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這篇文章主要介紹了ThreadLocal中黃金分割數怎么用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
最近接觸到的一個項目要兼容新老系統，最終采用了ThreadLocal(實際上用的是InheritableThreadLocal)用于在子線程獲取父線程中共享的變量。問題是解決了，但是后來發現對ThreadLocal的理解不夠深入，于是順便把它的源碼閱讀理解了一遍。在談到ThreadLocal之前先買個關子，先談談黃金分割數。本文在閱讀ThreadLocal源碼的時候是使用JDK8(1.8.0_181)。
首先復習一下斐波那契數列，下面的推導過程來自某搜索引擎的wiki：
斐波那契數列：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, …
通項公式：假設F(n)為該數列的第n項（n ∈ N*），那么這句話可以寫成如下形式：F(n) = F(n-1) + F(n-2)。
有趣的是，這樣一個完全是自然數的數列，通項公式卻是用無理數來表達的。而且當n趨向于無窮大時，前一項與后一項的比值越來越逼近0.618（或者說后一項與前一項的比值小數部分越來越逼近0.618），而這個值0.618就被稱為黃金分割數。證明過程如下：
黃金分割數的準確值為(根號5 - 1)/2，約等于0.618。
黃金分割數被廣泛使用在美術、攝影等藝術領域，因為它具有嚴格的比例性、藝術性、和諧性，蘊藏著豐富的美學價值，能夠激發人的美感。當然，這些不是本文研究的方向，我們先嘗試求出無符號整型和帶符號整型的黃金分割數的具體值：
public static void main(String[] args) throws Exception {
//黃金分割數 * 2的32次方 = 2654435769 - 這個是無符號32位整數的黃金分割數對應的那個值
long c = (long) ((1L << 32) * (Math.sqrt(5) - 1) / 2);
System.out.println(c);
//強制轉換為帶符號為的32位整型，值為-1640531527
int i = (int) c;
System.out.println(i);
}通過一個線段圖理解一下：
也就是2654435769為32位無符號整數的黃金分割值，而-1640531527就是32位帶符號整數的黃金分割值。而ThreadLocal中的哈希魔數正是1640531527(十六進制為0x61c88647)。為什么要使用0x61c88647作為哈希魔數？這里提前說一下ThreadLocal在ThreadLocalMap(ThreadLocal在ThreadLocalMap以Key的形式存在)中的哈希求Key下標的規則：
哈希算法：keyIndex = ((i + 1) * HASH_INCREMENT) & (length - 1)
其中，i為ThreadLocal實例的個數，這里的HASH_INCREMENT就是哈希魔數0x61c88647，length為ThreadLocalMap中可容納的Entry(K-V結構)的個數(或者稱為容量)。在ThreadLocal中的內部類ThreadLocalMap的初始化容量為16，擴容后總是2的冪次方，因此我們可以寫個Demo模擬整個哈希的過程：
public class Main {
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
public static void main(String[] args) throws Exception {
hashCode(4);
hashCode(16);
hashCode(32);
}
private static void hashCode(int capacity) throws Exception {
int keyIndex;
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
keyIndex = ((i + 1) * HASH_INCREMENT) & (capacity - 1);
System.out.print(keyIndex);
System.out.print(" ");
}
System.out.println();
}
}上面的例子中，我們分別模擬了ThreadLocalMap容量為4,16,32的情況下，不觸發擴容，并且分別”放入”4,16,32個元素到容器中，輸出結果如下：
3 2 1 0 7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 21 28 3 10 17 24 31 6 13 20 27 2 9 16 23 30 5 12 19 26 1 8 15 22 29 4 11 18 25 0
每組的元素經過散列算法后恰好填充滿了整個容器，也就是實現了完美散列。實際上，這個并不是偶然，其實整個哈希算法可以轉換為多項式證明：證明(x - y) HASH_INCREMENT != 2^n (n m)，在x != y，n != m，HASH_INCREMENT為奇數的情況下恒成立，具體證明可以自行完成。HASH_INCREMENT賦值為0x61c88647的API文檔注釋如下：
連續生成的哈希碼之間的差異(增量值)，將隱式順序線程本地id轉換為幾乎最佳分布的乘法哈希值，這些不同的哈希值最終生成一個2的冪次方的哈希表。
下面引用ThreadLocal的API注釋：
This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterparts in that each thread that accesses one (via its get or set method) has its own, independently initialized copy of the variable. ThreadLocal instances are typically private static fields in classes that wish to associate state with a thread (e.g., a user ID or Transaction ID)
稍微翻譯一下：ThreadLocal提供線程局部變量。這些變量與正常的變量不同，因為每一個線程在訪問ThreadLocal實例的時候（通過其get或set方法）都有自己的、獨立初始化的變量副本。ThreadLocal實例通常是類中的私有靜態字段，使用它的目的是希望將狀態（例如，用戶ID或事務ID）與線程關聯起來。
ThreadLocal由Java界的兩個大師級的作者編寫，Josh Bloch和Doug Lea。Josh Bloch是JDK5語言增強、Java集合(Collection)框架的創辦人以及《Effective Java》系列的作者。Doug Lea是JUC(java.util.concurrent)包的作者，Java并發編程的泰斗。所以，ThreadLocal的源碼十分值得學習。
ThreadLocal雖然叫線程本地(局部)變量，但是實際上它并不存放任何的信息，可以這樣理解：它是線程(Thread)操作ThreadLocalMap中存放的變量的橋梁。它主要提供了初始化、set()、get()、remove()幾個方法。這樣說可能有點抽象，下面畫個圖說明一下在線程中使用ThreadLocal實例的set()和get()方法的簡單流程圖。
假設我們有如下的代碼，主線程的線程名字是main(也有可能不是main)：
public class Main {
private static final ThreadLocal<String> LOCAL = new ThreadLocal<>();
public static void main(String[] args) throws Exception{
LOCAL.set("doge");
System.out.println(LOCAL.get());
}
}
上面只描述了單線程的情況并且因為是主線程忽略了Thread t = new Thread()這一步，如果有多個線程會稍微復雜一些，但是原理是不變的，ThreadLocal實例總是通過Thread.currentThread()獲取到當前操作線程實例，然后去操作線程實例中的ThreadLocalMap類型的成員變量，因此它是一個橋梁，本身不具備存儲功能。
對于ThreadLocal的源碼，我們需要重點關注set()、get()、remove()幾個方法。
//獲取下一個ThreadLocal實例的哈希魔數
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
//原子計數器，主要到它被定義為靜態
private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
//哈希魔數(增長數)，也是帶符號的32位整型值黃金分割值的取正
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
//生成下一個哈希魔數
private static int nextHashCode() {
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}這里需要注意一點，threadLocalHashCode是一個final的屬性，而原子計數器變量nextHashCode和生成下一個哈希魔數的方法nextHashCode()是靜態變量和靜態方法，靜態變量只會初始化一次。換而言之，每新建一個ThreadLocal實例，它內部的threadLocalHashCode就會增加0x61c88647。舉個例子：
//t1中的threadLocalHashCode變量為0x61c88647 ThreadLocal t1 = new ThreadLocal(); //t2中的threadLocalHashCode變量為0x61c88647 + 0x61c88647 ThreadLocal t2 = new ThreadLocal(); //t3中的threadLocalHashCode變量為0x61c88647 + 0x61c88647 + 0x61c88647 ThreadLocal t3 = new ThreadLocal();
threadLocalHashCode是下面的ThreadLocalMap結構中使用的哈希算法的核心變量，對于每個ThreadLocal實例，它的threadLocalHashCode是唯一的。
ThreadLocal內部類ThreadLocalMap使用了默認修飾符，也就是包(包私有)可訪問的。ThreadLocalMap內部定義了一個靜態類Entry。我們重點看下ThreadLocalMap的源碼，先看成員和結構部分：
/**
* ThreadLocalMap是一個定制的散列映射，僅適用于維護線程本地變量。
* 它的所有方法都是定義在ThreadLocal類之內。
* 它是包私有的，所以在Thread類中可以定義ThreadLocalMap作為變量。
* 為了處理非常大(指的是值)和長時間的用途，哈希表的Key使用了弱引用(WeakReferences)。
* 引用的隊列(弱引用)不再被使用的時候，對應的過期的條目就能通過主動刪除移出哈希表。
*/
static class ThreadLocalMap {
//注意這里的Entry的Key為WeakReference<ThreadLocal<?>>
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
//這個是真正的存放的值
Object value;
// Entry的Key就是ThreadLocal實例本身，Value就是輸入的值
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
//初始化容量，必須是2的冪次方
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
//哈希(Entry)表，必須時擴容，長度必須為2的冪次方
private Entry[] table;
//哈希表中元素(Entry)的個數
private int size = 0;
//下一次需要擴容的閾值，默認值為0
private int threshold;
//設置下一次需要擴容的閾值，設置值為輸入值len的三分之二
private void setThreshold(int len) {
threshold = len * 2 / 3;
}
// 以len為模增加i
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
// 以len為模減少i
private static int prevIndex(int i, int len) {
return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
}
}這里注意到十分重要的一點：ThreadLocalMap$Entry是WeakReference(弱引用)，并且鍵值Key為ThreadLocal<?>實例本身，這里使用了無限定的泛型通配符。
接著看ThreadLocalMap的構造函數：
// 構造ThreadLocal時候使用，對應ThreadLocal的實例方法void createMap(Thread t, T firstValue)
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
// 哈希表默認容量為16
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
// 計算第一個元素的哈希碼
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
// 構造InheritableThreadLocal時候使用，基于父線程的ThreadLocalMap里面的內容進行提取放入新的ThreadLocalMap的哈希表中
// 對應ThreadLocal的靜態方法static ThreadLocalMap createInheritedMap(ThreadLocalMap parentMap)
private ThreadLocalMap(ThreadLocalMap parentMap) {
Entry[] parentTable = parentMap.table;
int len = parentTable.length;
setThreshold(len);
table = new Entry[len];
// 基于父ThreadLocalMap的哈希表進行拷貝
for (Entry e : parentTable) {
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
ThreadLocal<Object> key = (ThreadLocal<Object>) e.get();
if (key != null) {
Object value = key.childValue(e.value);
Entry c = new Entry(key, value);
int h = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
while (table[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
table[h] = c;
size++;
}
}
}
}這里注意一下，ThreadLocal的set()方法調用的時候會懶初始化一個ThreadLocalMap并且放入第一個元素。而ThreadLocalMap的私有構造是提供給靜態方法ThreadLocal#createInheritedMap()使用的。
接著看ThreadLocalMap提供給ThreadLocal使用的一些實例方法：
// 如果Key在哈希表中找不到哈希槽的時候會調用此方法
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 這里會通過nextIndex嘗試遍歷整個哈希表，如果找到匹配的Key則返回Entry
// 如果哈希表中存在Key == null的情況，調用expungeStaleEntry進行清理
while (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key)
return e;
if (k == null)
expungeStaleEntry(i);
else
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}
// 1.清空staleSlot對應哈希槽的Key和Value
// 2.對staleSlot到下一個空的哈希槽之間的所有可能沖突的哈希表部分槽進行重哈希，置空Key為null的槽
// 3.注意返回值是staleSlot之后的下一個空的哈希槽的哈希碼
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// expunge entry at staleSlot
// 清空staleSlot對應哈希槽的Key和Value
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
// Rehash until we encounter null
// 下面的過程是對staleSlot到下一個空的哈希槽之間的所有可能沖突的哈希表部分槽進行重哈希，置空Key為null的槽
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
} else {
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;
}
}
}
return i;
}
// 這里個方法比較長，作用是替換哈希碼為staleSlot的哈希槽中Entry的值
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value, int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// Back up to check for prior stale entry in current run.
// We clean out whole runs at a time to avoid continual
// incremental rehashing due to garbage collector freeing
// up refs in bunches (i.e., whenever the collector runs).
int slotToExpunge = staleSlot;
// 這個循環主要是為了找到staleSlot之前的最前面的一個Key為null的哈希槽的哈希碼
for (int i = prevIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = prevIndex(i, len))
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
// Find either the key or trailing null slot of run, whichever
// occurs first
// 遍歷staleSlot之后的哈希槽，如果Key匹配則用輸入值替換
for (int i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// If we find key, then we need to swap it
// with the stale entry to maintain hash table order.
// The newly stale slot, or any other stale slot
// encountered above it, can then be sent to expungeStaleEntry
// to remove or rehash all of the other entries in run.
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 we didn't find stale entry on backward scan, the
// first stale entry seen while scanning for key is the
// first still present in the run.
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// Key匹配不了，則新創建一個哈希槽
// If key not found, put new entry in stale slot
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// 這里如果當前的staleSlot和找到前置的slotToExpunge不一致會進行一次清理
// If there are any other stale entries in run, expunge them
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
// 對當前哈希表中所有的Key為null的Entry調用expungeStaleEntry
private void expungeStaleEntries() {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
for (int j = 0; j < len; j++) {
Entry e = tab[j];
if (e != null && e.get() == null)
expungeStaleEntry(j);
}
}
// 清理第i個哈希槽之后的n個哈希槽，如果遍歷的時候發現Entry的Key為null，則n會重置為哈希表的長度，expungeStaleEntry有可能會重哈希使得哈希表長度發生變化
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];
if (e != null && e.get() == null) {
n = len;
removed = true;
i = expungeStaleEntry(i);
}
} while ( (n >>>= 1) != 0);
return removed;
}
/**
* 這個方法主要給`ThreadLocal#get()`調用，通過當前ThreadLocal實例獲取哈希表中對應的Entry
*
*/
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
// 計算Entry的哈希值
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
if (e != null && e.get() == key)
return e;
else // 注意這里，如果e為null或者Key對不上，會調用getEntryAfterMiss
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
// 重哈希，必要時進行擴容
private void rehash() {
// 清理所有空的哈希槽，并且進行重哈希
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
// 哈希表的哈希元素個數大于3/4閾值時候觸發擴容
if (size >= threshold - threshold / 4)
resize();
}
// 擴容，簡單的擴大2倍的容量
private void resize() {
Entry[] oldTab = table;
int oldLen = oldTab.length;
int newLen = oldLen * 2;
Entry[] newTab = new Entry[newLen];
int count = 0;
for (Entry e : oldTab) {
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++;
}
}
}
setThreshold(newLen);
size = count;
table = newTab;
}
// 基于ThreadLocal作為key，對當前的哈希表設置值，此方法由`ThreadLocal#set()`調用
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;
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
// 變量哈希表
for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// Key匹配，直接設置值
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// 如果Entry的Key為null，則替換該Key為當前的key，并且設置值
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
// 清理當前新設置元素的哈希槽下標到sz段的哈希槽，如果清理成功并且sz大于閾值則觸發擴容
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
rehash();
}簡單來說，ThreadLocalMap是ThreadLocal真正的數據存儲容器，實際上ThreadLocal數據操作的復雜部分的所有邏輯都在ThreadLocalMap中進行，而ThreadLocalMap實例是Thread的成員變量，在ThreadLocal#set()方法首次調用的時候設置到當前執行的線程實例中。如果在同一個線程中使用多個ThreadLocal實例，實際上，每個ThreadLocal實例對應的是ThreadLocalMap的哈希表中的一個哈希槽。舉個例子，在主函數主線程中使用多個ThreadLocal實例：
public class ThreadLocalMain {
private static final ThreadLocal<Integer> TL_1 = new ThreadLocal<>();
private static final ThreadLocal<String> TL_2 = new ThreadLocal<>();
private static final ThreadLocal<Long> TL_3 = new ThreadLocal<>();
public static void main(String[] args) throws Exception {
TL_1.set(1);
TL_2.set("1");
TL_3.set(1L);
Field field = Thread.class.getDeclaredField("threadLocals");
field.setAccessible(true);
Object o = field.get(Thread.currentThread());
System.out.println(o);
}
}實際上，主線程的threadLocals屬性中的哈希表中一般不止我們上面定義的三個ThreadLocal，因為加載主線程的時候還有可能在其他地方使用到ThreadLocal，筆者某次Debug的結果如下：
用PPT畫圖簡化一下：
上圖threadLocalHashCode屬性一行的表是為了標出每個Entry的哈希槽的哈希值，實際上，threadLocalHashCode是ThreadLocal@XXXX中的一個屬性，這是很顯然的，本來threadLocalHashCode就是ThreadLocal的一個成員變量。
上面只是簡單粗略對ThreadLocalMap的源碼進行了流水賬的分析，下文會作一些詳細的圖，說明一下ThreadLocal和ThreadLocalMap中的一些核心操作的過程。
從ThreadLocal的構造函數來看，ThreadLocal實例的構造并不會做任何操作，只是為了得到一個ThreadLocal的泛型實例，后續可以把它作為ThreadLocalMap$Entry的鍵：
// 注意threadLocalHashCode在每個新`ThreadLocal`實例的構造同時已經確定了
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
private static int nextHashCode() {
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}
// 通過Supplier去覆蓋initialValue方法
public static <S> ThreadLocal<S> withInitial(Supplier<? extends S> supplier) {
return new SuppliedThreadLocal<>(supplier);
}
// 默認公有構造函數
public ThreadLocal() {
}注意threadLocalHashCode在每個新ThreadLocal實例的構造同時已經確定了，這個值也是Entry哈希表的哈希槽綁定的哈希值。
ThreadLocal中set()方法的源碼如下:
public void set(T value) {
//設置值前總是獲取當前線程實例
Thread t = Thread.currentThread();
//從當前線程實例中獲取threadLocals屬性
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
//threadLocals屬性不為null則覆蓋key為當前的ThreadLocal實例，值為value
map.set(this, value);
else
//threadLocals屬性為null，則創建ThreadLocalMap，第一個項的Key為當前的ThreadLocal實例，值為value
createMap(t, value);
}
// 這里看到獲取ThreadLocalMap實例時候總是從線程實例的成員變量獲取
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
return t.threadLocals;
}
// 創建ThreadLocalMap實例的時候，會把新實例賦值到線程實例的threadLocals成員
void createMap(Thread t, T firstValue) {
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}上面的過程源碼很簡單，設置值的時候總是先獲取當前線程實例并且操作它的變量threadLocals。步驟是：
獲取當前運行線程的實例。
通過線程實例獲取線程實例成員threadLocals(ThreadLocalMap)，如果為null，則創建一個新的ThreadLocalMap實例賦值到threadLocals。
通過threadLocals設置值value，如果原來的哈希槽已經存在值，則進行覆蓋。
ThreadLocal中get()方法的源碼如下:
public T get() {
//獲取當前線程的實例
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
//根據當前的ThreadLocal實例獲取ThreadLocalMap中的Entry，使用的是ThreadLocalMap的getEntry方法
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {
@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T) e.value;
return result;
}
}
//線程實例中的threadLocals為null，則調用initialValue方法，并且創建ThreadLocalMap賦值到threadLocals
return setInitialValue();
}
private T setInitialValue() {
// 調用initialValue方法獲取值
T value = initialValue();
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
// ThreadLocalMap如果未初始化則進行一次創建，已初始化則直接設置值
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
return value;
}
protected T initialValue() {
return null;
}initialValue()方法默認返回null，如果ThreadLocal實例沒有使用過set()方法直接使用get()方法，那么ThreadLocalMap中的此ThreadLocal為Key的項會把值設置為initialValue()方法的返回值。如果想改變這個邏輯可以對initialValue()方法進行覆蓋。
ThreadLocal中remove()方法的源碼如下:
public void remove() {
//獲取Thread實例中的ThreadLocalMap
ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
if (m != null)
//根據當前ThreadLocal作為Key對ThreadLocalMap的元素進行移除
m.remove(this);
}
我們可以關注一下java.lang.Thread類里面的變量：
public class Thread implements Runnable {
//傳遞ThreadLocal中的ThreadLocalMap變量
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
//傳遞InheritableThreadLocal中的ThreadLocalMap變量
ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
}也就是，ThreadLocal需要存放和獲取的數據實際上綁定在Thread實例的成員變量threadLocals中，并且是ThreadLocal#set()方法調用的時候才進行懶加載的，可以結合上一節的內容理解一下，這里不展開。
其實ThreadLocal本身不存放任何的數據，而ThreadLocal中的數據實際上是存放在線程實例中，從實際來看是線程內存泄漏，底層來看是Thread對象中的成員變量threadLocals持有大量的K-V結構，并且線程一直處于活躍狀態導致變量threadLocals無法釋放被回收。threadLocals持有大量的K-V結構這一點的前提是要存在大量的ThreadLocal實例的定義，一般來說，一個應用不可能定義大量的ThreadLocal，所以一般的泄漏源是線程一直處于活躍狀態導致變量threadLocals無法釋放被回收。但是我們知道，·ThreadLocalMap·中的Entry結構的Key用到了弱引用(·WeakReference<ThreadLocal<?>>·)，當沒有強引用來引用ThreadLocal實例的時候，JVM的GC會回收ThreadLocalMap中的這些Key，此時，ThreadLocalMap中會出現一些Key為null，但是Value不為null的Entry項，這些Entry項如果不主動清理，就會一直駐留在ThreadLocalMap中。也就是為什么ThreadLocal中get()、set()、remove()這些方法中都存在清理ThreadLocalMap實例key為null的代碼塊。總結下來，內存泄漏可能出現的地方是：
大量地(靜態)初始化ThreadLocal實例，初始化之后不再調用get()、set()、remove()方法。
初始化了大量的ThreadLocal，這些ThreadLocal中存放了容量大的Value，并且使用了這些ThreadLocal實例的線程一直處于活躍的狀態。
ThreadLocal中一個設計亮點是ThreadLocalMap中的Entry結構的Key用到了弱引用。試想如果使用強引用，等于ThreadLocalMap中的所有數據都是與Thread的生命周期綁定，這樣很容易出現因為大量線程持續活躍導致的內存泄漏。使用了弱引用的話，JVM觸發GC回收弱引用后，ThreadLocal在下一次調用get()、set()、remove()方法就可以刪除那些ThreadLocalMap中Key為null的值，起到了惰性刪除釋放內存的作用。
其實ThreadLocal在設置內部類ThreadLocal.ThreadLocalMap中構建的Entry哈希表已經考慮到內存泄漏的問題，所以ThreadLocal.ThreadLocalMap$Entry類設計為弱引用，類簽名為static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>>。之前一篇文章介紹過，如果弱引用關聯的對象如果置為null，那么該弱引用會在下一次GC時候回收弱引用關聯的對象。舉個例子：
public class ThreadLocalMain {
private static ThreadLocal<Integer> TL_1 = new ThreadLocal<>();
public static void main(String[] args) throws Exception {
TL_1.set(1);
TL_1 = null;
System.gc();
Thread.sleep(300);
}
}這種情況下，TL_1這個ThreadLocal在主動GC之后，線程綁定的ThreadLocal.ThreadLocalMap實例中的Entry哈希表中原來的TL_1所在的哈希槽Entry的引用持有值referent(繼承自WeakReference)會變成null，但是Entry中的value是強引用，還存放著TL_1這個ThreadLocal未回收之前的值。這些被”孤立”的哈希槽Entry就是前面說到的要惰性刪除的哈希槽。
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