ThreadLocal源码分析
ThreadLocal源码分析
一. 简介
ThreadLocal是JDK提供的一个工具类，其作用是在多线程共享资源的情况下，使每个线程持有一份该资源的副本，每个线程的副本都是独立互不影响的。线程操作各自的副本，这样就避免了资源竞争引发的线程安全问题。
二. 源码分析
ThreadLocal，线程本地变量，该变量为每个线程私有。ThreadLocal类有一个内部类，名为ThreadLocalMap，可以理解为一个简化版的HashMap，它的Key为ThreadLocal实例，Value为ThreadLocal对象所引用的值，源码如下：
static class ThreadLocalMap {
//该Map的Entry，Key为ThreadLocal实例，Value为ThreadLocal对象所引用的值。
//这里使用了弱引用，当Entry为null时可以尽快被GC
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
//初始容量16
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
private Entry[] table;
}ThreadLocalMap内部保存了众多的ThreadLocal对象，那么既然说ThreadLocal是线程私有的，那么ThreadLocalMap是存放在哪里呢？
Thread类有一个成员变量——threadLocals，它就是保存了与当前Thread关联的一个ThreadLocalMap，源码如下：
//当前线程内部维护的ThreadLocalMap对象，用于保存所有ThreadLocal实例
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;可以看到，ThreadLocalMap对象保存在了Thread的内部，也即当前线程的私有内存中。
ThreadLocal的主要方法为get()、set()和initialValue()。首先看set()：
public void set(T value) {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程关联的ThreadLocalMap对象
ThreadLocalMap map = getMap(t);
//创建一个Entry,以当前ThreadLocal对象为Key,待存储对象为Value，保存在ThreadLocalMap中
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}可以看到，set()的逻辑很简单，从当前线程中获取ThreadLocalMap，然后将该ThreadLocal的值保存在里面。
再看get()方法：
public T get() {
//获取当前线程对象
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程关联的ThreadLocalMap对象
ThreadLocalMap map = getMap(t);
//从ThreadLocalMap获取以ThreadLocal为key的Entry的value
if (map != null) {
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
//如果当前ThreadLocalMap不存在，则调用setInitialValue()方法，获取初始值
return setInitialValue();
}ThreadLocal还有一个方法initialValue()，该方法提供给子类覆盖，以在创建ThreadLocal时指定初始值。
四. 应用场景
ThreadLocal最常见的使用场景为管理数据库连接Connection对象等。Spring中使用ThreadLocal来设计TransactionSynchronizationManager类，实现了事务管理与数据访问服务的解耦，同时也保证了多线程环境下connection的线程安全问题。
五. 注意事项
由于ThreadLocal对象会在每个线程中创建一个副本，所以在多线程环境下，如果ThreadLocal所保存的对象过大，可能导致内存的过多占用，需要引起注意。