JAVA高并发——人手一支笔:ThreadLocal
文章目录
- 1、ThreadLocal的简单使用
- 2、ThreadLocal的实现原理
- 3、对性能有何帮助
- 4、线程私有的随机数发生器ThreadLocalRandom
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- 4.1、反射的高效替代方案
- 4.2、随机数种子
- 4.3、探针Probe的作用
除了控制资源的访问，我们还可以通过增加资源来保证所有对象的线程安全。比如，让100个人填写个人信息表，如果只有一支笔，那么大家就得挨个填写，对于管理人员来说，必须保证大家不会去哄抢这仅有的一支笔，否则，谁也填不完。从另一个角度出发，我们可以准备100支笔，人手一支，那么所有人很快就能完成表格的填写工作。
如果说锁使用的是第一种思路，那么ThreadLocal使用的就是第二种思路。
1、ThreadLocal的简单使用
从ThreadLocal这一名字上可以看出，这是一个线程的局部变量。也就是说，只有当前线程可以访问。既然是只有当前线程可以访问的数据，那么自然是线程安全的。
下面来看一个简单的示例：
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* @title ThreadLocalDemo
* @description ThreadLocal测试
* @author: yangyongbing
* @date: 2024/2/20 12:22
*/
public class ThreadLocalDemo implements Runnable{
private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
int i=0;
public ThreadLocalDemo(int i) {
this.i = i;
}
@Override
public void run() {
try {
Date t = sdf.parse("2024-02-20 19:29:" + i % 60);
System.out.println(i+":"+t);
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
executorService.execute(new ThreadLocalDemo(i));
}
}
}
上述代码在多线程中使用SimpleDateFormat对象实例来解析字符串类型的日期。执行上述代码，一般来说，很可能出现一些异常（篇幅有限不再给出堆栈，只给出异常名称）：
一种可行的解决方案是在sdf.parse()方法前后加锁，这也是我们一般的处理思路。这里不这么做，我们使用ThreadLocal为每一个线程创造一个SimpleDateformat对象实例：
在上述代码第7～9行中，如果当前线程不持有SimpleDateformat对象实例，那么就新建一个对象实例并把它置于当前线程中，如果已经持有，则直接使用。
从这里也可以看到，为每一个线程分配一个对象的工作并不是由ThreadLocal来完成的，而是需要在应用层面保证的。如果在应用中为每一个线程分配相同的对象实例，那么ThreadLocal也不能保证线程安全，这一点也需要大家注意。
**注意：**为每一个线程分配不同的对象，需要在应用层面保证ThreadLocal只起到了简单的容器作用。
2、ThreadLocal的实现原理
ThreadLocal如何保证对象实例只被当前线程访问呢？下面让我们一起深入ThreadLocal的内部实现。
我们需要关注的自然是ThreadLocal的set()方法和get()方法。先从set()方法说起：
在set()方法中，首先获得当前线程对象，然后通过getMap()方法获取线程的ThreadLocalMap，并将值存入ThreadLocalMap中。而ThreadLocalMap可以理解为一个Map（虽然不是，但是你可以把它简单地理解成HashMap），它是定义在Thread内部的成员。注意下面的定义是从Thread类中摘出来的：
设置到ThreadLocal中的数据，也就是写入了threadLocals的这个Map。其中，key为ThreadLocal当前对象，value就是我们需要的值。而threadLocals本身保存了当前自己所在线程的所有“局部变量”，也就是一个ThreadLocal变量的集合。
在get()方法中，自然就要将这个Map中的数据拿出来：
get()方法先取得当前线程的ThreadLocalMap对象，然后将自己作为key来取得内部的实际数据。
在了解了ThreadLocal的内部实现后，我们自然会引出一个问题：这些变量是维护在Thread类内部的（ThreadLocalMap定义所在类），这也意味着只要线程不退出，对象的引用将一直存在。
当线程退出时，Thread类会进行一些清理工作，其中就包括清理ThreadLocalMap，注意下述代码的加粗部分：
因此，使用线程池就意味着当前线程未必会退出（比如固定大小的线程池，线程总是存在）。如果这样，将一些大的对象设置到ThreadLocal中（它实际保存在线程持有的threadLocalMap内），可能会使系统出现内存泄漏（这里的意思是：你设置了对象到ThreadLocal中，但是不清理它，在你使用几次后，这个对象也不再有用了，但是它却无法被回收）。
此时，如果你希望及时回收对象，最好使用ThreadLocal.remove()方法将这个变量移除。就像我们习惯性地关闭数据库连接一样，如果你确实不需要这个对象了，就应该告诉虚拟机把它回收，防止内存泄漏。
另外一种有趣的情况是，JDK也可能允许你像释放普通变量一样释放ThreadLocal。比如，我们有时候为了加速垃圾回收，会特意写出类似obj=null的代码。如果这么做，obj所指向的对象就会更容易地被垃圾回收器发现，从而加速回收。
同理，对于ThreadLocal的变量，如果我们也手动将其设置为null，比如tl=null，那么这个ThreadLocal对应的所有线程的局部变量都有可能被回收。这里面的奥秘是什么呢？先来看一个简单的例子：
上述案例是为了跟踪ThreadLocal对象及内部SimpleDateFormat对象的垃圾回收情况，我们在第3行代码和第17行代码中重载了finalize()方法。这样，在对象被回收时，我们就可以看到它们的踪迹。
在主函数main()中，先后进行了两次任务提交，每次10000个任务。在第一次任务提交后，在代码的第39行，我们将tl设置为null，并执行一次GC。接着，我们进行第二次任务提交，完成后，在代码的第50行再执行一次GC。
注意这些输出所代表的含义。首先，线程池中的10个线程都各自创建了一个SimpleDateFormat对象实例。接着执行第一次GC，可以看到ThreadLocal对象被回收了（这里使用了匿名类，所以类名看起来有点怪，这个类就是第2行创建的tl对象）。然后提交第2次任务，这次一样创建了10个SimpleDateFormat对象，接着执行第二次GC。在第二次GC后，第一次创建的10个SimpleDateFormat的子类实例全部被回收。虽然我们没有手动移除这些对象，但是系统依然有可能回收它们。
要了解这里的回收机制，我们需要更进一步了解Thread.ThreadLocalMap的实现。我们之前说过，ThreadLocalMap类似HashMap，准确地说，它更加类似WeakHashMap。
ThreadLocalMap的实现使用了弱引用。弱引用是比强引用弱得多的引用。Java虚拟机在进行垃圾回收时，如果发现弱引用，就会立即回收。ThreadLocalMap内部由一系列entry构成，每一个entry都是WeakReference。
这里的参数k就是Map的key, v就是Map的value，其中k也是ThreadLocal实例，作为弱引用使用（super(k)就是调用了WeakReference的构造函数）。虽然这里使用ThreadLocal作为Map的key，但是实际上，它并不真的持有ThreadLocal的引用。而当ThreadLocal的外部强引用被回收时，ThreadLocalMap中的key就会变成null。当系统进行ThreadLocalMap清理时（比如将新的变量加入表中，就会自动执行一次清理，虽然JDK不一定会进行一次彻底的扫描，但显然在这个案例中，它奏效了），就会将这些垃圾数据回收。ThreadLocal的回收机制如下图所示：
3、对性能有何帮助
为每一个线程分配一个独立的对象对系统性能也许是有帮助的。当然，这也不一定，这完全取决于共享对象的内部逻辑。如果共享对象对于竞争的处理容易引起性能损失，我们还是应该考虑使用ThreadLocal为每个线程分配单独的对象。一个典型的案例就是在多线程下产生随机数。
这里，让我们简单测试一下在多线程下产生随机数的性能问题。首先，定义一些全局变量：
代码第1行定义了每个线程要产生的随机数数量；第2行定义了参与工作的线程数量；第3行定义了线程池；第4行定义了被多线程共享的Random实例，用于产生随机数；第6～11行定义了由ThreadLocal封装的Random。
定义一个工作线程的内部逻辑，它可以工作在两种模式下：
- 第一种是多个线程共享一个Random(mode=0)。
- 第二种是为多个线程各分配一个Random(mode=1)。
上述代码的第19～27行定义了线程的工作内容。每个线程都会产生若干个随机数，完成工作后，记录并返回所消耗的时间。
最后是main()函数，它分别对上述两种情况进行测试，并打印了耗时：
上述代码的运行结果可能如下：
很明显，在多线程共享一个Random实例的情况下，总耗时为13秒多（这里是指4个线程的耗时总和，不是程序执行经历的时间）。而在ThreadLocal模式下，仅耗时约1.7秒。
4、线程私有的随机数发生器ThreadLocalRandom
为了提高在高并发环境中随机数的产生效率，JDK提供了ThreadLocalRandom类。这是一个线程安全的随机数发生器。它让每个线程都维护一个自己的种子变量，每个线程生成随机数时都根据自己老的种子计算新的种子，再根据新的种子计算随机数，因此不存在竞争问题，从而提高了并发性能。
ThreadLocalRandom继承自Random，拥有Random的全部功能，只不过它运行更快、功能更强大。
在ThreadLocal的介绍中，我们已经知道，ThreadLocal的实现依赖于Thread对象中的’ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals’成员字段。与之类似，为了让随机数发生器只访问本地线程数据，从而避免竞争，Thread中又增加了3个字段：
这3个字段作为Thread类的成员，便自然地和每一个Thread对象牢牢捆绑在一起，成了名副其实的ThreadLocal变量，而依赖这几个变量实现的随机数发生器，也就成了ThreadLocalRandom。
上述代码中，＠sun.misc.Contended(“tlr”)表示这是一个消除伪共享的字段。消除伪共享可以提升字段的访问速度。
4.1、反射的高效替代方案
随机数的产生需要访问Thread的threadLocalRandomSeed等成员，但是考虑到类的封装性，这些成员只是包内可见的。很不幸，ThreadLocalRandom位于java.util.concurrent包，而Thread则位于java.lang包，因此，ThreadLocalRandom并没有办法访问Thread的threadLocalRandomSeed等变量。
这时，Java老鸟们可能就会跳出来说：“这算什么，看我的反射大法，不管啥都能抠出来访问一下。”说得没错，反射是一种可以绕过封装直接访问对象内部数据的方法，但是，反射的性能不太好，并不适合作为高性能的解决方案。有没有可以让ThreadLocalRandom访问Thread的内部成员，同时又远超于反射且无限接近于直接访问变量的方法呢？答案是肯定的，这就是使用Unsafe类。
这里简单介绍一下Unsafe类的两个方法：
其中getLong()方法会读取对象o的第offset字节偏移量的一个long型数据；putLong()方法则会将x写入对象o的第offset个字节的偏移量中。这种类似C语言的操作方法，带来了极大的性能提升，更重要的是，由于它避开了字段名，直接使用偏移量，可以轻松绕过成员的可见性限制。
性能问题解决了，下一个问题是：我怎么知道threadLocalRandomSeed成员在Thread中的偏移位置呢？这就需要用Unsafe类的objectFieldOffset()方法了，请看下面的代码：
上述这段代码，在ThreadLocalRandom类初始化的时候，就取得了Thread成员变量threadLocalRandomSeed、threadLocalRandomProbe和threadLocalRandomSecondarySeed在对象偏移中的位置。因此，只要ThreadLocalRandom需要使用这些变量，都可以通过Unsafe类的getLong()和putLong()方法来访问（也可能是getInt()和putInt()方法）。
比如像下面一样生成一个随机数的时候：
这种Unsafe类的方法到底能有多快呢？根据笔者的经验，这比传统的反射至少快3倍。这也是JDK内部大量使用Unsafe类的方法而非反射的一个重要原因。
4.2、随机数种子
伪随机数生成都需要一个种子，threadLocalRandomSeed和threadLocalRandomSecondary-Seed就是这里的种子。其中threadLocalRandomSeed是long型的，threadLocalRandomSecondary-Seed是int型的。threadLocalRandomSeed是使用最广泛的。大量的随机数其实都是基于threadLocalRandomSeed的。而threadLocalRandomSecondarySeed只在某些特定的JDK内部实现中使用，使用并不广泛。
初始种子默认使用的是系统时间：
上述代码完成了种子的初始化，并将初始化的种子通过UNSAFE储存在SEED的位置（即threadLocalRandomSeed）。
接着就可以使用nextInt()方法获得随机整数了：
每一次调用nextInt()方法都会使用nextSeed()方法更新threadLocalRandomSeed。由于这是一个线程独有的变量，因此完全不会有竞争，也不会有CAS重试，性能也就大大提高了。
4.3、探针Probe的作用
除了种子，还有一个threadLocalRandomProbe探针变量，这个变量是用来做什么的呢？我们可以把threadLocalRandomProbe理解为针对每个Thread的Hash值（不为0），它可以作为一个线程的特征值，基于这个值可以为线程在数组中找到一个特定的位置：
来看下面的代码片段：
在具体的实现中，如果上述代码发生了冲突，还可以使用ThreadLocalRandom.advance-Probe()方法来修改一个线程的探针值，这样可以进一步避免未来可能出现的冲突，从而减少竞争，提高并发性能。
