ThreadLocal弱引用与内存泄漏分析

本文对ThreadLocal弱引用进行一些解析，以及ThreadLocal使用注意事项。

ThreadLocal

首先，简单回顾一下，ThreadLocal是一个线程本地变量，每个线程维护自己的变量副本，多个线程互相不可见，因此多线程操作该变量不必加锁，适合不同线程使用不同变量值的场景。

其实现原理这里就不做详细阐述，其数据结构是每个线程Thread类都有个属性ThreadLocalMap，用来维护该线程的多个ThreadLocal变量，该Map是自定义实现的Entry[]数组结构，并非继承自原生Map类，Entry其中Key即是ThreadLocal变量本身，Value则是具体该线程中的变量副本值。结构如图:

因此ThreadLocal其实只是个符号意义，本身不存储变量，仅仅是用来索引各个线程中的变量副本。

值得注意的是，Entry的Key即ThreadLocal对象是采用弱引用引入的，如源代码：

static class ThreadLocalMap {

        /**
         * The entries in this hash map extend WeakReference, using
         * its main ref field as the key (which is always a
         * ThreadLocal object).  Note that null keys (i.e. entry.get()
         * == null) mean that the key is no longer referenced, so the
         * entry can be expunged from table.  Such entries are referred to
         * as "stale entries" in the code that follows.
         */
        static class Entry extends WeakReference> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;

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

本文下面重点分析为何使用弱引用，以及可能存在的问题。

首先看下弱引用。

弱引用

java语言中为对象的引用分为了四个级别，分别为 强引用 、软引用、弱引用、虚引用。

其余三种具体可自行查阅相关资料。

弱引用具体指的是java.lang.ref.WeakReference类。

对对象进行弱引用不会影响垃圾回收器回收该对象，即如果一个对象只有弱引用存在了，则下次GC将会回收掉该对象（不管当前内存空间足够与否）。

再来说说内存泄漏，假如一个短生命周期的对象被一个长生命周期对象长期持有引用，将会导致该短生命周期对象使用完之后得不到释放，从而导致内存泄漏。

因此，弱引用的作用就体现出来了，可以使用弱引用来引用短生命周期对象，这样不会对垃圾回收器回收它造成影响，从而防止内存泄漏。

ThreadLocal中的弱引用

1.为什么ThreadLocalMap使用弱引用存储ThreadLocal？

假如使用强引用，当ThreadLocal不再使用需要回收时，发现某个线程中ThreadLocalMap存在该ThreadLocal的强引用，无法回收，造成内存泄漏。

因此，使用弱引用可以防止长期存在的线程（通常使用了线程池）导致ThreadLocal无法回收造成内存泄漏。

2.那通常说的ThreadLocal内存泄漏是如何引起的呢？

我们注意到Entry对象中，虽然Key(ThreadLocal)是通过弱引用引入的，但是value即变量值本身是通过强引用引入。

这就导致，假如不作任何处理，由于ThreadLocalMap和线程的生命周期是一致的，当线程资源长期不释放，即使ThreadLocal本身由于弱引用机制已经回收掉了，但value还是驻留在线程的ThreadLocalMap的Entry中。即存在key为null，但value却有值的无效Entry。导致内存泄漏。

但实际上，ThreadLocal内部已经为我们做了一定的防止内存泄漏的工作。

即如下方法：

/**
         * Expunge a stale entry by rehashing any possibly colliding entries
         * lying between staleSlot and the next null slot.  This also expunges
         * any other stale entries encountered before the trailing null.  See
         * Knuth, Section 6.4
         *
         * @param staleSlot index of slot known to have null key
         * @return the index of the next null slot after staleSlot
         * (all between staleSlot and this slot will have been checked
         * for expunging).
         */
        private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
            Entry[] tab = table;
            int len = tab.length;

            // expunge entry at staleSlot
            tab[staleSlot].value = null;
            tab[staleSlot] = null;
            size--;

            // Rehash until we encounter null
            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);
                    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;
        }

 

private void set(ThreadLocal key, Object value) {
 
    // We don't use a fast path as with get() because it is at
    // least as common to use set() to create new entries as
    // it is to replace existing ones, in which case, a fast
    // path would fail more often than not.
 
    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) {
            replaceStaleEntry(key, value, i);
            return;
        }
     }
 
    tab[i] = new Entry(key, value);
    int sz = ++size;
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
        rehash();
}
复制代码

 

上述方法的作用是擦除某个下标的Entry（置为null，可以回收），同时检测整个Entry[]表中对key为null的Entry一并擦除，重新调整索引。

该方法，在每次调用ThreadLocal的get、set、remove方法时都会执行，即ThreadLocal内部已经帮我们做了对key为null的Entry的清理工作。

但是该工作是有触发条件的，需要调用相应方法，假如我们使用完之后不做任何处理是不会触发的。

在该方法中针对脏entry做了这样的处理：

1. 如果当前table[i]！=null的话说明hash冲突就需要向后环形查找，若在查找过程中遇到脏entry就通过replaceStaleEntry进行处理；
2. 如果当前table[i]==null的话说明新的entry可以直接插入，但是插入后会调用cleanSomeSlots方法检测并清除脏entry
3.  

总结

• （强制）在代码逻辑中使用完ThreadLocal，都要调用remove方法，及时清理。

目前我们使用多线程都是通过线程池管理的，对于核心线程数之内的线程都是长期驻留池内的。显式调用remove，一方面是防止内存泄漏，最为重要的是，不及时清除有可能导致严重的业务逻辑问题，产生线上故障（使用了上次未清除的值）。

最佳实践：在ThreadLocal使用前后都调用remove清理，同时对异常情况也要在finally中清理。

• （非规范）对ThreadLocal是否使用全局static修饰的讨论。

在某些代码规范中遇到过这样一条要求：“尽量不要使用全局的ThreadLocal”。关于这点有两种解读。最初我的解读是，因为静态变量的生命周期和类的生命周期是一致的，而类的卸载时机可以说比较苛刻，这会导致静态ThreadLocal无法被垃圾回收，容易出现内存泄漏。另一个解读，我咨询了编写该规范的对方解释是，如果流程中改变了变量值，下次复用该流程可能导致获取到非预期的值。

但实际上，这两个解读都是不必要的，首先，静态ThreadLocal资源回收的问题，即使ThreadLocal本身无法回收，但线程中的Entry是可以通过remove清理掉的也就不会出现泄漏。第二种解读，多次复用值改变的问题，其实在调用remove后也不会出现。

而如果ThreadLocal不加static，则每次其所在类实例化时，都会有重复ThreadLocal创建。这样即使线程在访问时不出现错误也有资源浪费。

因此，ThreadLocal一般加static修饰，同时要遵循第一条及时清理。

 

   notice

1. JVM利用设置ThreadLocalMap的Key为弱引用，来避免内存泄露。
2. JVM利用调用remove、get、set方法的时候，回收弱引用。
3. 当ThreadLocal存储很多Key为null的Entry的时候，而不再去调用remove、get、set方法，那么将导致内存泄漏。
4. 当使用static ThreadLocal的时候，延长ThreadLocal的生命周期，那也可能导致内存泄漏。因为，static变量在类未加载的时候，它就已经加载，当线程结束的时候，static变量不一定会回收。那么，比起普通成员变量使用的时候才加载，static的生命周期加长将更容易导致内存泄漏危机