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八股文之【ThreadLocal】

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崩天的勾玉
发布2021-12-20 16:29:49
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发布2021-12-20 16:29:49
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文章被收录于专栏:崩天的勾玉崩天的勾玉

Threadlocal经常被问到,需要了解原理和内存泄漏的知识。

使用

代码语言:javascript
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static final ThreadLocal<T> sThreadLocal = new ThreadLocal<T>();
sThreadLocal.set()
sThreadLocal.get()

原理

多线程有共享变量的同步问题,除了加锁我们也可以用threadlocal,它提供线程本地变量,当我们在创建一个变量后,如果每个线程对其进行访问的时候访问的都是线程自己的变量这样就不会存在线程不安全问题。

ThreadLocal可以理解为线程本地变量,他会在每个线程都创建一个副本,那么在线程之间访问内部副本变量就行了,做到了线程之间互相隔离,相比于synchronized的做法是用空间来换时间

使用有set、get方法,每个线程Thread都维护了自己的threadLocals变量,所以在每个线程创建ThreadLocal的时候,实际上数据是存在自己线程Thread的threadLocals变量里面的,别人没办法拿到,从而实现了隔离。

结构

ThreadLocal有一个静态内部类ThreadLocalMap,ThreadLocalMap又包含了一个Entry数组,Entry本身是一个弱引用,继承了weakReference,他的key是指向ThreadLocal的弱引用,Entry具备了保存key value键值对的能力。

ThreadLocalMap

set方法

代码语言:javascript
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//Entry为ThreadLocalMap静态内部类,对ThreadLocal的若引用
//同时让ThreadLocal和储值形成key-value的关系
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

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

//ThreadLocalMap构造方法
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
        //内部成员数组,INITIAL_CAPACITY值为16的常量
        table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
        //位运算,结果与取模相同,计算出需要存放的位置
        //threadLocalHashCode比较有趣
        int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
        table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
        size = 1;
        setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}

在实例化ThreadLocalMap时创建了一个长度为16的Entry数组。通过hashCode与length位运算确定出一个索引值i,这个i就是被存储在table数组中的位置。每个线程Thread都持有一个Entry型的数组table,而一切的读取过程都是通过操作这个数组table完成的。

  1. 对于某一ThreadLocal来讲,他的索引值i是确定的,在不同线程之间访问时访问的是不同的table数组的同一位置即都为table[i],只不过这个不同线程之间的table是独立的。
  2. 对于同一线程的不同ThreadLocal来讲,这些ThreadLocal实例共享一个table数组,然后每个ThreadLocal实例在table中的索引i是不同的。

get方法

代码语言:javascript
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//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);
   }

get方法是通过计算出索引直接从数组对应位置读取即可。

弱引用的目的是为了防止内存泄露,如果是强引用那么ThreadLocal对象除非线程结束否则始终无法被回收,弱引用则会在下一次GC的时候被回收。

java中的四种引用

  1. 强引用指的就是代码中普遍存在的赋值方式,比如A a = new A()这种。强引用关联的对象,永远不会被GC回收。
  2. 软引用可以用SoftReference来描述,指的是那些有用但是不是必须要的对象。系统在发生内存溢出前会对这类引用的对象进行回收。
  3. 弱引用可以用WeakReference来描述,他的强度比软引用更低一点,弱引用的对象下一次GC的时候一定会被回收,而不管内存是否足够。
  4. 虚引用也被称作幻影引用,是最弱的引用关系,可以用PhantomReference来描述,他必须和ReferenceQueue一起使用,同样的当发生GC的时候,虚引用也会被回收。可以用虚引用来管理堆外内存。

内存泄漏

但是这样还是会存在内存泄露的问题,假如key和ThreadLocal对象被回收之后,entry中就存在key为null,但是value有值的entry对象,但是永远没办法被访问到,同样除非线程结束运行。

ThreadLocal在保存的时候会把自己当做Key存在ThreadLocalMap中,正常情况应该是key和value都应该被外界强引用才对,但是现在key被设计成WeakReference弱引用了。

这就导致了一个问题,ThreadLocal在没有外部强引用时,发生GC时会被回收,如果创建ThreadLocal的线程一直持续运行,那么这个Entry对象中的value就有可能一直得不到回收,发生内存泄露。

就比如线程池里面的线程,线程都是复用的,那么之前的线程实例处理完之后,出于复用的目的线程依然存活,所以,ThreadLocal设定的value值被持有,导致内存泄露。

hreadLocalMap使用ThreadLocal的弱引用作为key,如果一个ThreadLocal不存在外部强引用时,Key(ThreadLocal)势必会被GC回收,这样就会导致ThreadLocalMap中key为null, 而value还存在着强引用,只有thread线程退出以后,value的强引用链条才会断掉。

ThreadLocal实例实际上也是被其创建的类持有(更顶端应该是被线程持有),而ThreadLocal的值其实也是被线程实例持有,它们都是位于堆上,只是通过一些技巧将可见性修改成了线程可见

解决:在代码的最后使用remove就好了,我们只要记得在使用的最后用remove把值清空就好了

那为什么ThreadLocalMap的key要设计成弱引用?

key不设置成弱引用的话就会造成和entry中value一样内存泄漏的场景。

使用场景

ThreadLocal和Synchronized都是为了解决多线程中相同变量的访问冲突问题,不同的点是

  1. Synchronized是通过线程等待,牺牲时间来解决访问冲突
  2. ThreadLocal是通过每个线程单独一份存储空间,牺牲空间来解决冲突,并且相比于Synchronized,ThreadLocal具有线程隔离的效果,只有在线程内才能获取到对应的值,线程外则不能访问到想要的值。正因为ThreadLocal的线程隔离特性,使他的应用场景相对来说更为特殊一些。在android中Looper、ActivityThread以及AMS中都用到了ThreadLocal。

当某些数据是以线程为作用域并且不同线程具有不同的数据副本的时候,就可以考虑采用ThreadLocal。

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原始发表:2021-12-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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