ThreadLocal(全)- 代码实现

简介: ThreadLocal是Java中一个非常重要的线程技术。它可以让每个线程都拥有自己的变量副本,避免了线程间的竞争和数据泄露问题。在本文中,我们将详细介绍ThreadLocal的定义、用法及其优点。ThreadLocal是Java中一个用来实现线程封闭技术的类。它提供了一个本地线程变量,可以在多线程环境下使每个线程都拥有自己的变量副本。每个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响到其他线程的副本。ThreadLocal的实现是基于ThreadLocalMap的,每个ThreadLocal对象都对应一个ThreadLocalMap,其中存储了线程本地变量的值。

一、优缺点

ThreadLocal的主要优点是可以提高并发程序的性能和安全性,同时也存在一些缺点和使用场景需要注意。


优点:

1.提高并发性能:使用ThreadLocal可以避免多个线程之间的竞争,从而提高程序的并发性能。

2.保证线程安全:每个线程有自己独立的变量副本,避免了线程安全问题。

3.简化代码:使用ThreadLocal可以避免传递参数的繁琐,简化代码。

缺点:

1.内存泄漏:ThreadLocal变量副本的生命周期与线程的生命周期一样长,如果线程长时间存在,而ThreadLocal变量没有及时清理,就会造成内存泄漏。

2.增加资源开销:每个线程都要创建一个独立的变量副本,如果线程数很多,就会增加资源开销。

3.不适用于共享变量:ThreadLocal适用于每个线程有独立的变量副本的场景,不适用于共享变量的场景。

二、适用场景

1.线程安全的对象:ThreadLocal适用于需要在多个线程中使用的线程安全对象,例如SimpleDateFormat、Random等。

2.跨层传递参数:ThreadLocal可以避免在方法之间传递参数的繁琐,尤其在跨层传递参数的场景中,可以大大简化代码。

3.线程局部变量:ThreadLocal可以用于在当前线程中存储和访问局部变量,例如日志、请求信息等。

三、实现原理

首先通过一张图看下ThreadLocal与线程的关系图:

1.每个Thread对象都有一个ThreadLocalMap类型的成员变量threadLocals,这个变量是一个键值对集合,用于存储每个ThreadLocal对象对应的值。

2.每个ThreadLocal对象都有一个唯一的ID,用于在ThreadLocalMap中作为键来存储值。

3.当一个线程第一次调用ThreadLocal对象的get()方法时,它会先获取当前线程的ThreadLocalMap对象,然后以ThreadLocal对象的ID作为键,从ThreadLocalMap中获取对应的值。

4.如果ThreadLocalMap中不存在对应的键值对,则调用ThreadLocal对象的initialValue()方法来初始化一个值,并将其存储到ThreadLocalMap中。

5.如果ThreadLocalMap对象的引用不再需要,那么需要手动将其置为null,这样可以避免内存泄漏。

内存泄漏

ThreadLocal变量副本的生命周期与线程的生命周期一样长,如果线程长时间存在,而ThreadLocal变量没有及时清理,就会造成内存泄漏。为了避免内存泄漏,可以在使用ThreadLocal的地方及时清理ThreadLocal变量,例如在线程池中使用ThreadLocal时,需要在线程结束时手动清理ThreadLocal变量。


内存泄漏出现的原因:

ThreadLocalMap中的Entry对象持有ThreadLocal对象的弱引用,但是ThreadLocalMap中的Entry对象是由ThreadLocal对象强引用的。
如果ThreadLocal对象没有及时清理,在ThreadLocal对象被垃圾回收时,ThreadLocalMap中的Entry对象仍然存在,从而导致内存泄漏。

解决内存泄漏的方法:

在使用ThreadLocal的代码中及时清理ThreadLocal变量。通常情况下,我们可以使用ThreadLocal的remove()方法手动清理ThreadLocal
变量,或者在使用完ThreadLocal变量后将其设置为null。

通过上图我们可以看到,在线程方法执行过程中,ThreadLocal、ThreadLocalMap以及Thread之间的引用关系; Thread中存在一个属性threadLocals指向了ThreadLocalMap,ThreadLocal实现线程级别的数据隔离主要是基于该对象;在ThreadLocal中是没有存储任何数据,其更像一个线程与ThreadLocalMap间的协调器,数据存储在ThreadLocalMap中,但是该Map的Key却是ThreadLocal的弱引用;


一般情况下,线程执行完成后,待线程销毁,那么线程对应的属性threadLocals也会被销毁;但是真实环境中对线程的使用大部分都是线程池,这样在整个系统生命周期中, 线程都是有效的,直至线程池关闭。而将ThreadLocalMap的Key设置成弱引用时,经过GC后该Map的Key则变成了null,但是其Value却一直存在,因此需要手动将key为null 的数据进行清理。


下面是一个示例演示如何避免ThreadLocal内存泄漏:

public class MyThreadLocal {
    private static ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();
    public static void set(String value) {
        threadLocal.set(value);
    }
    public static String get() {
        return threadLocal.get();
    }
    public static void remove() {
        threadLocal.remove();
    }
}
public class MyRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        MyThreadLocal.set("hello");
        System.out.println(MyThreadLocal.get());
        // 在使用完ThreadLocal变量后,调用remove()方法清理ThreadLocal变量
        MyThreadLocal.remove();
    }
}

在上面的代码中,MyThreadLocal类封装了ThreadLocal变量的操作,MyRunnable类实现了Runnable接口,使用MyThreadLocal类来存储和访问 ThreadLocal变量。在MyRunnable的run()方法中,使用完ThreadLocal变量后,调用remove()方法清理ThreadLocal变量,避免了内存泄漏的问题。


ThreadLocal一般会设置成static


主要是为了避免重复创建TSO(thread specific object,即与线程相关的变量。)我们知道,一个ThreadLocal实例对应当前线程中的一个TSO实例。如果把ThreadLocal声明为某个类的实例变量(而不是静态变量),那么每创建一个该类的实例就会导致一个新的TSO实例被创建。而这些被创建的TSO实例是同一个类的实例。同一个线程可能会访问到同一个TSO(指类)的不同实例,这即便不会导致错误,也会导致浪费!


简单的说就是在ThreadLocalMap中,同一个线程是否有必要设置多个ThreadLocal来存储线程变量?


示例

下面是一个简单的例子,演示了如何使用ThreadLocal来实现线程数据隔离:

在上面的代码中,MyThreadLocal类封装了ThreadLocal变量的操作,MyRunnable类实现了Runnable接口,使用MyThreadLocal类来存储和访问 ThreadLocal变量。在MyRunnable的run()方法中,使用完ThreadLocal变量后,调用remove()方法清理ThreadLocal变量,避免了内存泄漏的问题。
ThreadLocal一般会设置成static
主要是为了避免重复创建TSO(thread specific object,即与线程相关的变量。)我们知道,一个ThreadLocal实例对应当前线程中的一个TSO实例。如果把ThreadLocal声明为某个类的实例变量(而不是静态变量),那么每创建一个该类的实例就会导致一个新的TSO实例被创建。而这些被创建的TSO实例是同一个类的实例。同一个线程可能会访问到同一个TSO(指类)的不同实例,这即便不会导致错误,也会导致浪费!
简单的说就是在ThreadLocalMap中,同一个线程是否有必要设置多个ThreadLocal来存储线程变量?
示例
下面是一个简单的例子,演示了如何使用ThreadLocal来实现线程数据隔离:

运行结果如下:

Thread A: Thread A
Thread B: Thread B
Main: null

从输出结果可以看出,每个线程都拥有自己的变量副本,互不影响。而在主线程中,由于没有设置过变量副本,所以返回null。

结束语

ThreadLocal是帮助我们在多个线程间实现线程对数据独享,并不是用来解决线程间的数据共享问题。

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