PrefaceThreadLocal翻译成中文的意思是线程局部变量，也就是说它是一个线程中的私有变量，每个线程只能操作自己的私有变量，所以不会造成线程不安全。所谓线程不安全是指当多个线程同时写入同一个全局变量时（读操作不会涉及线程不安全），如果执行结果与我们预期的结果不一致，则称为线程不安全，否则，它被称为线程安全。Java语言中通常有两种方法来解决线程不安全的问题：使用锁（使用synchronized或Lock）；使用线程本地。锁的实现是在多个线程写入全局变量时，通过排队的方式将全局变量一个一个写入，这样可以避免线程不安全的问题。比如我们在使用线程不安全的SimpleDateFormat格式化时间的时候，如果使用锁来解决线程不安全的问题，实现过程是这样的：从上图可以看出，虽然加锁的方法可以解决线程是不安全的，同时又带来了新的问题。使用锁时，线程需要排队执行，因此会带来一定的性能开销。但是如果使用ThreadLocal方法，则为每个线程创建一个SimpleDateFormat对象，这样就可以避免排队执行的问题。其实现过程如下图所示：PS：创建SimpleDateFormat也会消耗一定的时间和空间，如果线程复用SimpleDateFormat的频率比较高，使用ThreadLocal的优势比较大，否则可以考虑使用锁。但是在使用ThreadLocal的过程中，很容易出现内存溢出的问题，比如下面这个例子。什么是内存溢出？内存溢出（OutOfMemory，简称OOM）是指无用对象（不再使用的对象）继续占用内存，或者无用对象的内存不能及时释放，造成内存空间的浪费。称之为内存泄漏。内存溢出代码演示在开始演示ThreadLocal内存溢出问题之前，我们先使用“-Xmx50m”参数设置Idea，意思是设置程序运行的最大内存为50m，如果程序运行超出这个值，会出现内存溢出的问题，设置方法如下：设置后的最终效果是这样的：PS：因为我用的Idea是社区版，可能和你的界面不一样，你只需要点击“EditConfigurations...”找到“VMoptions”选项，设置“-Xmx50m”参数就可以了。配置完Idea，接下来我们来实现业务代码。代码中我们会创建一个大对象，里面会有一个10m的大数组，然后我们将这个大对象存储在ThreadLocal中，然后使用线程池进行5个以上的加法任务，因为最大运行内存为设置为50m，那么理想情况是5次加法运算后，会出现内存溢出问题。实现代码如下：importjava.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;importjava.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;importjava.util.concurrent.TimeUnit;publicclassThreadLocalOOMExample{/***定义一个10m的class*/staticclassMyTask{//创建一个10m的数组（单位换算为1M->1024KB->1024*1024B）privatebyte[]bytes=newbyte[10*1024*1024];}//DefineThreadLocalprivatestaticThreadLocaltaskThreadLocal=newThreadLocal<>();//主要测试代码publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{//创建线程池ThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor=newThreadPoolExecutor(5,5,60,TimeUnit.SECONDS,newLinkedBlockingQueue<>(100));//执行10次调用for(inti=0;i<10;i++){//执行任务executeTask(threadPoolExecutor);Thread.sleep(1000);}}/***线程池执行task*@paramthreadPoolExecutor线程池*/privatestaticvoidexecuteTask(ThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor){//执行任务threadPoolExecutor.execute(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){System.out.println("Createobject");//创建对象(10M)MyTaskmyTask=newMyTask();//StoreThreadLocaltaskThreadLocal.set(myTask);//设置对象为null,表示不再使用这个对象myTask=null;}});}}上面程序的执行结果如下：从上图可以看出，当程序执行到第五次添加对象时，出现内存溢出问题。这是因为最大运行内存设置为50m，每次循环会占用10m内存，加上程序启动会占用一定内存，所以第五次添加任务时，会出现问题内存溢出原因分析内存溢出的问题和解决方法比较简单，重点是“原因分析”，我们要通过内存溢出的问题，找出ThreadLocal为什么会这样？什么导致内存溢出？要搞清楚这个问题（内存溢出问题），需要从ThreadLocal源码入手，所以我们先打开set方法的源码（例子中使用的是set方法），如下：publicvoidset(Tvalue){//获取当前线程Threadt=Thread.currentThread();//根据线程获取ThreadMap变量ThreadLocalMapmap=getMap(t);if(map!=null)map.set(this,value);//StorethecontentinthemapelsecreateMap(t,value);//创建map并将value存入map}从上面的代码可以看出Thread、ThreadLocalMap和set方法的关系：每个线程Thread有一个数据存储容器ThreadLocalMap，当执行ThreadLocal.set方法时，会将存储的值放到ThreadLocalMap容器??中，那么我们看一下ThreadLocalMap的源码：staticclassThreadLocalMap{//ArrayprivateEntry[]table实际存储的data;//存储数据的方法privatevoidset(ThreadLocalkey,Objectvalue){Entry[]tab=table;intlen=tab.length;inti=key.threadLocalHashCode&(len-1);for(Entrye=tab[i];e!=null;e=tab[i=nextIndex(i,len)]){ThreadLocalk=e.get();//如果有对应的key，直接更新valueif(k==key){e.value=value;return;}//找空位插入valueif(k==null){replaceStaleEntry(key,value,i);return;}}//新建一个Entry插入到数组ta中b[i]=newEntry(key,value);intsz=++size;//判断是否需要扩容if(!cleanSomeSlots(i,sz)&&sz>=threshold)rehash();}//...忽略其他源码}从上面的源码我们可以看出ThreadMap中有一个Entry[]数组来存放所有的数据，而Entry是一个包含key和value的键值对，其中key是ThreadLocal本身，value是将ThreadLocal中存储的值根据以上内容，我们可以得到ThreadLocal相关对象的关系图，如下图：也就是说，它们之间的引用关系是这样的：Thread->ThreadLocalMap->Entry->Key,Value,所以当我们使用线程池存储对象时，由于线程池的生命周期很长，线程池会一直持有value值，那么垃圾回收器就无法回收该值，所以内存会一直存在被占用，导致内存溢出问题。解决方案ThreadLocal内存溢出的解决方案很简单。我们只需要在使用ThreadLocal之后执行remove方法就可以避免内存溢出问题，比如下面的代码：***定义一个10m的类*/staticclassMyTask{//创建一个10m的数组（单位换算为1M->1024KB->1024*1024B）privatebyte[]bytes=newbyte[10*1024*1024];}//定义ThreadLocalprivatestaticThreadLocaltaskThreadLocal=newThreadLocal<>();//测试代码publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{//创建线程池ThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor=newThreadPoolExecutor(5,5,60,TimeUnit.SECONDS,newLinkedBlockingQueue<>(100));//执行n个调用for(inti=0;i<10;i++){//执行任务executeTask(threadPoolExecutor);Thread.sleep(1000);}}/***线程池执行任务*@paramthreadPoolExecutor线程pool*/privatestaticvoidexecuteTask(ThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor){//执行任务threadPoolExecutor.execute(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){System.out.println("创建对象");尝试{//创建创建对象(10M)MyTaskmyTask=newMyTask();//storeThreadLocaltaskThreadLocal.set(myTask);//其他业务代码...}finally{//释放内存taskThreadLocal.remove();}}});}}同上程序的执行结果如下：从上面的结果可以看出，我们只需要在finally中执行ThreadLocal的remove方法即可，不会出现内存溢出问题。remove的秘密，为什么remove方法有这么大的魔力呢？我们打开remove的源码看看：可以看到，当remove方法之后，Thread中的ThreadLocalMap对象会被直接移除，这样Thread中就不再持有ThreadLocalMap对象了，所以即使Thread一直存活，也不会造成由Thread引起的内存溢出问题(ThreadLocalMap)内存占用。小结在本文中，我们通过代码来演示ThreadLocal内存溢出的问题。内存溢出严格来说不是ThreadLocal的问题，而是ThreadLocal使用不当导致的问题。为了避免ThreadLocal内存溢出的问题，只要在使用ThreadLocal之后调用remove方法即可。不过通过ThreadLocal内存溢出的问题，让我们弄清楚ThreadLocal的具体实现，以便我们以后更好的使用ThreadLocal，更好的应对面试。本文转载自微信公众号“Java中文社区”，可通过以下二维码关注。转载本文请联系Java中文社区公众号。
