleEntry(i);
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }
    return null;
}

8、ThreadLocal的扩容机制

当散列数组中元素已经超过扩容阙值 len*2/3，会进行扩容

if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    rehash();

扩容机制核心方法：

private void rehash() {
    //先进行探测式清理工作
    expungeStaleEntries();
    //探测式清理完毕之后 如果size >= threshold - threshold / 4（也就是 size >= len * 1/2），则扩容
    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);
    }
}

所以，主要流程是：

先进行探测式清理工作
探测式清理完毕之后如果size >= threshold - threshold / 4（也就是 size >= len * 1/2），则扩容

private void resize() {
    Entry[] oldTab = table;
    int oldLen = oldTab.length;
    // tab 的大小变为原先的两倍 oldLen * 2
    int newLen = oldLen * 2;
    Entry[] newTab = new Entry[newLen];
    int count = 0;
    // 遍历生成新的散列表
    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 {
                // entry表下标
                int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
                while (newTab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, newLen);
                newTab[h] = e;
                count++;
            }
        }
    }
    // 重新计算扩容阙值
    setThreshold(newLen);
    size = count;
    table = newTab;
}

9、ThreadLocal.remove()方法实现

public void remove() {
    // 获取当前线程的ThreadLocalMap
    ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
    if (m != null)
        m.remove(this);
}
private void remove(ThreadLocal<?> key) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    // 获取Entry下标
    int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
    
    // 从hash获取的下标开始，寻找key相等的entry元素清除
    for (Entry e = tab[i];
         e != null;
         e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        if (e.get() == key) {
            e.clear();
            // 进行探测式清理工作
            expungeStaleEntry(i);
            return;
        }
    }
}

10、如何正确使用ThreadLocal

前面已经对ThreadLocal进行了浅显的分析，然后在实际工作中如何使用ThreadLocal？

在ThreadLocal源码的注释里，作者已经给出一个例子：

package com.example.concurrent.threadlocal;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class ThreadId {
    // Atomic integer containing the next thread ID to be assigned
    private static final AtomicInteger nextId = new AtomicInteger(0);
    // Thread local variable containing each thread's ID
    private static final ThreadLocal<Integer> threadId =
            new ThreadLocal<Integer>() {
                @Override
                protected Integer initialValue() {
                    return nextId.getAndIncrement();
                }
            };
    // Returns the current thread's unique ID, assigning it if necessary
    public static int get() {
       return threadId.get();
    }
}

我们复制例子运行一下，例子也比较简单，是通过原子类加上ThreadLocal实现的线程安全的计数例子，然后ThreadLocal如何正确使用？

使用ThreadLocal时候，最好声明为static的
使用ThreadLocal之后，记得手动调用remove方法

为什么要使用remove？在阿里编程规范里也说明了不remove可能会造成内存泄漏问题，不正确使用可能造成：

内存被占用
内存泄漏
线程被复用的情况，比如使用线程池或者是在web容器线程池中的线程，都可能会造成使用遗留的脏数据，影响业务逻辑。
所以正确的使用规范：

private static final ThreadLocal<?> threadLocal = new ThreadLocal<>(); 
    try {
        threadLocal.set(a);
        //执行业务逻辑，逻辑中 get()值
    }finally{
        //确保用完后，清除
        threadLocal.remove();
    }

InheritableThreadLocal
在实际的使用中，可能会遇到，子线程获取父线程里创建的ThreadLocal对象的数据，不过ThreadLocal是不支持这种情况，需要使用InheritableThreadLocal

package com.example.concurrent.threadlocal;
public class InheritableThreadLocalSample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocal<String> t1 = new ThreadLocal<>();
        InheritableThreadLocal<String> t2 = new InheritableThreadLocal<>();
        t1.set("test1");
        t2.set("test2");
        new Thread(()->{
            System.out.println(String.format("获取ThreadLocal数据 %s" , t1.get()));
            System.out.println(String.format("获取InheritableThreadLocal数据 %s" , t2.get()));
        }).start();
    }
}

获取ThreadLocal数据 null
获取InheritableThreadLocal数据 test2