ThreadLocal 源码解析get(),set(), remove()用不好容易内存泄漏

简介: ThreadLocal 源码解析get(),set(), remove()用不好容易内存泄漏

1.Java中内存泄漏

在 Java 中,内存泄漏是指程序在申请内存后,无法释放不再使用的内存空间。这意味着随着时间的推移,应用程序占用的内存会持续增长,最终可能导致OutOfMemoryError,使得应用程序崩溃

内存泄漏通常发生在以下情况:

  1. 对象引用:当一个对象不再需要,但仍然被引用,导致垃圾收集器无法回收它。
  2. 静态变量:如果一个对象被静态变量引用,那么即使该对象不再被其他变量引用,垃圾收集器也无法回收它。
  3. 线程:如果一个线程持有对象的引用,而该线程无法结束,那么该对象将无法被回收。
  4. 集合:使用如 HashMap、HashSet 等集合时,如果不小心,可能会出现内存泄漏。例如,当从集合中删除元素时,如果只是简单地从集合中移除引用,而不是真正地删除元素,那么这些元素将无法被垃圾收集器回收。
  5. 监听器和回调:如果注册了监听器或回调,但没有正确地取消注册,可能会导致内存泄漏。
  6. 单例和缓存:如果缓存中的对象没有正确地过期或被清理,可能会导致大量的内存占用。
  7. 代码问题:如无限递归、大数据量的循环等,也可能导致内存泄漏。

要避免内存泄漏,需要注意以下几点:

  1. 及时释放资源:关闭流、数据库连接等资源。
  2. 避免长时间持有对象引用:尤其是静态变量和全局变量。
  3. 使用弱引用和软引用:如 WeakReferenceSoftReference,它们可以用来引用对象,但不会阻止对象被垃圾收集器回收。
  4. 监控和分析工具:使用如 VisualVM、JProfiler 等工具来监控和分析内存使用情况,以便及时发现和解决内存泄漏问题。

2.先上案例

public class UserEntity implements Serializable {
    private String id;
    private String name;
 
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
 
    public String getName() {
        return name;
    }
 
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}
public class ThreadLocalTest {
    private static final ThreadLocal<UserEntity> THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<UserEntity>();
 
    public static void set(UserEntity tokenInfo) {
        THREAD_LOCAL.set(tokenInfo);
    }
 
    public static UserEntity get(){
        return THREAD_LOCAL.get();
    }
 
    public static void remove(){
        THREAD_LOCAL.remove();
    }
}

3.Key 的泄漏

每一个 Thread 都有一个 ThreadLocal.ThreadLocalMap 这样的类型变量,该变量的名字叫作 threadLocals。线程在访问了 ThreadLocal 之后,都会在它的 ThreadLocalMap 里面的 Entry 中去维护该 ThreadLocal 变量与具体实例的映射

我们可能会在业务代码中执行了 ThreadLocal instance = null 操作,想清理掉这个 ThreadLocal 实例,但是假设我们在 ThreadLocalMap 的 Entry 中强引用了 ThreadLocal 实例,那么,虽然在业务代码中把 ThreadLocal 实例置为了 null,但是在 Thread 类中依然有这个引用链的存在

GC 在垃圾回收的时候会进行可达性分析,它会发现这个 ThreadLocal 对象依然是可达的,所以对于这个 ThreadLocal 对象不会进行垃圾回收,这样的话就造成了内存泄漏的情况

JDK 开发者考虑到了这一点,「所以 ThreadLocalMap 中的 Entry 继承了 WeakReference 弱引用」,代码如下所示

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;
 
    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

这个 Entry 是 extends WeakReference。弱引用的特点是,「如果这个对象只被弱引用关联,而没有任何强引用关联,那么这个对象就可以被回收,所以弱引用不会阻止 GC。」因此,这个弱引用的机制就避免了 ThreadLocal 的内存泄露问题

4.Value 的泄漏

虽然 ThreadLocalMap 的每个 Entry 都是一个对 key 的弱引用,但是这个 Entry 包含了一个对 value 的强引用,还是刚才那段代码

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;
 
 
    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

可以看到,value = v 这行代码就代表了强引用的发生

正常情况下,当线程终止,key 所对应的 value 是可以被正常垃圾回收的,因为没有任何强引用存在了。「但是有时线程的生命周期是很长的,如果线程迟迟不会终止」,那么可能 ThreadLocal 以及它所对应的 value 早就不再有用了。在这种情况下,我们应该保证它们都能够被正常的回收

为了更好地分析这个问题,我们用下面这张图来看一下具体的引用链路(实线代表强引用,虚线代表弱引用)

可以看到,左侧是引用栈,栈里面有一个 ThreadLocal 的引用和一个线程的引用,右侧是我们的堆,在堆中是对象的实例

重点看一下下面这条链路:Thread Ref → Current Thread → ThreadLocalMap → Entry → Value → 可能泄漏的value实例

这条链路是随着线程的存在而一直存在的,「如果线程执行耗时任务而不停止,那么当垃圾回收进行可达性分析的时候,这个 Value 就是可达的,所以不会被回收。」但是与此同时可能我们已经完成了业务逻辑处理,不再需要这个 Value 了,此时也就发生了内存泄漏问题

JDK 同样也考虑到了这个问题,在执行 ThreadLocal 的 set、remove、rehash 等方法时,它都会扫描 key 为 null 的 Entry,如果发现某个 Entry 的 key 为 null,则代表它所对应的 value 也没有作用了,所以它就会把对应的 value 置为 null,这样,value 对象就可以被正常回收了

但是假设 ThreadLocal 已经不被使用了,那么实际上 set、remove、rehash 方法也不会被调用,与此同时,如果这个线程又一直存活、不终止的话,那么刚才的那个调用链就一直存在,也就导致了 value 的内存泄漏

5.如何避免内存泄露

调用 ThreadLocal 的 remove 方法。调用这个方法就可以「删除对应的 value 对象,可以避免内存泄漏」

public void remove() {
    ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
    if (m != null)
        m.remove(this);
}

它是先获取到 ThreadLocalMap 这个引用的,并且调用了它的 remove 方法。这里的 remove 方法可以把 key 所对应的 value 给清理掉,这样一来,value 就可以被 GC 回收了,在使用完了 ThreadLocal 之后,我们应该「手动去调用它的 remove 方法,目的是防止内存泄漏的发生」

相关文章
|
1月前
|
Web App开发 缓存 监控
内存溢出与内存泄漏:解析与解决方案
本文深入解析内存溢出与内存泄漏的区别及成因,结合Java代码示例展示典型问题场景,剖析静态集合滥用、资源未释放等常见原因,并提供使用分析工具、优化内存配置、分批处理数据等实用解决方案,助力提升程序稳定性与性能。
561 1
|
25天前
|
弹性计算 定位技术 数据中心
阿里云服务器配置选择方法:付费类型、地域及CPU内存配置全解析
阿里云服务器怎么选?2025最新指南:就近选择地域,降低延迟;长期使用选包年包月,短期灵活选按量付费;企业选2核4G5M仅199元/年,个人选2核2G3M低至99元/年,高性价比爆款推荐,轻松上云。
117 11
|
2月前
|
存储 大数据 Unix
Python生成器 vs 迭代器:从内存到代码的深度解析
在Python中,处理大数据或无限序列时,迭代器与生成器可避免内存溢出。迭代器通过`__iter__`和`__next__`手动实现,控制灵活;生成器用`yield`自动实现,代码简洁、内存高效。生成器适合大文件读取、惰性计算等场景,是性能优化的关键工具。
219 2
|
3月前
|
弹性计算 前端开发 NoSQL
2025最新阿里云服务器配置选择攻略:CPU、内存、带宽与系统盘全解析
本文详解2025年阿里云服务器ECS配置选择策略,涵盖CPU、内存、带宽与系统盘推荐,助你根据业务需求精准选型,提升性能与性价比。
|
8月前
|
编译器 C++ 容器
【c++丨STL】基于红黑树模拟实现set和map(附源码)
本文基于红黑树的实现,模拟了STL中的`set`和`map`容器。通过封装同一棵红黑树并进行适配修改,实现了两种容器的功能。主要步骤包括:1) 修改红黑树节点结构以支持不同数据类型;2) 使用仿函数适配键值比较逻辑;3) 实现双向迭代器支持遍历操作;4) 封装`insert`、`find`等接口,并为`map`实现`operator[]`。最终,通过测试代码验证了功能的正确性。此实现减少了代码冗余,展示了模板与仿函数的强大灵活性。
224 2
|
4月前
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器配置费用整理,支持一万人CPU内存、公网带宽和存储IO性能全解析
要支撑1万人在线流量,需选择阿里云企业级ECS服务器,如通用型g系列、高主频型hf系列或通用算力型u1实例,配置如16核64G及以上,搭配高带宽与SSD/ESSD云盘,费用约数千元每月。
404 0
|
6月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis中的常用命令-get&set&keys&exists&expire&ttl&type的详细解析
总的来说,这些Redis命令提供了处理存储在内存中的键值对的便捷方式。通过理解和运用它们,你可以更有效地在Redis中操作数据,使其更好地服务于你的应用。
436 17
|
5月前
|
存储 缓存 数据挖掘
阿里云服务器实例选购指南:经济型、通用算力型、计算型、通用型、内存型性能与适用场景解析
当我们在通过阿里云的活动页面挑选云服务器时,相同配置的云服务器通常会有多种不同的实例供我们选择,并且它们之间的价格差异较为明显。这是因为不同实例规格所采用的处理器存在差异,其底层架构也各不相同,比如常见的X86计算架构和Arm计算架构。正因如此,不同实例的云服务器在性能表现以及适用场景方面都各有特点。为了帮助大家在众多实例中做出更合适的选择,本文将针对阿里云服务器的经济型、通用算力型、计算型、通用型和内存型实例,介绍它们的性能特性以及对应的使用场景,以供大家参考和选择。
|
8月前
|
前端开发 数据安全/隐私保护 CDN
二次元聚合短视频解析去水印系统源码
二次元聚合短视频解析去水印系统源码
281 4

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS