简介
关于什么是ThreadLocal就不多啰嗦了，Thread的局部变量、本地存储等叫什么的都有概念都差不多。看下官方注释。
This class provides thread-local variables. These variables differ from
* their normal counterparts in that each thread that accesses one (via its
* {@code get} or {@code set} method) has its own, independently initialized
* copy of the variable. {@code 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).
下面我们在t1中将threadLocal 修改后明显的发现在t2中并没有受到影响，这也证明了因为每个 Thread 内有自己的实例副本并不共用一个变量。既然每个 Thread 有自己的实例副本，且其它 Thread 不可访问，那就不存在多线程间共享的问题。
public class ThreadLocalDemo {
private static final ThreadLocal<String> threadLocal = ThreadLocal.withInitial(()->"池池池");
public static void main(String[] args) {
Thread t1 = new Thread(()->{
threadLocal.set("海海海");
System.out.println(threadLocal.get());
threadLocal.remove();
});
Thread t2 = new Thread(()->{
System.out.println(threadLocal.get());
threadLocal.remove();
});
t1.start();
t2.start();
}
}
控制套打印结果：
海海海
池池池
Java8中ThreadLocal对象提供了一个Lambda构造方式，实现了非常简洁的构造方法：withInitial。这个方法采用Lambda方式传入实现了 Supplier 函数接口的参数。写法比之前简洁了很多。
总的来说就是当我们只想在本身的线程内使用的变量，可以用 ThreadLocal 来实现，并且这些变量是和线程的生命周期密切相关的，线程结束，变量也就销毁了。但是这里可能会存在内存泄漏问题下面会说。
在spring中的运用
其实在spring中很多地方都使用到了ThreadLocal。如spring中最经典的各种模板类，我们在使用中多个DAO可以复用同一个模板实例而不会发生冲突。按道理说这里必须使用synchronized等进行线程同步，但是在spring中并没有采取这种方式。因为这样做会大大降低系统的并发性能实现也比较复杂。而spring正是使用了ThreadLocal。实现了在在无须线程同步的情况下就化解线程安全的难题。包括Spring对一些Bean中非线程安全的“状态性对象”采用ThreadLocal进行封装，让它们也成为线程安全的“状态性对象”。如TransactionSynchronizationManager类使用ThreadLocal实现了事务管理与数据访问服务的解耦，同时也保证了多线程环境下connection的线程安全问题。还有诸如，事务管理、任务调度、AOP等模块都出现了ThreadLocal的身影。
实现原理
Thread类有一个类型为ThreadLocal.ThreadLocalMap的实例变量threadLocals，也就是说每个线程有一个自己的ThreadLocalMap。ThreadLocalMap有自己的独立实现，可以简单地将它的key视作ThreadLocal，value为代码中放入的值（实际上key并不是ThreadLocal本身，而是它的一个弱引用）。每个线程在往某个ThreadLocal里塞值的时候，都会往自己的ThreadLocalMap里存，读也是以某个ThreadLocal作为引用，在自己的map里找对应的key，从而实现了线程隔离。
/*
* InheritableThreadLocal values pertaining to this thread. This map is
* maintained by the InheritableThreadLocal class.
*/
ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
ThreadLocalMap提供了一种为ThreadLocal定制的高效实现，并且自带一种基于弱引用的垃圾清理机制。
既然是个map（注意不要与java.util.map混为一谈，这里指的是概念上的map），当然得要有自己的key和value，我们可以将其简单视作key为ThreadLocal，value为实际放入的值。之所以说是简单视作，因为实际上ThreadLocal中存放的是ThreadLocal的弱引用。我们来看看ThreadLocalMap里的节点是如何定义的。
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
从源码中我们可以看到Entry便是ThreadLocalMap里定义的节点，它继承了WeakReference类，定义了一个类型为Object的value，用于存放塞到ThreadLocal里的值。
为什么使用弱引用？
因为如果这里使用普通的key-value形式来定义存储结构，实质上就会造成Entry 的生命周期与线程强绑定，只要线程没有销毁，那么节点在Entry 分析中一直处于可达状态，没办法被回收，而程序本身也无法判断是否可以清理节点。弱引用（如果一个对象只具有弱引用，那么垃圾回收器在扫描到该对象时，无论内存充足与否，都会回收该对象的内存。）是Java中四档引用的第三档，比软引用更加弱一些，如果一个对象没有强引用链可达，那么一般活不过下一次GC。当某个ThreadLocal已经没有强引用可达，则随着它被垃圾回收，在ThreadLocalMap里对应的Entry的键值会失效，这为Thread
LocalMap本身的垃圾清理提供了便利。这里是重点强调下，是回收对ThreadLocal对象，而非整个Entry，所以线程变量中的值还是在内存中存在的，所以内存泄漏的问题还没有完全解决。
内存泄漏
接着上面说GC后ThreadLocalMap中就会出现key为null的Entry，就没有办法访问这些key为null的Entry的value，如果当前线程再迟迟不结束的话，这些key为null的Entry的value就会一直存在一条强引用链：Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永远无法回收，造成内存泄漏。最好的做法是将调用threadlocal的remove方法。这是网上比较经典的一张图拿过来看一下。
其实，ThreadLocalMap的设计中已经考虑到这种情况，也加上了一些防护措施：在ThreadLocal的get(),set(),remove()的时候都会清除线程ThreadLocalMap里所有key为null的value。但是这些被动的预防措施并不能保证不会内存泄漏：
（1）使用static的ThreadLocal，延长了ThreadLocal的生命周期，可能导致内存泄漏。
（2）分配使用了ThreadLocal又不再调用get(),set(),remove()方法，那么就会导致内存泄漏，因为这块内存一直存在。
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
在选择数组的插入位置时，当发现Key为null时，会调用replaceStaleEntry，即把Key为null的Entry移除，并且做一些相应的处理。当然，一般我们会把ThreadLocal声明为static final，这样做可以使得ThreadLocal保持强引用，那么在ThreadLocalMap里对应的Entry的键会永远存在，执行remove的时候就可以正确进行定位到并且删除。下面会对源码进行详细分析。
源码分析
ThreadLocalMap成员变量
/**
* 初始容量，必须为2的幂
*/
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* Entry表，大小必须为2的幂
*/
private Entry[] table;
/**
* 表里entry的个数
*/
private int size = 0;
/**
* 重新分配表大小的阈值，默认为0
*/
private int threshold;
可以看到，ThreadLocalMap维护了一个Entry数组，并且要求表的大小必须为2的幂，同时记录表里面entry的个数以及下一次需要扩容的阈值。看到2的幂有没有想到hashmap中的容量也要求必须为2的幂。
/**
* 设置resize阈值以维持最坏2/3的装载因子
*/
private void setThreshold(int len) {
threshold = len * 2 / 3;
}
/**
* 环形意义的下一个索引
*/
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
/**
* 环形意义的上一个索引
*/
private static int prevIndex(int i, int len) {
return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
}
/**
* 构造一个包含firstKey和firstValue的map。
* ThreadLocalMap是惰性构造的，所以只有当至少要往里面放一个元素的时候才会构建它。
*/
ThreadLocalMap(java.lang.ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
// 初始化table数组
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
// 用firstKey的threadLocalHashCode与初始大小16取模得到哈希值
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
// 初始化该节点
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
// 设置节点表大小为1
size = 1;
// 设定扩容阈值
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
哈希函数
/*
* 生成hash code间隙为这个魔数，可以让生成出来的值或者说ThreadLocal的ID较为均匀地分布在2的幂大小的数组中。
*/
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
private static int nextHashCode() {
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
// 线性探测
for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 找到对应的entry
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// 替换失效的entry
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) {
rehash();
}
}
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// 向前扫描，查找最前的一个无效slot
int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len)) {
if (e.get() == null) {
slotToExpunge = i;
}
}
// 向后遍历table
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 找到了key，将其与无效的slot交换
if (k == key) {
// 更新对应slot的value值
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
/*
* 如果在整个扫描过程中（包括函数一开始的向前扫描与i之前的向后扫描）
* 找到了之前的无效slot则以那个位置作为清理的起点，
* 否则则以当前的i作为清理起点
*/
if (slotToExpunge == staleSlot) {
slotToExpunge = i;
}
// 从slotToExpunge开始做一次连续段的清理，再做一次启发式清理
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
// 如果当前的slot已经无效，并且向前扫描过程中没有无效slot，则更新slotToExpunge为当前位置
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot) {
slotToExpunge = i;
}
}
// 如果key在table中不存在，则在原地放一个即可
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// 在探测过程中如果发现任何无效slot，则做一次清理（连续段清理+启发式清理）
if (slotToExpunge != staleSlot) {
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
}
/**
* 启发式地清理slot,
* i对应entry是非无效（指向的ThreadLocal没被回收，或者entry本身为空）
* n是用于控制控制扫描次数的
* 正常情况下如果log n次扫描没有发现无效slot，函数就结束了
* 但是如果发现了无效的slot，将n置为table的长度len，做一次连续段的清理
* 再从下一个空的slot开始继续扫描
*
* 这个函数有两处地方会被调用，一处是插入的时候可能会被调用，另外个是在替换无效slot的时候可能会被调用，
* 区别是前者传入的n为元素个数，后者为table的容量
*/
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
boolean removed = false;
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
do {
// i在任何情况下自己都不会是一个无效slot，所以从下一个开始判断
i = nextIndex(i, len);
Entry e = tab[i];
if (e != null && e.get() == null) {
// 扩大扫描控制因子
n = len;
removed = true;
// 清理一个连续段
i = expungeStaleEntry(i);
}
} while ((n >>>= 1) != 0);
return removed;
}
private void rehash() {
// 做一次全量清理
expungeStaleEntries();
/*
* 因为做了一次清理，所以size很可能会变小。
* ThreadLocalMap这里的实现是调低阈值来判断是否需要扩容，
* threshold默认为len*2/3，所以这里的threshold - threshold / 4相当于len/2
*/
if (size >= threshold - threshold / 4) {
resize();
}
}
/*
* 做一次全量清理
*/
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) {
/*
* 个人觉得这里可以取返回值，如果大于j的话取了用，这样也是可行的。
* 因为expungeStaleEntry执行过程中是把连续段内所有无效slot都清理了一遍了。
*/
expungeStaleEntry(j);
}
}
}
/**
* 扩容，因为需要保证table的容量len为2的幂，所以扩容即扩大2倍
*/
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;
} else {
// 线性探测来存放Entry
int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
while (newTab[h] != null) {
h = nextIndex(h, newLen);
}
newTab[h] = e;
count++;
}
}
}
setThreshold(newLen);
size = count;
table = newTab;
}
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
// 根据key这个ThreadLocal的ID来获取索引，也即哈希值
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
// 对应的entry存在且未失效且弱引用指向的ThreadLocal就是key，则命中返回
if (e != null && e.get() == key) {
return e;
} else {
// 因为用的是线性探测，所以往后找还是有可能能够找到目标Entry的。
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
}
/*
* 调用getEntry未直接命中的时候调用此方法
*/
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 基于线性探测法不断向后探测直到遇到空entry。
while (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 找到目标
if (k == key) {
return e;
}
if (k == null) {
// 该entry对应的ThreadLocal已经被回收，调用expungeStaleEntry来清理无效的entry
expungeStaleEntry(i);
} else {
// 环形意义下往后面走
i = nextIndex(i, len);
}
e = tab[i];
}
return null;
}
/**
* 这个函数是ThreadLocal中核心清理函数，它做的事情很简单：
* 就是从staleSlot开始遍历，将无效（弱引用指向对象被回收）清理，即对应entry中的value置为null，将指向这个entry的table[i]置为null，直到扫到空entry。
* 另外，在过程中还会对非空的entry作rehash。
* 可以说这个函数的作用就是从staleSlot开始清理连续段中的slot（断开强引用，rehash slot等）
*/
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 因为entry对应的ThreadLocal已经被回收，value设为null，显式断开强引用
tab[staleSlot].value = null;
// 显式设置该entry为null，以便垃圾回收
tab[staleSlot] = null;
size--;
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 清理对应ThreadLocal已经被回收的entry
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
} else {
/*
* 对于还没有被回收的情况，需要做一次rehash。
*
* 如果对应的ThreadLocal的ID对len取模出来的索引h不为当前位置i，
* 则从h向后线性探测到第一个空的slot，把当前的entry给挪过去。
*/
int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {
tab[i] = null;
/*
* 在原代码的这里有句注释值得一提，原注释如下：
*
* Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
* null because multiple entries could have been stale.
*
* 这段话提及了Knuth高德纳的著作TAOCP（《计算机程序设计艺术》）的6.4章节（散列）
* 中的R算法。R算法描述了如何从使用线性探测的散列表中删除一个元素。
* R算法维护了一个上次删除元素的index，当在非空连续段中扫到某个entry的哈希值取模后的索引
* 还没有遍历到时，会将该entry挪到index那个位置，并更新当前位置为新的index，
* 继续向后扫描直到遇到空的entry。
*
* ThreadLocalMap因为使用了弱引用，所以其实每个slot的状态有三种也即
* 有效（value未回收），无效（value已回收），空（entry==null）。
* 正是因为ThreadLocalMap的entry有三种状态，所以不能完全套高德纳原书的R算法。
*
* 因为expungeStaleEntry函数在扫描过程中还会对无效slot清理将之转为空slot，
* 如果直接套用R算法，可能会出现具有相同哈希值的entry之间断开（中间有空entry）。
*/
while (tab[h] != null) {
h = nextIndex(h, len);
}
tab[h] = e;
}
}
}
// 返回staleSlot之后第一个空的slot索引
return i;
}
/**
* 从map中删除ThreadLocal
*/
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) {
// 显式断开弱引用
e.clear();
// 进行段清理
expungeStaleEntry(i);
return;
}
}
}
有点困了。。。。明天再继续
