手记

深入理解 ThreadLocal (这些细节不应忽略)

前言

对于 ThreadLocal 的使用,并不难。但要深入理解 ThreadLocal 的实现方式,需要细细揣摩。写本文前,我在网上看了很多关于 ThreadLocal  的分析,但却感到遗憾,因为很多文章存在着一定误区,包括一些大牛关于 ThreadLocal 内存溢出的讲解。更遗憾的是,我并没有在网上看到关于 ThreadLocal 中很多巧妙的设计的讲解,如 ThreadLocal 的 hashCode 算法,ThreadLocalMap 中的 开方地址发 等,探究这些可以更深入理解 ThreadLocal 的设计思想。

简介

ThreadLocal 用一种存储变量与线程绑定的方式,在每个线程中用自己的 ThreadLocalMap 安全隔离变量,为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路,如为每个线程创建一个独立的数据库连接。因为是线程绑定的,所以在很多场景也被用来实现线程参数传递,如 Spring 的 RequestContextHolder。也因为每个线程拥有自己唯一的 ThreadLocalMap ,所以 ThreadLocalMap 是天然线程安全的。

ThreadLocal 存储结构

首先我们来聊一聊 ThreadLocal 在多线程运行时,各线程是如何存储变量的,假如我们现在定义两个 ThreadLocal 实例如下:

static ThreadLocal<User> threadLocal_1 = new ThreadLocal<>();static ThreadLocal<Client> threadLocal_2 = new ThreadLocal<>();

我们分别在三个线程中使用 ThreadLocal,伪代码如下:

// thread-1中threadLocal_1.set(user_1);
threadLocal_2.set(client_1);// thread-2中threadLocal_1.set(user_2);
threadLocal_2.set(client_2);// thread-3中threadLocal_2 .set(client_3);

这三个线程都在运行中,那此时各线程中的存数数据应该如下图所示:(在手机上画的简图,字有点小,意思还是表达出来了)

ThreadLocal运行时结构

每个线程持有自己的 ThreadLocalMap,ThreadLocalMap 初始容量为16(即图中的16个槽位),在调用ThreadLocal 的 set 方法时,将以 ThreadLocal 为 Key 存储在 本线程的 ThreadLocalMap 里面,ThreadLocalMap 的 Value 为Object 类型,实际类型由 ThreadLocal 定义。图没有看懂的不要紧,一步一步往下看其运行原理,再回头看图,会有更清晰的理解。

ThreadLocal public方法

1. ThreadLocal 之 set() 方法
public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread(); // 获取当前线程
    ThreadLocalMap map = getMap(t); // 拿到当前线程的 ThreadLocalMap
    if (map != null) // 判断 ThreadLocalMap 是否存在
        map.set(this, value); // 调用 ThreadLocalMap 的 set 方法
    else
        createMap(t, value); // 创建 ThreadLocalMap}

第一次调用时需要 creatMap,创建方式比较简单,不详解。这里重要的还是 ThreadLocalMap 的 set 方法。

2. ThreadLocal 之 get() 方法
public T get() {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);    if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); //调用  ThreadLocalMap 的 getEntry 方法
        if (e != null) {            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;            return result;
        }
    }    return setInitialValue(); // 如果还没有设置,可以用子类实现 initialValue ,自定义初始值。}
3. ThreadLocal 之 remove() 方法
public void remove() {
    ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());    if (m != null)
        m.remove(this); // 调用 ThreadLocalMap 的 remove方法}

这里罗列了 ThreadLocal 的几个public方法,其实所有工作最终都落到了 ThreadLocalMap 的头上,ThreadLocal 仅仅是从当前线程取到 ThreadLocalMap 而已,具体执行,请看下面对 ThreadLocalMap 的分析。


ThreadLocalMap

ThreadLocalMap 简介:

ThreadLocalMap 是ThreadLocal 内部的一个Map实现,然而它并没有实现任何集合的接口规范,因为它仅供内部使用,数据结构采用 数组 + 开方地址法,Entry 继承 WeakReference,是基于 ThreadLocal 这种特殊场景实现的 Map,它的实现方式很值得研究。

ThreadLocalMap 的 Entry 定义如下:

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal> {    /** The value associated with this ThreadLocal. */
    Object value;

    Entry(ThreadLocal k, Object v) {        super(k);
        value = v;
    }
}

Entry 继承 WeakReference,以 ThreadLocal 为 key,类似 WeakHashMap ,对内存敏感。虽然继承 WeakReference,但只能实现对 Reference 的 key 的回收,而对 value 的回收需要手动解决。value 何时被回收? 如果没有理解 value 的回收时间,那可能留下内存溢出的隐患。

PS:当 map.get() = null 的时候本文中将它称为 **过期**。

ThreadLocalMap 核心方法:

1. ThreadLocalMap 之 key 的 hashCode 计算

ThreadLocalMap 的 key 是 ThreadLocal,但它不会传统的调用 ThreadLocal 的 hashCode 方法(继承自Object 的 hashCode),而是调用 nextHashCode() ,具体运算如下:

 private final int threadLocalHashCode = nextHashCode(); private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger(); //1640531527 这是一个神奇的数字,能够让hash槽位分布相当均匀
 private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647; 

 private static int nextHashCode() {        return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
 }

在 ThreadLocalMap 中 的 hashCode 全部使用 threadLocalHashCode 字段。threadLocalHashCode 用 final 修饰,不可变。threadLocalHashCode 的生成调用 nextHashCode(),所有 ThreadLocalMap 的 hashCode 使用静态的 AtomicInteger 每次增加 1640531527 来产生,对于魔数 1640531527 的工作原理,数学思想比较多,这里写个demo看一下基于这种方式产生的hash分布多均匀:

public class ThreadLocalTest {    public static void main(String[] args) {
        printAllSlot(8);
        printAllSlot(16);
        printAllSlot(32);
    }    static void printAllSlot(int len) {
        System.out.println("********** len = " + len + " ************");        for (int i = 1; i <= 64; i++) {
            ThreadLocal<String> t = new ThreadLocal<>();            int slot = getSlot(t, len);
            System.out.print(slot + " ");            if (i % len == 0)
                System.out.println(); // 分组换行
        }
    }    /**
     * 获取槽位
     * 
     * @param t ThreadLocal
     * @param len 模拟map的table的length
     * @throws Exception
     */
    static int getSlot(ThreadLocal<?> t, int len) {        int hash = getHashCode(t);        return hash & (len - 1);
    }    /**
     * 反射获取 threadLocalHashCode 字段,因为其为private的
     */
    static int getHashCode(ThreadLocal<?> t) {
        Field field;        try {
            field = t.getClass().getDeclaredField("threadLocalHashCode");
            field.setAccessible(true);            return (int) field.get(t);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }        return 0;
    }
}

上述代码模拟了 ThreadLocal 做为 key 的hashCode产生,看看完美槽位分配:

********** len = 8 ************2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 ********** len = 16 ************10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 5 12 3 ********** len = 32 ************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 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 7 14 21 28 3

PS:注意 ThreadLocal 的 nextHashCode 是由 static 修饰的,他是一个共享变量,所有的 ThreadLocal 共享一个 AtomicInteger,在其基础上 CAS 增加。

2. ThreadLocalMap 之 set() 方法
 private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {

    Entry[] tab = table;    int len = tab.length;    int i = key.threadLocalHashCode & (len-1); // 用key的hashCode计算槽位
    // hash冲突时,使用开放地址法
    // 因为独特和hash算法,导致hash冲突很少,一般不会走进这个for循环
    for (Entry e = tab[i];
         e != null;
         e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();        if (k == key) { // key 相同,则覆盖value
            e.value = value; 
            return;
        }        if (k == null) { // key = null,说明 key 已经被回收了,进入替换方法
            replaceStaleEntry(key, value, i);            return;
        }
    }    // 新增 Entry
    tab[i] = new Entry(key, value);    int sz = ++size;    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) // 清除一些过期的值,并判断是否需要扩容
        rehash(); // 扩容}

这个 set 方法涵盖了很多关键点:

  1. 开放地址法:与我们常用的Map不同,java里大部分Map都是用链表发解决hash冲突的,而 ThreadLocalMap 采用的是开发地址法。

  2. hash算法:hash值算法的精妙之处上面已经讲了,均匀的 hash 算法使其可以很好的配合开方地址法使用;

  3. 过期值清理:关于过期值的清理是网上讨论比较多了,因为只要有关于可能内存溢出的话题,就会带来很多噱头和流量。


简单介绍一下开放地址法和链表法:

开放地址法:容易产生堆积问题;不适于大规模的数据存储;散列函数的设计对冲突会有很大的影响;插入时可能会出现多次冲突的现象,删除的元素是多个冲突元素中的一个,需要对后面的元素作处理,实现较复杂;结点规模很大时会浪费很多空间;

链地址法:处理冲突简单,且无堆积现象,平均查找长度短;链表中的结点是动态申请的,适合构造表不能确定长度的情况;相对而言,拉链法的指针域可以忽略不计,因此较开放地址法更加节省空间。插入结点应该在链首,删除结点比较方便,只需调整指针而不需要对其他冲突元素作调整。

ThreadLocalMap 为什么采用开放地址法?
个人认为由于 ThreadLocalMap 的 hashCode 的精妙设计,使hash冲突很少,并且 Entry 继承 WeakReference, 很容易被回收,并开方地址可以节省一些指针空间;然而恰恰由于开方地址法的使用,使在处理hash冲突时的代码很难懂,比如在replaceStaleEntry,cleanSomeSlotsexpungeStaleEntry 等地方,然而真正调用这些方法的几率却比较小;要把上述方法搞清楚,最好画一画开方地址法发生hash冲突的状态图,容易理解一点,本文不详细探讨。


下面对 set 方法里面的几个关键方法展开:

  1. replaceStaleEntry
    因为开发地址发的使用,导致 replaceStaleEntry 这个方法有些复杂,它的清理工作会涉及到slot前后的非null的slot。

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,                               int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;    int len = tab.length;
    Entry e;    // 往前寻找过期的slot
    int slotToExpunge = staleSlot;    for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = prevIndex(i, len))        if (e.get() == null)
            slotToExpunge = i;    // 找到 key 或者 直到 遇到null 的slot 才终止循环
    for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();        // 如果找到了key,那么需要将它与过期的 slot 交换来维护哈希表的顺序。
        // 然后可以将新过期的 slot 或其上面遇到的任何其他过期的 slot 
        // 给 expungeStaleEntry 以清除或 rehash 这个 run 中的所有其他entries。

        if (k == key) {
            e.value = value;

            tab[i] = tab[staleSlot];
            tab[staleSlot] = e;            // 如果存在,则开始清除前面过期的entry
            if (slotToExpunge == staleSlot)
                slotToExpunge = i;
            cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);            return;
        }        // 如果我们没有在向前扫描中找到过期的条目,
        // 那么在扫描 key 时看到的第一个过期 entry 是仍然存在于 run 中的条目。
        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
            slotToExpunge = i;
    }    // 如果没有找到 key,那么在 slot 中创建新entry
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = new Entry(key, value);    // 如果还有其他过期的entries存在 run 中,则清除他们
    if (slotToExpunge != staleSlot)
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}

上文中的 run 不好翻译,理解为开放地址中一个slot中前后不为null的连续entry

  1. cleanSomeSlots
    cleanSomeSlots 清除一些slot(一些?是不是有点模糊,到底是哪些?)

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); // 清除方法 
        }
    } while ( (n >>>= 1) != 0);  // n = n / 2, 对数控制循环 
    return removed;
}

当新元素被添加时,或者另一个过期元素已被删除时,会调用cleanSomeSlots。该方法会试探性地扫描一些 entry 寻找过期的条目。它执行 对数 数量的扫描,是一种 基于不扫描(快速但保留垃圾)所有元素扫描之间的平衡。

上面说到的对数数量是多少?循环次数 = log2(N) (log以2为底N的对数),此处N是map的size,如:

log2(4) =  2
log2(5) =  2
log2(18) =  4

因此,此方法并没有真正的清除,只是找到了要清除的位置,而真正的清除在 expungeStaleEntry(int staleSlot) 里面

  1. expungeStaleEntry(int staleSlot)

这里是真正的清除,并且不要被方法名迷惑,不仅仅会清除当前过期的slot,还回往后查找直到遇到null的slot为止。开发地址法的清除也较难理解,清除当前slot后还有往后进行rehash。

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;    int len = tab.length;    // 清除当前过期的slot
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = null;
    size--;    // Rehash 直到 null 的 slot
    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;                while (tab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, len);
                tab[h] = e;
            }
        }
    }    return i;
}
3. ThreadLocalMap 之 getEntry() 方法

getEntry() 主要是在 ThreadLocal 的 get() 方法里被调用

private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {    int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
    Entry e = table[i];    if (e != null && e.get() == key) // 无hash冲突情况
        return e;    else
        return getEntryAfterMiss(key, i, e); // 有hash冲突情况}

该方法比较简洁,首先运算槽位 i ,然后判断  table[i] 是否是目标entry,不是则进入 getEntryAfterMiss(key, i, e)

下面展开 getEntryAfterMiss 方法:

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;        if (k == null)
            expungeStaleEntry(i); // 此方法上面已经讲过了
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }    return null;
}

这个方法是在遇到 hash 冲突时往后继续查找,并且会清除查找路上遇到的过期slot。

4. ThreadLocalMap 之 rehash() 方法
private void rehash() {
    expungeStaleEntries();   // 在上面的清除过程中,size会减小,在此处重新计算是否需要扩容
   // 并没有直接使用threshold,而是用较低的threshold (约 threshold 的 3/4)提前触发resize
    if (size >= threshold - threshold / 4)
        resize();
}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);
    }
}

rehash() 里首先调用 expungeStaleEntries(),然后循环调用 expungeStaleEntry(j) ,此方法会清除所有过期的slot。

继续看 resize():

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++;
            }
        }
    }

    setThreshold(newLen);
    size = count;
    table = newTab;
}

resize() 方法里也会过滤掉一些 过期的 entry。

PS :ThreadLocalMap 没有 影响因子 的字段,是采用直接设置 threshold 的方式,threshold = len * 2 / 3,相当于不可修改的影响因子为 2/3,比 HashMap 的默认 0.75 要低。这也是减少hash冲突的方式。

5. ThreadLocalMap 之 remove(key) 方法
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) {
            e.clear();
            expungeStaleEntry(i);            return;
        }
    }
}

remove 方法是删除特定的 ThreadLocal,建议在 ThreadLocal 使用完后执行此方法。

总结

一、ThreadLocalMap 的 value 清理触发时间:

  1. set(ThreadLocal<?> key, Object value)
    若无hash冲突,则先向后检测log2(N)个位置,发现过期 slot 则清除,如果没有任何 slot 被清除,则判断 size >= threshold,超过阀值会进行 rehash(),rehash()会清除所有过期的value;

  2. getEntry(ThreadLocal<?> key)  (ThreadLocal 的 get() 方法调用)
    如果没有直接在hash计算的 slot 中找到entry, 则需要向后继续查找(直到null为止),查找期间发现的过期 slot 会被清除;

  3. remove(ThreadLocal<?> key)
    remove 不仅会清除需要清除的 key,还是清除hash冲突的位置的已过期的 key;

清晰了以上过程,相信对于 ThreadLocal 的 内存溢出问题会有自己的看法。在实际开发中,不应乱用 ThreadLocal ,如果使用 ThreadLocal 发生了内存溢出,那应该考虑是否使用合理。

PS:这里的清除并不代表被回收,只是把 value 置为 null,value 的具体回收时间由 垃圾收集器 决定。

二、ThreadLocalMap 的 hash 算法和 开方地址法

由于 ThreadLocal 在每个 Thread 里面的唯一性和特殊性,为其定制了特殊的 hashCode 生成方式,能够很好的散列在 table 中,有效的减少hash冲突。
基于较少的hash冲突,于是采用了开放地址法,开放地址法在没有hash冲突的时候很好理解,在发生冲突时的代码就有些绕。因此理解 ThreadLocalMap 的新增、删除、查找、清除等操作,需要对开方地址法的hash冲突处理有较清晰的思路,最好在手边画一画开放地址法的hash冲突情况,目前没有在网上找的很好的讲解,争取在后续文章补充。

              

作者:徐志毅
链接:https://www.jianshu.com/p/56f64e3c1b6c


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