一种解决多线程环境下成员变量的问题的方案,但是与线程同步无关,其思路是为每一个线程创建一个单独的变量副本,从而每个线程都可以独立地改变所拥有的变量副本,而不会影响其他线程所对应的副本;
ThreadLocal不是用于解决共享变量的问题的,也不是为了协调线程同步而存在,而是为了方便每个线程处理自己的状态而引入的一个机制;
void set(Object value)
设置当前线程的线程局部变量的值
public Object get()
该方法返回当前线程所对应的线程局部变量
public void remove()
将当前线程局部变量的值删除,目的是为了减少内存的占用,该方法是JDK 5.0新增的方法。需要指出的是,当线程结束后,对应该线程的局部变量将自动被垃圾回收,所以显式调用该方法清除线程的局部变量并不是必须的操作,但它可以加快内存回收的速度;
private ThreadLocallocalInt = new ThreadLocal<>();
public int setAndGet(){
localInt.set(8);
return localInt.get();
}
ThreadLocal里设置的值,只有当前线程自己看得见,这意味着你不可能通过其他线程为它初始化值。为了弥补这一点,ThreadLocal提供了一个withInitial()方法统一初始化所有线程的ThreadLocal的值:
private ThreadLocallocalInt = ThreadLocal.withInitial(() -> 6);
上述代码将ThreadLocal的初始值设置为6,这对全体线程都是可见的
/**
* ThreadLocals依赖于附加到每个线程的每个线程线性探测哈希映射(thread.ThreadLocals和可继承的ThreadLocal)。
* ThreadLocal对象充当键,通过threadLocalHashCode进行搜索。
* 这是一个自定义哈希代码(仅在ThreadLocalMaps中有用),在相同线程使用连续构造的ThreadLocal的常见情况下消除了冲突,
* 而在不常见的情况下保持良好的行为。
*/
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
/**
* 要给出的下一个哈希代码。原子更新。从零开始。
*/
private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
/**
* 连续生成的哈希码之间的差异-将隐式顺序线程本地ID转换为两个大小表的幂的近似最优的乘法哈希值。
*/
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
/**
* 返回下一个哈希代码。
*/
private static int nextHashCode() {
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}
/**
* 设置调整大小阈值,在最坏的情况下为 2/3 负载系数
*/
private void setThreshold(int len) {
threshold = len * 2 / 3;
}
/**
* 根据传入的下标,返回下一个下标 (环形: 0-1-...-(len-1)-len-0-1-...-len)
*/
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
/**
* ThreadLocalMap 内部类
*/
static class ThreadLocalMap {
private Entry[] table;//数据数组
private int size = 0;//数组大小
private int threshold; //阈值
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16; //默认大小
/*
* Entry 继承WeakReference,并且用ThreadLocal作为key.
* 如果key为null(entry.get() == null),意味着key不再被引用,
* 因此这时候entry也可以从table中清除。
*/
static class Entry extends WeakReference> {
Object value; //存储线程值
Entry(ThreadLocal> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
/**
* 初始化
*/
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);
}
}
作为一个存储数据的类,关键点就在get和set方法。
//set 方法
public void set(T value) {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//实际存储的数据结构类型
ThreadLocalMap map = getMap(t);
//如果存在map就直接set,没有则创建map并set
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}
//getMap方法
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
//thred中维护了一个ThreadLocalMap
return t.threadLocals;
}
//createMap
void createMap(Thread t, T firstValue) {
//实例化一个新的ThreadLocalMap,并赋值给线程的成员变量threadLocals
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
/*
* firstKey : 本ThreadLocal实例(this)
* firstValue : 要保存的线程本地变量
*/
ThreadLocalMap(ThreadLocal> firstKey, Object firstValue) {
//初始化table
table = new ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry[INITIAL_CAPACITY];
//计算索引(重点代码)
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
//设置值
table[i] = new ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
//设置阈值
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
构造函数首先创建一个长度为16的Entry数组,然后计算出firstKey对应的索引,然后存储到table中,并设置size和threshold。
private void set(ThreadLocal> key, Object value) {
ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
//计算索引(重点代码,刚才分析过了)
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
/**
* 使用线性探测法查找元素(重点代码)
*/
for (ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry e = tab[i];
e != null;
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal> k = e.get();
//ThreadLocal 对应的 key 存在,直接覆盖之前的值
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// key为 null,但是值不为 null,说明之前的 ThreadLocal 对象已经被回收了,
// 当前数组中的 Entry 是一个陈旧(stale)的元素
if (k == null) {
//用新元素替换陈旧的元素,这个方法进行了不少的垃圾清理动作,防止内存泄漏
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
//ThreadLocal对应的key不存在并且没有找到陈旧的元素,则在空元素的位置创建一个新的Entry。
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
/**
* cleanSomeSlots用于清除那些e.get()==null的元素,
* 这种数据key关联的对象已经被回收,所以这个Entry(table[index])可以被置null。
* 如果没有清除任何entry,并且当前使用量达到了负载因子所定义(长度的2/3),那么进行 * rehash(执行一次全表的扫描清理工作)
*/
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
rehash();
}
/**
* 获取环形数组的下一个索引
*/
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
//ThreadLocal中get方法
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中getEntry方法
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);
}
通过计算出索引直接从数组对应位置读取即可;
我们调用threadLocal的set,get方法时,会判断当前的key是否为null,将Entry中的value赋值为null,但是这个释放value还有其他条件限制,并不是一定会发生,当系统内存不足时,由于Entry中的key继承软引用,回被垃圾回收器回收调,这时,Entry中的key为null,无法被线程访问,但是value仍然占用一定的内存空间,虽然在调用set,get方法时有可能进行系统回收,仍然无法回收无用所有内存。无法被访问的vlaue就会导致内存泄漏,怎么解决内存泄漏呢,最好的方法就是当我们使用完变量副本后及时调用remove方法,手动进行垃圾回收。
public void remove() {
ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
if (m != null)
m.remove(this);
}
/**
* Remove the entry for key.
*/
private void remove(ThreadLocal> key) {
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)]) {
if (e.get() == key) {
e.clear();//清除value
expungeStaleEntry(i);
return;
}
}
}
本文名称:ThreadLocal原理详解--面试粉碎机
文章地址:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news27/441627.html
网站建设、网络推广公司-创新互联,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联