一、前言
在工作中，多线程访问同一个共享变量时存在并发问题，要么给这个共享变量加锁，要么将变量私有化，能不加锁就不加锁，ThreadLocal就是让每个线程访问自己的本地变量来避免并发问题。
ThreadLocal在日常工作中用的很频繁，比如数据库连接、session、cookie等线程级缓存；面试中也经常被问到，ThreadLocal的实现原理是什么？为什么会发生内存泄漏？如何解决？
二、ThreadLocal基本结构关系
代码示例：
ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
try {
threadLocal.set("xxx");
threadLocal.get();
} finally {
threadLocal.remove();
}
其实很简单，也就3个方法。深入到源码发现，每个Thread维护一个ThreadLocal.ThreadLocalMap类型的变量threadLocals，想必这就是存放key-value的容器了。
public class Thread implements Runnable {
... ...
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
... ...
}
而ThreadLocalMap是ThreadLocal内部类，ThreadLocalMap内部又有一个继承了WeakReference的内部类Entry，存放key-valued的，从继承关系看key是ThreadLocal类型的对象引用，且是弱引用（记住key是弱引用很关键）。
（ThreadLocalMap就相当于一个简易版的HashMap，了解HashMap的构造，看这个就很简单了，基本思想都有，容量必须是2的整数次方，有扩容，哈希映射，解决哈希冲突的方式开放寻址法等。）
public class ThreadLocal {
... ...
static class ThreadLocalMap {
static class Entry extends WeakReference> {
Object value;
Entry(ThreadLocal k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
/**
* The initial capacity -- MUST be a power of two.
*/
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* The table, resized as necessary.
* table.length MUST always be a power of two.
*/
private Entry[] table;
/**
* The number of entries in the table.
*/
private int size = 0;
/**
* The next size value at which to resize.
*/
private int threshold; // Default to 0
/**
* Set the resize threshold to maintain at worst a 2/3 load factor.
*/
private void setThreshold(int len) {
// 扩容因子2/3
threshold = len * 2 / 3;
}
... ...
}
... ...
}
三、set
获取当前线程的ThreadLocalMap，不为null则正常设置，否则初始化ThreadLocalMap并设置值。
// java.lang.ThreadLocal#set
public void set(T value) {
Thread t = Thread.currentThread();
// 获取当前线程的ThreadLocalMap
// ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部类，作为每个线程的一个变量
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
// ThreadLocal当前实例对象引用作为ThreadLocalMap的key（弱引用）
map.set(this, value);
else
// map=null，第一次设置，则初始化
createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
return t.threadLocals;
}
1、初始化ThreadLocalMap
若map=null，第一次设置，则先初始化，初始容量为16，且不能从外部更改，扩容因子为2/3。
void createMap(Thread t, T firstValue) {
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
ThreadLocalMap(ThreadLocal firstKey, Object firstValue) {
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
private void setThreshold(int len) {
threshold = len * 2 / 3;
}
2、设置值
当前线程的map，不为null，则调用map#set(ThreadLocal key, Object value)，ThreadLocal实例对象引用作为key：
private void set(ThreadLocal key, Object value) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 哈希映射
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
for (Entry e = tab[i];
e != null;
// 解决哈希冲突的办法：开放寻址
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
// i位置e!=null 哈希冲突
ThreadLocal k = e.get();
if (k == key) {
// key相等，替换
e.value = value;
return;
}
// k=null，
if (k == null) {
// 替换旧的entry，可防止内存泄漏
// 清理过时数据的过程比较乐观，但又想方设法的去清理过时数据
// 为何乐观和按比例扫描，应该是怕太耗时，影响set的性能吧
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
// 没有发生hash冲突，在i位置新建新entry
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
// cleanSomeSlots按比例扫描，返回结果是boolean，true为清理了过时数据，false没有
// 若没有清理旧数据!false 且 数量达到扩容阈值，则扩容
// 若有清理旧数据!true，（也是为了避免不必要的扩容）
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
// 扩容
rehash();
}
（1）首先获取key的hash值，并与Entry[]做映射，找到需要设置的位置i。计算key的哈希值也贼简单，维护一个AtomicInteger变量，每次哈希都加HASH_INCREMENT。因为数组容量是2的整数次，所以可以用高效的&运算来代替模运算。
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
private static int nextHashCode() {
// AtomicInteger 每次加HASH_INCREMENT
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}
（2）找到i了，就看看i位置是否是空的，不为空则说明发生哈希冲突了，开放寻址，向后遍历寻找空闲的位置。
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
倘若遍历到key相等的位置，则新值替换旧值，若遍历到位置k=null，说明弱引用k被gc回收了，value还被强引用着（一定是代码不规范，忘记调用remove了），这就有可能造成内存泄漏，所以替换（replaceStaleEntry）掉过时的entry（k=null，entry!=null则为过时entry）。
replaceStaleEntry：
这个替换也不是简单的替换，还会扫描替换位置staleSlot的前面是否还有位置（slotToExpunge）是过时的entry需要清理，同时也会扫描staleSlot后的位置（i）是否有旧k和新key相等的位置，若有则交换，同时判断是否需要更新slotToExpunge。
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal key, Object value,
int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// staleSlot位置，key=null，就是一个应该被替换和删除的旧值
// 扫描staleSlot前面是否有需要删除的位置slotToExpunge
// 直到遇到一个位置是空的停止扫描，也是一种比较乐观的扫描，认为后面没有可清除的entry
int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len))
// 上一个e的key为null，
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
// 这个循环为的是扫描staleSlot后面是否存在key相等的槽，有则staleSlot和i交换
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal k = e.get();
if (k == key) {
// 找到key相等，新旧交换
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
// 删除slotToExpunge位置的值
// Start expunge at preceding stale entry if it exists
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
// 删除slotToExpunge位置的值，并扫描清理其他过时entry
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
// 这里也可以看出slotToExpunge的作用就是想找到除staleSlot外是否还有其他位置需求清理
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// If key not found, put new entry in stale slot
// 没有找到相等的key，则staleSlot位置put new entry
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// If there are any other stale entries in run, expunge them
// 如果有其他需要清除的entry，则清理
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
最后slotToExpunge != staleSlot，说明还有其他位置过时了，需要清理，则调用cleanSomeSlots。
调用cleanSomeSlots会先调用expungeStaleEntry，这两个函数的关系是expungeStaleEntry是删除指定位置的entry，而cleanSomeSlots是按比例扫描其他位置是否还有需要清理的过时entry。
expungeStaleEntry：
删除指定位置的entry，同时还会向后遍历是否还有其他过时的entry，同时还会对未过时的entry再哈希，使得数组中的位置比较连贯整齐。返回值是被删除位置下一个空位置的索引。
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;
// 从staleSlot开始向后遍历，不为空的位置检查是否k==null
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
// 遍历数组，key为null，清除，防止内存泄漏
ThreadLocal k = e.get();
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
} else {
// key不为null，重新hash，整理一下数组中剩余的元素
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;
}
}
}
// the index of the next null slot after staleSlot
// all between staleSlot and this slot will have been checked
// for expunging
return i;
}
cleanSomeSlots：
cleanSomeSlots的目的还是想尽可能多的清理过时的entry，第一个参数i一定不是需要清理的位置，开放寻址i后面是否还有其他位置是过时需要清理的。但是这个过程可能会影响set的性能，时间复杂度为O(n)，所以不太可能全表扫描，而是按比例扫描。
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
boolean removed = false;
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// cleanSomeSlots目的是想清除所有过时的entry，
// 但是这个过程可能会导致set比较耗时，O(n)的时间复杂度
// 所以按比例扫描，清除过时entry，
// len=16,16/2=8,8/2=4,4/2=2,2/2=1,1/2=0,扫描5次
// 这个比例并不是均匀的
do {
i = nextIndex(i, len);
Entry e = tab[i];
if (e != null && e.get() == null) {
// 重置n为 len
n = len;
removed = true;
i = expungeStaleEntry(i);
}
} while ( (n >>>= 1) != 0);
return removed;
}
（3）找到i位置是空的说明没有发生哈希冲突。i位置新建Entry，并size+1。
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
（4）判断是否需要扩容
扩容需要满足两个条件，元素数量size达到扩容阈值threshold，cleanSomeSlots过程没有清理数据，这也是为了避免不必要的扩容。
一次只能加一个元素，前面++size之后，刚好达到threshold，即size+1 >=threshold满足，若cleanSomeSlots有清理过时数据，则size+1-x 一定是小于threshold的，所以不需要扩容。
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
// 扩容
rehash();
若需要扩容，则调用rehash()，扩容前还需要全表扫描一遍清理过时数据，如果这样都不能使空闲位置增多，则扩容resize，
private void rehash() {
// 扩容前清除过时数据
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
// 2/3 - 2/3*1/4= 1/2 到最后扩容阈值成了1/2,为了编码滞后？没看懂。。。
if (size >= threshold - threshold / 4)
resize();
}
resize扩容，新建一个数组，长度为旧数组的2倍，然后遍历旧数组再哈希复制到新数组。
/**
* Double the capacity of the table.
* copy on write，只能保证最终一致性
*/
private void resize() {
Entry[] oldTab = table;
int oldLen = oldTab.length;
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 {
int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
while (newTab[h] != null)
h = nextIndex(h, newLen);
newTab[h] = e;
count++;
}
}
}
// 设置新阈值
setThreshold(newLen);
size = count;
table = newTab;
}
四、get
分析完set，get就简单很多了。既然解决哈希冲突用的开放寻址，若哈希映射找到的i位置不是要找的值，则需要向后寻址查找，若在这个遍历的过程中有遇到过时的数据，则调用expungeStaleEntry清除，在一定程度上可避免内存泄漏。
public T get() {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
// 没有找到，做初始化操作
return setInitialValue();
}
private Entry getEntry(ThreadLocal key) {
// hash映射，找到i，若i位置不是要找的元素，则需要开放寻址
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
if (e != null && e.get() == key)
return e;
else
// 开放寻址
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 开放寻址找 key相等的value
while (e != null) {
ThreadLocal k = e.get();
if (k == key)
return e;
// 如若遍历到k为null的，执行删除操作，防止内存泄漏
if (k == null)
expungeStaleEntry(i);
else
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}
五、remove
remove最简单，删除以ThreadLocal实例对象引用为key的值即可，key设置为null，value设置为null，这样就可以断开value的强引用，使得gc可以回收。
public void remove() {
ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
if (m != null)
m.remove(this);
}
private void remove(ThreadLocal key) {
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)]) {
if (e.get() == key) {
// key 设置为null
e.clear();
// 删除旧的entry,value=null
expungeStaleEntry(i);
return;
}
}
}
//java.lang.ref.Reference#clear
public void clear() {
this.referent = null;
}
六、内存泄漏问题
在使用ThreadLocal时，一定听说了，使用完一定要调用remove，不然会内存泄漏。
1、内存泄漏演示
可以先模拟下，不调用remove和调用remove的堆内存使用情况。
public class ThreadLocalTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal<>();
try {
threadLocal.set(new User());
threadLocal.get();
} finally {
// threadLocal.remove();
}
TimeUnit.MINUTES.sleep(5);
}
static class User {
private byte[] datas = new byte[1024*1024*100];
}
private static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal<>();
}
运行上面代码，打开jdk自带的Java/jdk1.8.0_241/binjvisualvm.exe查看堆内存使用情况：
（1）如下图是没有调用remove的堆内存使用情况，可以看到点击执行垃圾回收后，依然会有100MB左右的的垃圾没有回收，点了几次都不会回收，这就是内存泄漏了。
（2）如下图是调用了
remove的堆内存使用情况，点击执行垃圾回收后，堆内存几乎接近0，说明基本都回收了。
2、内存泄漏的原因
不调用remove为什么会出现内存泄漏呢？认真读源码就会发现，ThreadLocal的实例对象引用作为内部类ThreadLocalMap的key，而这个key是弱引用（弱引用会在下次垃圾回收时，被回收掉），
所以key就会在下次垃圾回收时回收了，而value的强引用还在，只要当前线程不销毁，value就一直不会被垃圾回收，所以就导致内存泄漏了。
如何避免内存泄漏呢，当然是规范写代码，一定记得remove呀。正确调用remove的姿势：
3、set和get官方避免内存泄漏
ThreadLocal源码中set和get操作时会在一定程度上清理过时数据（key=null），这也是为了防止内存泄漏吧，但是并不能确保一定能清除掉所有的过时数据，所以不要太指望set和get，还是老老实实主动调用remove吧。
七、总结
-
ThreadLocal让每个线程访问自己本地的变量来确保线程安全。 - 每一个线程维护一个
ThreadLocalMap，简易版的HashMap，key为ThradLocal实例引用，解决哈希冲突的方式是开放寻址法，所以不适合存大量数据。 - get和set过程中都会清理过时的数据，但是不一定会清理掉所有的过时数据，不然会影响正常操作性能。
- 使用完
ThreadLocal一定要调用remove，不然会内存泄漏，因为key是弱引用会被下次gc，而value的强引用会一直存在，若线程一直不销毁，value就一直不gc掉，导致内存泄漏。
PS: 如若文章中有错误理解，欢迎批评指正，同时非常期待你的评论、点赞和收藏。我是徐同学，愿与你共同进步！