深度揭秘ThreadLocal

深度揭秘ThreadLocal

ThreadLocal是开发中最常用的技术之一,也是面试重要的考点。本文将由浅入深,介绍ThreadLocal的使用方式、实现原理、内存泄漏问题以及使用场景。
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ThreadLocal作用

在并发编程中时常有这样一种需求:每条线程都需要存取一个同名变量,但每条线程中该变量的值均不相同。

如果是你,该如何实现上述功能?常规的思路如下:
使用一个线程共享的Map<Thread,Object>,Map中的key为线程对象,value即为需要存储的值。那么,我们只需要通过map.get(Thread.currentThread())即可获取本线程中该变量的值。

这种方式确实可以实现我们的需求,但它有何缺点呢?——答案就是:需要同步,效率低!

由于这个map对象需要被所有线程共享,因此需要加锁来保证线程安全性。当然我们可以使用java.util.concurrent.*包下的ConcurrentHashMap提高并发效率,但这种方法只能降低锁的粒度,不能从根本上避免同步锁。而JDK提供的ThreadLocal就能很好地解决这一问题。下面来看看ThreadLocal是如何高效地实现这一需求的。

如何使用ThreadLocal

在介绍ThreadLocal原理之前,首先简单介绍一下它的使用方法。

public class Main{
    private ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    public void start() {
        for (int i=0; i<10; i++) {
            new Thread(new Runnable(){
                @override
                public void run(){
                    threadLocal.set(i);
                    threadLocal.get();
                    threadLocal.remove();
                }
            }).start();
        }
    }
}


  • 首先我们需要创建一个线程共享的ThreadLocal对象,该对象用于存储Integer类型的值;
  • 然后在每条线程中可以通过如下方法操作ThreadLocal:
    • set(obj):向当前线程中存储数据
    • get():获取当前线程中的数据
    • remove():删除当前线程中的数据


ThreadLocal的使用方法非常简单,关键在于它背后的实现原理。回到上面的问题:ThreadLocal究竟是如何避免同步锁,从而保证读写的高效?

ThreadLocal实现原理

ThreadLocal的内部结构如下图所示:

ThreadLocal并不维护ThreadLocalMap,并不是一个存储数据的容器,它只是相当于一个工具包,提供了操作该容器的方法,如get、set、remove等。而ThreadLocal内部类ThreadLocalMap才是存储数据的容器,并且该容器由Thread维护。

每一个Thread对象均含有一个ThreadLocalMap类型的成员变量threadLocals,它存储本线程中所有ThreadLocal对象及其对应的值。

ThreadLocalMap由一个个Entry对象构成,Entry的代码如下:

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    Object value;

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

Entry继承自WeakReference<ThreadLocal<?>>,一个EntryThreadLocal对象和Object构成。由此可见,Entry的key是ThreadLocal对象,并且是一个弱引用。当没指向key的强引用后,该key就会被垃圾收集器回收。

那么,ThreadLocal是如何工作的呢?下面来看set和get方法。

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

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();
}

ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

当执行set方法时,ThreadLocal首先会获取当前线程对象,然后获取当前线程的ThreadLocalMap对象。再以当前ThreadLocal对象为key,将值存储进ThreadLocalMap对象中。

get方法执行过程类似。ThreadLocal首先会获取当前线程对象,然后获取当前线程的ThreadLocalMap对象。再以当前ThreadLocal对象为key,获取对应的value。

由于每一条线程均含有各自私有的ThreadLocalMap容器,这些容器相互独立互不影响,因此不会存在线程安全性问题,从而也无需使用同步机制来保证多条线程访问容器的互斥性。

为何要使用弱引用?

对弱引用不了解的同学可以参考笔者的另一篇文章:blog.csdn.net/u01042577

Java设计之初的一大宗旨就是——弱化指针。
Java设计者希望通过合理的设计简化编程,让程序员无需处理复杂的指针操作。然而指针是客观存在的,在目前的Java开发中也不可避免涉及到“指针操作”。如:

Object a = new Object();

上述代码创建了一个强引用a,只要强引用存在,垃圾收集器是不会回收该对象的。如果该对象非常庞大,那么为了节约内存空间,在该对象使用完成后,我们需要手动拆除该强引用,如下面代码所示:

a = null;

此时,指向该对象的强引用消除了,垃圾收集器便可以回收该对象。但在这个过程中,仍然需要程序员处理指针。为了弱化指针这一概念,弱引用便出现了,如下代码创建了一个Person类型的弱引用:

WeakReference<Person> wr = new WeakReference<Person>(new Person());

此时程序员不用再关注指针,只要没有强引用指向Person对象,垃圾收集器每次运行都会自动将该对象释放。

那么,ThreadLocalMap中的key使用弱引用的原因也是如此。当一条线程中的ThreadLocal对象使用完毕,没有强引用指向它的时候,垃圾收集器就会自动回收这个Key,从而达到节约内存的目的。

那么,问题又来了——这会导致内存泄漏问题!

ThreadLocal的内存泄漏问题

在ThreadLocalMap中,只有key是弱引用,value仍然是一个强引用。当某一条线程中的ThreadLocal使用完毕,没有强引用指向它的时候,这个key指向的对象就会被垃圾收集器回收,从而这个key就变成了null;然而,此时value和value指向的对象之间仍然是强引用关系,只要这种关系不解除,value指向的对象永远不会被垃圾收集器回收,从而导致内存泄漏!

不过不用担心,ThreadLocal提供了这个问题的解决方案。

每次操作set、get、remove操作时,ThreadLocal都会将key为null的Entry删除,从而避免内存泄漏。

那么问题又来了,如果一个线程运行周期较长,而且将一个大对象放入LocalThreadMap后便不再调用set、get、remove方法,此时该仍然可能会导致内存泄漏。

这个问题确实存在,没办法通过ThreadLocal解决,而是需要程序员在完成ThreadLocal的使用后要养成手动调用remove的习惯,从而避免内存泄漏。

ThreadLocal的使用场景

Web系统Session的存储就是ThreadLocal一个典型的应用场景。

Web容器采用线程隔离的多线程模型,也就是每一个请求都会对应一条线程,线程之间相互隔离,没有共享数据。这样能够简化编程模型,程序员可以用单线程的思维开发这种多线程应用。

当请求到来时,可以将当前Session信息存储在ThreadLocal中,在请求处理过程中可以随时使用Session信息,每个请求之间的Session信息互不影响。当请求处理完成后通过remove方法将当前Session信息清除即可。

发布于 2018-03-13

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