ThreadLocal源码分析与实践

ThreadLocal是什么？

ThreadLocal是一个线程内部存储类，提供线程内部存储功能，在一个ThreadLocal对象中，每一个线程都存储各自独立的数据，互不干扰

示例如下：

public class ThreadLocalTest {

    @Test
    public void test() throws InterruptedException {
        ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal<>();
        Thread thread1 = new Thread(new MyTask(threadLocal, 10));
        Thread thread2 = new Thread(new MyTask(threadLocal, 100));
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();
    }

}

class MyTask implements Runnable {

    private ThreadLocal threadLocal;
    private int value;

    public MyTask(ThreadLocal threadLocal, int value) {
        this.threadLocal = threadLocal;
        this.value = value;
    }

    @Override
    public void run() {
        threadLocal.set(++value);
        System.out.println(threadLocal.get());
    }
}

源码分析

get()方法

　　public T get() {
        // ThreadLocalMap是ThreadLocal中的一个类内部类，而每一个Thread实例都拥有一个ThreadLocalMap实例变量用来存储线程的内部数据
　　　　 Thread t = Thread.currentThread();
        // 获取线程实例变量ThreadLocalMap
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        // 如果map!=null则表示Thread中的ThreadLocalMap之前已经实例过
        if (map != null) {
            // ThreadLocalMap实例中有数组实例Entry[] table用于存储真正的数据，key为ThreadLocal，value为存储的值，所以一个线程可以同时维护多个ThreadLocal
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value;
                return result;
            }
        }
        // 初始化ThreadLocalMap实例
        return setInitialValue();
    }
　　
　　
    // getMap就是获取当前线程下的ThreadLocalMap实例
　　ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }
   
   // 根据ThreadLocal获取对应的value
　　private Entry getEntry(ThreadLocal key) {
        // 内部存储为数组形式，通过就算key的hashCode进而确认索引位置
        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);
   }
   // 如果map为null，则初始化ThreadLocalMap
　　private T setInitialValue() {
        T value = initialValue();
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
        return value;
    }

 真实数据是存储在Thread对象的ThreadLocalMap实例中，所以每个线程都维护自己的内部数据，当有多个ThreadLocal时，每个ThreadLocal根据hashCode匹配到一个索引存储

 set()方法

　　public void set(T value)         
　　　　 Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }


　　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;
            // 计算索引值
            int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
　　　　　　 　// ThreadLocalMap使用线性探测法来解决哈希冲突，假设计算后的i为10，该位置k不为null且与key不相等,则匹配索引为11的位置，一直重复下去直到可以插入为止
　　　　　　　　// 当然这里不会出现走了一个循环还没有空位置可以插入
            for (Entry e = tab[i];
                 e != null;
                 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
                ThreadLocal k = e.get();
　　　　　　　　　　// 将新设置的值替换旧值
                if (k == key) {
                    e.value = value;
                    return;
                }
　　　　　　　　　　// 该位置没被占用，则存入新的值
                if (k == null) {
                    replaceStaleEntry(key, value, i);
                    return;
                }
            }
　　　　　　　// 查到为空的位置插入数据　
            tab[i] = new Entry(key, value);
            int sz = ++size;
　　　　　　　
　　　　　　　// 判断是否需要扩容
            if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
                rehash();
        }

 应用实例：

当使用spring框架支持数据库事务时，需要将获取的数据库连接与当前线程绑定在一起，这时应用的就是ThreadLocal保存线程内部数据的特性，多次操作数据库使用的都是同个连接，这样才能保证事务的完成。