ThreadLocal 变量和 与线程池配合使用时可能会出现的问题

版权声明：如需转载，请附上原文链接即可 https://blog.csdn.net/doujinlong1/article/details/86503971

ThreadLocal 变量和 与线程池配合使用时可能会出现的问题

ThreadLocal 的介绍和使用

先看下ThreadLocal变量的使用

	public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }	
	
	//获取Thread类里面的 ThreadLocalMap 变量
	ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }


	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;
            }
        }
        return setInitialValue();
    }

可以看出来，ThreadLocal就是在每个线程 Thread 类里的变量 ThreadLocalMap。

而ThreadLocalMap 这个Map和HashMap类似。

从这可以看出来，ThreadLocal 中有一个在每个线程中不一样的Map(因为是Thread类的成员变量)，所以实现了一个多个线程隔离的数据集。

线程池的回顾

线程池的实现中，启动的工作线程如果有工作会一直工作，直到workQueue中的数据没有，并且超过了pollingTime才会销毁这个工作线程。

两者结合的问题

所以在使用线程池的时候再使用 ThreadLocal 变量就会有一个，同一个工作线程执行不同的任务时，ThreadLocal变量就会有脏读的现象。来看一个例子：

	public static void main(String[] args) {

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        final ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
        Runnable runnable = new Runnable() {
            public void run() {
                System.out.println(threadLocal.get() == null);
                threadLocal.set(Thread.currentThread().getName()+": name");
            }
        };
        executorService.submit(runnable);
        executorService.submit(runnable);
        executorService.submit(runnable);
        executorService.submit(runnable);
        executorService.submit(runnable);
        executorService.submit(runnable);
        executorService.shutdown();
    }

console中打印的数据：

true
true
false
false
false
false

结论

由上面的console中打印的数据可以看出来，在提交后面几个任务的时候 threadLocal都不是空值了。即说明

线程池中多个任务可能会使用同一个 ThreadLocal,原因是线程池可能会使用公用的线程来执行任务