吊打 ThreadLocal，谈谈 FastThreadLocal 为啥能这么快？
1 FastThreadLocal的引入背景和原理简介
既然jdk已经有ThreadLocal，为何netty还要自己造个FastThreadLocal？FastThreadLocal快在哪里？
这需要从jdk ThreadLocal的本身说起。如下图：
在java线程中，每个线程都有一个ThreadLocalMap实例变量（如果不使用ThreadLocal，不会创建这个Map，一个线程第一次访问某个ThreadLocal变量时，才会创建）。该Map是使用线性探测的方式解决hash冲突的问题，如果没有找到空闲的slot，就不断往后尝试，直到找到一个空闲的位置，插入entry，这种方式在经常遇到hash冲突时，影响效率。
FastThreadLocal(下文简称ftl)直接使用数组避免了hash冲突的发生，具体做法是：每一个FastThreadLocal实例创建时，分配一个下标index；分配index使用AtomicInteger实现，每个FastThreadLocal都能获取到一个不重复的下标。当调用ftl.get()方法获取值时，直接从数组获取返回，如return array[index]，如下图：
netty FastThreadLocal
2 实现源码分析
根据上文图示可知，ftl的实现，涉及到InternalThreadLocalMap、FastThreadLocalThread和FastThreadLocal几个类，自底向上，我们先从InternalThreadLocalMap开始分析。
InternalThreadLocalMap类的继承关系图如下：
在这里插入图片描述
2.1 UnpaddedInternalThreadLocalMap的主要属性
static final ThreadLocal slowThreadLocalMap = new ThreadLocal();
static final AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger();
Object[] indexedVariables;
数组indexedVariables就是用来存储ftl的value的，使用下标的方式直接访问。nextIndex在ftl实例创建时用来给每个ftl实例分配一个下标，slowThreadLocalMap在线程不是ftlt时使用到。
2.2 InternalThreadLocalMap分析
InternalThreadLocalMap的主要属性：
// 用于标识数组的槽位还未使用
public static final Object UNSET = new Object();
/**
* 用于标识ftl变量是否注册了cleaner
* BitSet简要原理：
* BitSet默认底层数据结构是一个long[]数组，开始时长度为1，即只有long[0],而一个long有64bit。
* 当BitSet.set(1)的时候，表示将long[0]的第二位设置为true，即0000 0000 ... 0010（64bit）,则long[0]==2
* 当BitSet.get(1)的时候，第二位为1，则表示true；如果是0，则表示false
* 当BitSet.set(64)的时候，表示设置第65位，此时long[0]已经不够用了，扩容处long[1]来，进行存储
*
* 存储类似 {index:boolean} 键值对，用于防止一个FastThreadLocal多次启动清理线程
* 将index位置的bit设为true，表示该InternalThreadLocalMap中对该FastThreadLocal已经启动了清理线程
*/
private BitSet cleanerFlags;
``````
private InternalThreadLocalMap() {
super(newIndexedVariableTable());
}
private static Object[] newIndexedVariableTable() {
Object[] array = new Object[32];
Arrays.fill(array, UNSET);
return array;
}
比较简单，newIndexedVariableTable()方法创建长度为32的数组，然后初始化为UNSET，然后传给父类。之后ftl的值就保存到这个数组里面。注意，这里保存的直接是变量值，不是entry，这是和jdk ThreadLocal不同的。InternalThreadLocalMap就先分析到这，其他方法在后面分析ftl再具体说。
2.3 ftlt的实现分析
要发挥ftl的性能优势，必须和ftlt结合使用，否则就会退化到jdk的ThreadLocal。ftlt比较简单，关键代码如下：
public class FastThreadLocalThread extends Thread {
// This will be set to true if we have a chance to wrap the Runnable.
private final boolean cleanupFastThreadLocals;
private InternalThreadLocalMap threadLocalMap;
public final InternalThreadLocalMap threadLocalMap() {
return threadLocalMap;
}
public final void setThreadLocalMap(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
this.threadLocalMap = threadLocalMap;
}
}
ftlt的诀窍就在threadLocalMap属性，它继承java Thread，然后聚合了自己的InternalThreadLocalMap。后面访问ftl变量，对于ftlt线程，都直接从InternalThreadLocalMap获取变量值。
2.4 ftl实现分析
ftl实现分析基于netty-4.1.34版本，特别地声明了版本，是因为在清除的地方，该版本的源码已经注释掉了ObjectCleaner的调用，和之前的版本有所不同。
2.4.1 ftl的属性和实例化
private final int index;
public FastThreadLocal() {
index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();
}
非常简单，就是给属性index赋值，赋值的静态方法在InternalThreadLocalMap：
public static int nextVariableIndex() {
int index = nextIndex.getAndIncrement();
if (index < 0) {
nextIndex.decrementAndGet();
throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables");
}
return index;
}
可见，每个ftl实例以步长为1的递增序列，获取index值，这保证了InternalThreadLocalMap中数组的长度不会突增。
2.4.2 get()方法实现分析
public final V get() {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get(); // 1
Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index); // 2
if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
return (V) v;
}
V value = initialize(threadLocalMap); // 3
registerCleaner(threadLocalMap); // 4
return value;
}
- 先来看看InternalThreadLocalMap.get()方法如何获取threadLocalMap：
=======================InternalThreadLocalMap=======================
public static InternalThreadLocalMap get() {
Thread thread = Thread.currentThread();
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);
} else {
return slowGet();
}
}
private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap();
if (threadLocalMap == null) {
thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap());
}
return threadLocalMap;
}
因为结合FastThreadLocalThread使用才能发挥FastThreadLocal的性能优势，所以主要看fastGet方法。该方法直接从ftlt线程获取threadLocalMap，还没有则创建一个InternalThreadLocalMap实例并设置进去，然后返回。
threadLocalMap.indexedVariable(index)就简单了，直接从数组获取值，然后返回：
public Object indexedVariable(int index) { Object[] lookup = indexedVariables; return index < lookup.length? lookup[index] : UNSET; }如果获取到的值不是UNSET，那么是个有效的值，直接返回。如果是UNSET，则初始化。
initialize(threadLocalMap)方法：
private V initialize(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) { V v = null; try { v = initialValue(); } catch (Exception e) { PlatformDependent.throwException(e); } threadLocalMap.setIndexedVariable(index, v); // 3-1 addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this); // 3-2 return v; }
「3-1」 获取ftl的初始值，然后保存到ftl里的数组，如果数组长度不够则扩充数组长度，然后保存，不展开。
「3-2」 「addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this)」 的实现，是将ftl实例保存在threadLocalMap内部数组第0个元素的Set集合中。此处不贴代码，用图示如下：
ftl variablesToRemove
- registerCleaner(threadLocalMap)的实现，netty-4.1.34版本中的源码：
private void registerCleaner(final InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
Thread current = Thread.currentThread();
if (FastThreadLocalThread.willCleanupFastThreadLocals(current) || threadLocalMap.isCleanerFlagSet(index)) {
return;
}
threadLocalMap.setCleanerFlag(index);
// TODO: We need to find a better way to handle this.
/*
// We will need to ensure we will trigger remove(InternalThreadLocalMap) so everything will be released
// and FastThreadLocal.onRemoval(...) will be called.
ObjectCleaner.register(current, new Runnable() {
@Override
public void run() {
remove(threadLocalMap);
// It's fine to not call InternalThreadLocalMap.remove() here as this will only be triggered once
// the Thread is collected by GC. In this case the ThreadLocal will be gone away already.
}
});
*/
}
由于ObjectCleaner.register这段代码在该版本已经注释掉，而余下逻辑比较简单，因此不再做分析。关于ObjectCleaner，本文不做探讨。
2.5 普通线程使用ftl的性能退化
随着**get()**方法分析完毕，**set(value)**方法原理也呼之欲出，限于篇幅，不再单独分析。前文说过，ftl要结合ftlt才能最大地发挥其性能，如果是其他的普通线程，就会退化到jdk的ThreadLocal的情况，因为普通线程没有包含InternalThreadLocalMap这样的数据结构，接下来我们看如何退化。
从InternalThreadLocalMap的get()方法看起：
=======================InternalThreadLocalMap=======================
public static InternalThreadLocalMap get() {
Thread thread = Thread.currentThread();
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);
} else {
return slowGet();
}
}
private static InternalThreadLocalMap slowGet() {
// 父类的类型为jdk ThreadLocald的静态属性，从该threadLocal获取InternalThreadLocalMap
ThreadLocal slowThreadLocalMap = UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap;
InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get();
if (ret == null) {
ret = new InternalThreadLocalMap();
slowThreadLocalMap.set(ret);
}
return ret;
}
从ftl看，退化操作的整个流程是：从一个jdk的ThreadLocal变量中获取InternalThreadLocalMap，然后再从InternalThreadLocalMap获取指定数组下标的值，对象关系示意图：
ftl slowGet
3 ftl的资源回收机制
在netty中对于ftl提供了三种回收机制：
- 自动：使用ftlt执行一个被FastThreadLocalRunnable wrap的Runnable任务，在任务执行完毕后会自动进行ftl的清理。
- 手动：ftl和InternalThreadLocalMap都提供了remove方法，在合适的时候用户可以（有的时候也是必须，例如普通线程的线程池使用ftl）手动进行调用，进行显示删除。
- 自动：为当前线程的每一个ftl注册一个Cleaner，当线程对象不强可达的时候，该Cleaner线程会将当前线程的当前ftl进行回收。（netty推荐如果可以用其他两种方式，就不要再用这种方式，因为需要另起线程，耗费资源，而且多线程就会造成一些资源竞争，在netty-4.1.34版本中，已经注释掉了调用ObjectCleaner的代码。）
4 ftl在netty中的使用
ftl在netty中最重要的使用，就是分配ByteBuf。基本做法是：每个线程都分配一块内存(PoolArena)，当需要分配ByteBuf时，线程先从自己持有的PoolArena分配，如果自己无法分配，再采用全局分配。但是由于内存资源有限，所以还是会有多个线程持有同一块PoolArena的情况。不过这种方式已经最大限度地减轻了多线程的资源竞争，提高程序效率。
具体的代码在 PoolByteBufAllocator的内部类PoolThreadLocalCache中：
final class PoolThreadLocalCache extends FastThreadLocal {
@Override
protected synchronized PoolThreadCache initialValue() {
final PoolArena heapArena = leastUsedArena(heapArenas);
final PoolArena directArena = leastUsedArena(directArenas);
Thread current = Thread.currentThread();
if (useCacheForAllThreads || current instanceof FastThreadLocalThread) {
// PoolThreadCache即为各个线程持有的内存块的封装
return new PoolThreadCache(
heapArena, directArena, tinyCacheSize, smallCacheSize, normalCacheSize,
DEFAULT_MAX_CACHED_BUFFER_CAPACITY, DEFAULT_CACHE_TRIM_INTERVAL);
}
// No caching so just use 0 as sizes.
return new PoolThreadCache(heapArena, directArena, 0, 0, 0, 0, 0);
}
}