一、样例及原理
// 成员变量
ThreadLocal
ThreadLocal以一种空间换时间的思想（变量在不同的线程开辟副本），解决并发问题。
线程持有名为threadLocals的引用，指向一个ThreadLocalMap
- ThreadLocalMap的本质是一个Entry对象数组
ThreadLocalMap解决hash冲突的方式与HashMap的方式不同（链、树），ThreadLocalMap它会从落点桶位置顺序查找。
如：hash取余计算出落点桶是5，但位置5已经有其它entry，那么会尝试放入桶6……
- key是ThreadLocal对象本身，由Entry对象以弱引用的方式指向key
采用弱引用的方式，是为了帮助回收，防内存溢出（源码中有扫描逻辑）。
如果持有ThreadLocal的对象被回收了（样例中的成员变量不存在了），意味着指向ThreadLocalMap的key的强引用不存在了，那么弱引用被GC扫描到时也会被回收。
- value则是要存储的对象
二、set()
public void set(T value) {
Thread t = Thread.currentThread();
// 获取线程的threadLocals变量
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
// == 2.找到Entry数组中的entry，并赋值
map.set(this, value);
else
// == 1.创建ThreadLocalMap，并赋值
// - 线程有个threadLocals变量，这个变量指向Entry数组（一个Thread关联的多个ThreadLocal对象，默认16）；
// - Entry对象是弱引用的
createMap(t, value);
}1.创建ThreadLocalMap
java.lang.ThreadLocal#createMap
void createMap(Thread t, T firstValue) {
// ## 调用ThreadLocalMap的构造函数，将当前的threadLocal作为key
// 最终赋值给线程的threadLocals变量
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
// ThreadLocalMap的构造函数
ThreadLocalMap(ThreadLocal firstKey, Object firstValue) {
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
// 构建弱引用的数组
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
// 扩展因子，size * 2/3
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
关键类、属性
# Thread类
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
# ThreadLocal类
static class ThreadLocalMap {
private Entry[] table;
// table的size，也就是本线程对应的ThreadLocal数量
private int size = 0;
// 弱引用：一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存
// 如果不使用弱引用，那么当持有value的强引用释放掉后，当线程没有回收释放时，
// threadLocalMap会一直持有ThreadLocal以及value的强应用，导致value不能够被回收，从而造成内存泄漏。
static class Entry extends WeakReference> {
Object value;
Entry(ThreadLocal k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
} 2.ThreadLocalMap#set
private void set(ThreadLocal key, Object value) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 根据hash值和len找落点
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
// 线性查找
for (Entry e = tab[i];
e != null;
// 循环中做线性查找，落点i在数组中移动（如果已经是数组的最后一个位置，会从位置0继续查找）
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
// 获取当前位置的key->ThreadLocal
ThreadLocal k = e.get();
// == 1.1、Entry数组中找到了对应的ThreadLocal，赋值替换
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// ## 2、原位置的entry为空（stale-失效），替换
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
// == 1.2、Entry数组中没找到，新建Entry，放入空槽i（经历上面的循环后，i为最近的空位）位置
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
// -- a、满足扩容条件(条件：无法清理 && 达到阈值)，做扩容操作
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
// -- b、扩容
rehash();
}a、桶清理
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
boolean removed = false;
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
do {
i = nextIndex(i, len);
Entry e = tab[i];
// entry不为空，但entry的key为空（## 弱引用被回收，前提条件是持有ThreadLocal的对象被回收，见下图）
if (e != null && e.get() == null) {
n = len;
// 执行清理操作，返回值设置为true
removed = true;
// == 清理无效entry
i = expungeStaleEntry(i);
}
}
// 通过size（实际的Entry对象个数，也就是线程持有的ThreadLocal个数）二进制右移来确定循环次数
// 举例：2->0循环2次；8->0循环4次
while ( (n >>>= 1) != 0);
return removed;
}看下实际的清理方法
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 清楚当前的无效节点
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal k = e.get();
// -- 帮助清理其它无效节点
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
}
// -- 帮助k找到实际的桶
// 原来在i位置，但当年选择i位置是无奈之举——hash冲突，实际是h位置；
// 现在有机会把它落在该落的h位置，i位置清空
else {
int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {
tab[i] = null;
// 好吧，实际落点h也被占用了，只能继续找到新的h位
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
return i;
}b、rehash()
private void rehash() {
// 实际的清理方法，已经分析过
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
if (size >= threshold - threshold / 4)
// 扩容
resize();
}
## 扩容 && 旧桶对象迁新桶
private void resize() {
Entry[] oldTab = table;
int oldLen = oldTab.length;
// 2倍扩容
int newLen = oldLen * 2;
Entry[] newTab = new Entry[newLen];
int count = 0;
for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {
Entry e = oldTab[j];
if (e != null) {
ThreadLocal k = e.get();
if (k == null) {
e.value = null; // Help the GC
} else {
// 计算落点
int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
// hash冲突，找最近空位
while (newTab[h] != null)
h = nextIndex(h, newLen);
newTab[h] = e;
count++;
}
}
}
setThreshold(newLen);
size = count;
table = newTab;
}原位置的entry为空（stale-失效），替换
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal key, Object value,
int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// 往左查找一波（与其它方向相反，按我的理解作更全面的清理）
int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len))
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
// 其它不分析了（懒）：看上去都是调用前面的各种已分析过的方法，总之就是确保扫描的全面
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal k = e.get();
if (k == key) {
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
// Start expunge at preceding stale entry if it exists
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// If key not found, put new entry in stale slot
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// If there are any other stale entries in run, expunge them
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}三、get()
public T get() {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
// == 获取entry节点。从set的逻辑推断——肯定有在Entry环上查找的逻辑
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
return setInitialValue();
}
java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#getEntry
private Entry getEntry(ThreadLocal key) {
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
// -- 找到直接返回
if (e != null && e.get() == key)
return e;
// -- 找不到，作线性查找
else
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#getEntryAfterMiss
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;
// 帮助清理
if (k == null)
expungeStaleEntry(i);
// 线性查找
else
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}