ThreadLocal是线程本地变量,可以为多线程的并发问题提供一种解决方式,当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。
多个线程去获取一个共享变量时,要求获取的是这个变量的初始值的副本。每个线程存储这个变量的副本,对这个变量副本的改变不去影响变量本身。适用于多个线程依赖不同变量值完成操作的场景。比如:
ThreadLocal类接口:
public class ThreadLocalDemo {
private static ThreadLocal<Index> index = new ThreadLocal(){
@Override
protected Object initialValue() {
return new Index();
}
};
private static class Index{
private int num;
public void incr(){
num++;
}
}
public static void main(String[] args) {
for(int i=0; i<5; i++){
new Thread(() ->{
Index local = index.get();
local.incr();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + index.get().num);
}, "thread_" + i).start();
}
}
}
输出结果:
thread_1 1
thread_0 1
thread_3 1
thread_4 1
thread_2 1
可以看到每个线程的获取的初始值都是0,并且对num++的操作也互不影响
ThreadLocal内部维护的是一个类似Map的ThreadLocalMap数据结构,而每个Thread类,都有一个ThreadLocalMap成员变量。ThreadLocalMap将线程本地变量(ThreadLocal)作为key,线程变量的副本作为value,如图所示:
需要注意的是ThreadLocal中的Entry的key和value的关系有系统进行维护,若维护不当则可能导致多线程状态下的不安全(一般不会,至少需要注意)。
public T get() {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
//如果ThreadLocalMap已经被创建了,那么通过当前的threadLocal对象作为key,获取value
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
//如果ThreadLocalMap还没有被创建或者在ThreadLocalMap中查找不到此元素
return setInitialValue();
}
ThreadLocalMap没初始化,ThreadLocalMap为null时,会调用setInitialValue()方法:
private T setInitialValue() {
//initialValue方法一般会被重写,不重写的话,直接返回null
T value = initialValue();
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
//ThreadLocalMap已经被创建,那么直接设置初始值(即保存变量副本),初始值来自initialValue方法
map.set(this, value);
else
//创建ThreadLocalMap
createMap(t, value);
return value;
}
其中,initialValue()方法是由我们重写的,需要注意的是,返回值必须为new一个对象,而不是直接返回一个对象引用。因为如果多个线程都保存同一个引用的副本的话,那他们通过这个引用修改共享变量的值,是相互影响的。我们本来的目的便是为了获取共享变量的初始值副本,各个线程对副本的修改不影响变量本身。
再来看看createMap是如何创建threadLocalMap的
void createMap(Thread t, T firstValue) {
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
//创建一个初始容量为16的Entry数组
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
//通过threadLocal的threadLocalHashCode来定位在数组中的位置
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
//保存在数组中
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
//记录下已用的大小
size = 1;
//设置阈值为容量的2/3
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
初始化threadLocalMap之后,此线程再次调用get()方法,又做了哪些操作呢
public T get() {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
//如果ThreadLocalMap已经被创建了,那么通过当前的threadLocal对象作为key,获取value
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
//如果ThreadLocalMap还没有被创建或者在ThreadLocalMap中查找不到此元素
return setInitialValue();
}
可以看到是通过map.getEntry(this)去查找元素的
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
//如果定位的元素的key与传入的key不相等,那么一直往后找
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
while (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key)
return e;
if (k == null)
//将过期的key清除掉,并把后面的元素(移动过位置的)往前移
expungeStaleEntry(i);
else
//往后移一位
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 清除当前元素
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
//将此元素后面的,因为hash冲突移动过位置的元素往前移
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
} else {
int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
//h != i说明有过hash冲突
if (h != i) {
tab[i] = null;
// Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
// null because multiple entries could have been stale.
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
return i;
}
如果map.getEntry(this)也找不到元素怎么办?
public T get() {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
//如果ThreadLocalMap已经被创建了,那么通过当前的threadLocal对象作为key,获取value
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
//如果ThreadLocalMap还没有被创建或者在ThreadLocalMap中查找不到此元素
return setInitialValue();
}
那么继续调用setInitialValue()方法
private T setInitialValue() {
//initialValue方法一般会被重写,不重写的话,直接返回null
T value = initialValue();
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
//ThreadLocalMap已经被创建,那么直接设置初始值(即保存变量副本),初始值来自initialValue方法
map.set(this, value);
else
//创建ThreadLocalMap
createMap(t, value);
return value;
}
可以看到将会调用它里面的map.set(this, value)方法
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
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)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
if (k == null) {
//替代过期的元素,并清除后面的一些过期元素
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
//如果在table中确实找不到,那么新建一个
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
//如果没有元素被清除,且超过阈值,那么扩容并重新hash定位
rehash();
}
在看看set()方式处理与setInitialValue类似,少了获取初始化值,其他都相同,可参考get()方式中ThreadLocalMap没初始化方式:
public void set(T value) {
//获取当前线程
Thread t = Thread.currentThread();
//获取当前线程的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}
往期文章:
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