看看ThreadLocal

11、ThreadLocal

ThreadLocal的内容基本摘抄自博主 一枝花算不算浪漫 ，略有修改，写的很细受益匪浅，原文地址： https://juejin.cn/post/6844904151567040519

11.1、是什么❓

​ ThreadLocal提供线程局部变量。这些变量与正常的变量不同，因为每一个线程在访问ThreadLocal实例的时候（通过其get或set方法）都有自己的、独立初始化的变量副本。ThreadLocal实例通常是类中的私有静态字段，使用它的目的是希望将状态（例如，用户ID或事务ID）与线程关联起来。

简单的使用示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @Description:
 * @Author: xuhao
 * @Date: 2023/4/13 21:24
 */
public class ThreadLocalTest {
    private final List<String> infoList = new ArrayList<>();
    private static final ThreadLocal<ThreadLocalTest> tl = ThreadLocal.withInitial(ThreadLocalTest::new);

    public static void addInfo(String info) {
        tl.get().infoList.add(info);
    }

    public static void emptyList() {
        System.out.println("current list size: " + tl.get().infoList.size());
        tl.remove();
        System.out.println("after tl removed, list size: " + tl.get().infoList.size());
    }

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalTest.addInfo("我好菜啊");
        System.out.println(tl.get().infoList);
        ThreadLocalTest.emptyList();
        System.out.println(tl.get().infoList);
    }
}

11.2、ThreadLocal的内部结构

先说说四大引用：

• 强引用：

  ​ 当内存不足，JVM开始垃圾回收，对于强引用的对象，就算是出现了OOM也不会对该对象进行回收，死都不收。

  ​ 强引用是我们最常见的普通对象引用，只要还有强引用指向一个对象，就能表明对象还“活着”，垃圾收集器不会碰这种对象。在 Java 中最常见的就是强引用，把一个对象赋给一个引用变量，这个引用变量就是一个强引用。当一个对象被强引用变量引用时，它处于可达状态，它是不可能被垃圾回收机制回收的，即使该对象以后永远都不会被用到JVM也不会回收。因此强引用是造成Java内存泄漏的主要原因之一。

  ​ 对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为 null，一般认为就是可以被垃圾收集的了(当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略)。

• 软引用（SoftReference）：

  ​ 软引用是一种相对强引用弱化了一些的引用，需要用java.lang.ref.SoftReference类来实现，可以让对象豁免一些垃圾收集。

  ​ 对于只有软引用的对象来说：

  ​ 当系统内存充足时它 不会 被回收，

  ​ 当系统内存不足时它 会 被回收。

  ​ 软引用通常用在对内存敏感的程序中，比如高速缓存就有用到软引用，内存够用的时候就保留，不够用就回收！

• 弱引用（WeakReference）：

  ​ 弱引用需要用java.lang.ref.WeakReference类来实现，它比软引用的生存期更短，

  ​ 对于只有弱引用的对象来说，只要垃圾回收机制一运行，不管JVM的内存空间是否足够，都会回收该对象占用的内存。

• 虚引用（PhantomReference）：

  ​ 无法通过虚引用来获取对象的真实引用的，因为始终返回的都是null，当一个对象仅持有虚引用时，它在垃圾回收时会被标记为“可达”，并且在垃圾回收时，虚引用会被放入一个专门的队列中，称为“引用队列（Reference Queue）”。通过检查引用队列中的虚引用对象，可以得知其关联的对象是否已被垃圾回收。

  ​ 使用虚引用可以方便地实现一些特定的操作，例如在对象被回收时进行清理或通知操作。但需要注意的是，虚引用并不会阻止被关联的对象被垃圾回收，因为虚引用不会对对象的生命周期产生任何影响，所以不能通过虚引用来获取一个对象的实例。

内部结构：

​ Thread中有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap的threadLocals的变量，说明每个线程内部都会有自己的ThreadLocalMap。ThreadLocalMap有自己独立的实现，它的key是当前ThreadLocal对象的一个弱引用，value就是要set进ThreadLocal的值。

​ 每个线程如果往自己的ThreadLocal中放值也就是相当于往自己的Thread内部的ThreadLocalMap中设置值，实现了线程隔离。

​ ThreadLocalMap类似HashMap的数据结构，HashMap是数组+链表+红黑树，只是ThreadLocalMap没有链表而已。

​

11.3、ThreadLocal.set()方法源码详解

ThreadLocal中的set方法原理如上图所示，很简单，主要是判断ThreadLocalMap是否存在，然后使用ThreadLocal中的set方法进行数据处理。

代码如下：

public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}

void createMap(Thread t, T firstValue) {
    t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}

主要的核心逻辑还是在ThreadLocalMap中的，一步步往下看，后面还有更详细的剖析。

11.4、ThreadLocalMap Hash 算法

既然是Map结构，那么ThreadLocalMap当然也要实现自己的hash算法来解决散列表数组冲突问题。

int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);

ThreadLocalMap中hash算法很简单，这里i就是当前 key 在散列表中对应的数组下标位置。

这里最关键的就是threadLocalHashCode值的计算，ThreadLocal中有一个属性为HASH_INCREMENT = 0x61c88647

public class ThreadLocal<T> {
    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);
    }

    static class ThreadLocalMap {
        ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
            table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
            int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);

            table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
            size = 1;
            setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
        }
    }
}

每当创建一个ThreadLocal对象，这个ThreadLocal.nextHashCode 这个值就会增长 0x61c88647 。

这个值很特殊，它是斐波那契数 也叫 黄金分割数。hash增量为 这个数字，带来的好处就是 hash 分布非常均匀。

我们自己可以尝试下：

public class ThreadLocalIndexTest {
    private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
    private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

    public static void main(String[] args) {
        int hashcode;
        for (int i = 0; i < INITIAL_CAPACITY; i++) {
            hashcode = i * HASH_INCREMENT + HASH_INCREMENT;
            int idx = hashcode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
            System.out.println(i + "在hash桶匹配的的位置是" + idx);
        }
    }
}

0在hash桶匹配的的位置是7
1在hash桶匹配的的位置是14
2在hash桶匹配的的位置是5
3在hash桶匹配的的位置是12
4在hash桶匹配的的位置是3
5在hash桶匹配的的位置是10
6在hash桶匹配的的位置是1
7在hash桶匹配的的位置是8
8在hash桶匹配的的位置是15
9在hash桶匹配的的位置是6
10在hash桶匹配的的位置是13
11在hash桶匹配的的位置是4
12在hash桶匹配的的位置是11
13在hash桶匹配的的位置是2
14在hash桶匹配的的位置是9
15在hash桶匹配的的位置是0

可以看到产生的哈希码分布很均匀。

11.5、ThreadLocalMap Hash 冲突

注明： 下面所有示例图中，绿色块Entry代表正常数据，灰色块代表Entry的key值为null，已被垃圾回收。白色块表示Entry为null。

虽然ThreadLocalMap中使用了黄金分割数来作为hash计算因子，大大减少了Hash冲突的概率，但是仍然会存在冲突。

HashMap中解决冲突的方法是在数组上构造一个链表结构，冲突的数据挂载到链表上，如果链表长度超过一定数量则会转化成红黑树。

而 ThreadLocalMap 中并没有链表结构，所以这里不能使用 HashMap 解决冲突的方式了。

如上图所示，如果我们插入一个value=27的数据，通过 hash 计算后应该落入槽位 4 中，而槽位 4 已经有了 Entry 数据。

此时就会线性向后查找，一直找到 Entry 为 null 的槽位才会停止查找，将当前元素放入此槽位中。当然迭代过程中还有其他的情况，比如遇到了 Entry 不为 null 且 key 值相等的情况，还有 Entry 中的 key 值为 null 的情况等等都会有不同的处理，后面会一一详细讲解。

这里还画了一个Entry中的key为null的数据（Entry=2 的灰色块数据），因为key值是弱引用类型，所以会有这种数据存在。在set过程中，如果遇到了key过期的Entry数据，实际上是会进行一轮探测式清理操作的，具体操作方式后面会讲到。

11.6、 ThreadLocalMap.set()详解

11.6.1、 ThreadLocalMap.set()原理图解

看完了ThreadLocal hash 算法后，我们再来看set是如何实现的。

往ThreadLocalMap中set数据（新增或者更新数据）分为好几种情况，针对不同的情况我们画图来说明。

第一种情况： 通过hash计算后的槽位对应的Entry数据为空：

这里直接将数据放到该槽位即可。

第二种情况： 槽位数据不为空，key值与当前ThreadLocal通过hash计算获取的key值一致：

这里直接更新该槽位的数据。

第三种情况： 槽位数据不为空，往后遍历过程中，在找到Entry为null的槽位之前，没有遇到key过期的Entry：

遍历散列数组，线性往后查找，如果找到Entry为null的槽位，则将数据放入该槽位中，或者往后遍历过程中，遇到了key 值相等的数据，直接更新即可。

第四种情况： 槽位数据不为空，往后遍历过程中，在找到Entry为null的槽位之前，遇到key过期的Entry，如下图，往后遍历过程中，遇到了index=7的槽位数据Entry的key=null：

散列数组下标为 7 位置对应的Entry数据key为null，表明此数据key值已经被垃圾回收掉了，此时就会执行replaceStaleEntry()方法，该方法含义是替换过期数据的逻辑，以index=7位起点开始遍历，进行探测式数据清理工作。

初始化探测式清理过期数据扫描的开始位置：slotToExpunge = staleSlot = 7

以当前staleSlot开始 向前迭代查找，找其他过期的数据，然后更新过期数据起始扫描下标slotToExpunge。for循环迭代，直到碰到Entry为null结束。

如果找到了过期的数据，继续向前迭代，直到遇到Entry=null的槽位才停止迭代，如下图所示，slotToExpunge 被更新为 0：

以当前节点(index=7)向前迭代，检测是否有过期的Entry数据，如果有则更新slotToExpunge值。碰到null则结束探测。以上图为例slotToExpunge被更新为 0。

上面向前迭代的操作是为了更新探测清理过期数据的起始下标slotToExpunge的值，这个值在后面会讲解，它是用来判断当前过期槽位staleSlot之前是否还有过期元素。

接着开始以staleSlot位置(index=7)向后迭代，如果找到了相同 key 值的 Entry 数据：

从当前节点staleSlot向后查找key值相等的Entry元素，找到后更新Entry的值并交换staleSlot元素的位置(staleSlot位置为过期元素)，更新Entry数据，然后开始进行过期Entry的清理工作，如下图所示：

向后遍历过程中，如果没有找到相同 key 值的 Entry 数据：

从当前节点staleSlot向后查找key值相等的Entry元素，直到Entry为null则停止寻找。通过上图可知，此时table中没有key值相同的Entry。

创建新的Entry，替换table[stableSlot]位置：

替换完成后也是进行过期元素清理工作，清理工作主要是有两个方法：expungeStaleEntry()和cleanSomeSlots()，具体细节后面会讲到，请继续往后看。

11.6.2、ThreadLocalMap.set()源码详解

上面已经用图的方式解析了set()实现的原理，其实已经很清晰了，我们接着再看下源码：

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.set():

private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    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)]) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();

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

        if (k == null) {
            replaceStaleEntry(key, value, i);
            return;
        }
    }

    tab[i] = new Entry(key, value);
    int sz = ++size;
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
        rehash();
}

这里会通过key来计算在散列表中的对应位置，然后以当前key对应的桶的位置向后查找，找到可以使用的桶。

Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);

什么情况下桶才是可以使用的呢？

1. k = key 说明是替换操作，可以使用
2. 碰到一个过期的桶，执行替换逻辑，占用过期桶
3. 查找过程中，碰到桶中Entry=null的情况，直接使用

接着就是执行for循环遍历，向后查找，我们先看下nextIndex()、prevIndex()方法实现：

private static int nextIndex(int i, int len) {
    return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}

private static int prevIndex(int i, int len) {
    return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
}

接着看剩下for循环中的逻辑：

1. 遍历当前key值对应的桶中Entry数据为空，这说明散列数组这里没有数据冲突，跳出for循环，直接set数据到对应的桶中
2. 如果key值对应的桶中Entry数据不为空 2.1 如果k = key，说明当前set操作是一个替换操作，做替换逻辑，直接返回 2.2 如果key = null，说明当前桶位置的Entry是过期数据，执行replaceStaleEntry()方法(核心方法)，然后返回
3. for循环执行完毕，继续往下执行说明向后迭代的过程中遇到了entry为null的情况 3.1 在Entry为null的桶中创建一个新的Entry对象 3.2 执行++size操作
4. 调用cleanSomeSlots()做一次启发式清理工作，清理散列数组中Entry的key过期的数据 4.1 如果清理工作完成后，未清理到任何数据，且size超过了阈值(数组长度的 2/3)，进行rehash()操作 4.2 rehash()中会先进行一轮探测式清理，清理过期key，清理完成后如果size >= threshold - threshold / 4，就会执行真正的扩容逻辑(扩容逻辑往后看)

接着重点看下replaceStaleEntry()方法，replaceStaleEntry()方法提供替换过期数据的功能，我们可以对应上面第四种情况的原理图来再回顾下，具体代码如下：

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.replaceStaleEntry():

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
                                       int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    Entry e;

    int slotToExpunge = staleSlot;
    for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = prevIndex(i, len))

        if (e.get() == null)
            slotToExpunge = i;

    for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {

        ThreadLocal<?> k = e.get();

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

            tab[i] = tab[staleSlot];
            tab[staleSlot] = e;

            if (slotToExpunge == staleSlot)
                slotToExpunge = i;
            cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
            return;
        }

        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
            slotToExpunge = i;
    }

    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = new Entry(key, value);

    if (slotToExpunge != staleSlot)
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
// `slotToExpunge`表示开始探测式清理过期数据的开始下标，默认从当前的`staleSlot`开始。以当前的`staleSlot`开始，向前迭代查找，找到没有过期的数据，`for`循环一直碰到`Entry`为`null`才会结束。如果向前找到了过期数据，更新探测清理过期数据的开始下标为 i，即`slotToExpunge`=i
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
     (e = tab[i]) != null;
     i = prevIndex(i, len)){

    if (e.get() == null){
        slotToExpunge = i;
    }
}

接着开始从staleSlot向后查找，也是碰到Entry为null的桶结束。 如果迭代过程中，碰到 k == key，这说明这里是替换逻辑，替换新数据并且交换当前staleSlot位置。如果slotToExpunge == staleSlot，这说明replaceStaleEntry()一开始向前查找过期数据时并未找到过期的Entry数据，接着向后查找过程中也未发现过期数据，修改开始探测式清理过期数据的下标为当前循环的 index，即slotToExpunge = i。最后调用cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);进行启发式过期数据清理。

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

    tab[i] = tab[staleSlot];
    tab[staleSlot] = e;

    if (slotToExpunge == staleSlot)
        slotToExpunge = i;

    cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
    return;
}

cleanSomeSlots()和expungeStaleEntry()方法后面都会细讲，这两个是和清理相关的方法，一个是过期key相关Entry的启发式清理(Heuristically scan)，另一个是过期key相关Entry的探测式清理。

如果 k != key则会接着往下走，k == null说明当前遍历的Entry是一个过期数据，slotToExpunge == staleSlot说明，一开始的向前查找数据并未找到过期的Entry。如果条件成立，则更新slotToExpunge 为当前位置，这个前提是前驱节点扫描时未发现过期数据。

if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
    slotToExpunge = i;

往后迭代的过程中如果没有找到k == key的数据，且碰到Entry为null的数据，则结束当前的迭代操作。此时说明这里是一个添加的逻辑，将新的数据添加到table[staleSlot] 对应的slot中。

tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);

最后判断除了staleSlot以外，还发现了其他过期的slot数据，就要开启清理数据的逻辑：

if (slotToExpunge != staleSlot)
    cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);

11.7、 ThreadLocalMap过期 key 的探测式清理流程

上面我们有提及ThreadLocalMap的两种过期key数据清理方式：探测式清理和启发式清理。

我们先讲下探测式清理，也就是expungeStaleEntry方法，遍历散列数组，从开始位置向后探测清理过期数据，将过期数据的Entry设置为null，沿途中碰到未过期的数据则将此数据rehash后重新在table数组中定位，如果定位的位置已经有了数据，则会将未过期的数据放到最靠近此位置的Entry=null的桶中，使rehash后的Entry数据距离正确的桶的位置更近一些。操作逻辑如下：

如上图，set(27) 经过 hash 计算后应该落到index=4的桶中，由于index=4桶已经有了数据，所以往后迭代最终数据放入到index=7的桶中，放入后一段时间后index=5中的Entry数据key变为了null

如果再有其他数据set到map中，就会触发探测式清理操作。

如上图，执行探测式清理后，index=5的数据被清理掉，继续往后迭代，到index=7的元素时，经过rehash后发现该元素正确的index=4，而此位置已经有了数据，往后查找离index=4最近的Entry=null的节点(刚被探测式清理掉的数据：index=5)，找到后移动index= 7的数据到index=5中，此时桶的位置离正确的位置index=4更近了。

经过一轮探测式清理后，key过期的数据会被清理掉，没过期的数据经过rehash重定位后所处的桶位置理论上更接近i= key.hashCode & (tab.len - 1)的位置。这种优化会提高整个散列表查询性能。

接着看下expungeStaleEntry()具体流程，我们还是以先原理图后源码讲解的方式来一步步梳理：

我们假设expungeStaleEntry(3) 来调用此方法，如上图所示，我们可以看到ThreadLocalMap中table的数据情况，接着执行清理操作：

第一步是清空当前staleSlot位置的数据，index=3位置的Entry变成了null。然后接着往后探测：

执行完第二步后，index=4 的元素挪到 index=3 的槽位中。

继续往后迭代检查，碰到正常数据，计算该数据位置是否偏移，如果被偏移，则重新计算slot位置，目的是让正常数据尽可能存放在正确位置或离正确位置更近的位置

在往后迭代的过程中碰到空的槽位，终止探测，这样一轮探测式清理工作就完成了，接着我们继续看看具体实现源代码：

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    tab[staleSlot].value = null;
    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();
        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;
}

这里我们还是以staleSlot=3 来做示例说明，首先是将tab[staleSlot]槽位的数据清空，然后设置size-- 接着以staleSlot位置往后迭代，如果遇到k==null的过期数据，也是清空该槽位数据，然后size--

ThreadLocal<?> k = e.get();

if (k == null) {
    e.value = null;
    tab[i] = null;
    size--;
}

如果key没有过期，重新计算当前key的下标位置是不是当前槽位下标位置，如果不是，那么说明产生了hash冲突，此时以新计算出来正确的槽位位置往后迭代，找到最近一个可以存放entry的位置。

int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {
    tab[i] = null;

    while (tab[h] != null)
        h = nextIndex(h, len);

    tab[h] = e;
}

这里是处理正常的产生Hash冲突的数据，经过迭代后，有过Hash冲突数据的Entry位置会更靠近正确位置，这样的话，查询的时候 效率才会更高。

11.8、 ThreadLocalMap扩容机制

在ThreadLocalMap.set()方法的最后，如果执行完启发式清理工作后，未清理到任何数据，且当前散列数组中Entry的数量已经达到了列表的扩容阈值(len*2/3)，就开始执行rehash()逻辑：

if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    rehash();

接着看下rehash()具体实现：

private void rehash() {
    expungeStaleEntries();

    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);
    }
}

这里首先是会进行探测式清理工作，从table的起始位置往后清理，上面有分析清理的详细流程。清理完成之后，table中可能有一些key为null的Entry数据被清理掉，所以此时通过判断size >= threshold - threshold / 4 也就是size >= threshold * 3/4 来决定是否扩容。

我们还记得上面set方法进行rehash()的阈值是size >= threshold，所以当面试官套路我们ThreadLocalMap扩容机制的时候 我们一定要说清楚这两个步骤：

接着看看具体的resize()方法，为了方便演示，我们以oldTab.len=8来举例：

扩容后的tab的大小为oldLen * 2，然后遍历老的散列表，重新计算hash位置，然后放到新的tab数组中，如果出现hash冲突则往后寻找最近的entry为null的槽位，遍历完成之后，oldTab中所有的entry数据都已经放入到新的tab中了。重新计算tab下次扩容的阈值，具体代码如下：

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 {
                int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
                while (newTab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, newLen);
                newTab[h] = e;
                count++;
            }
        }
    }

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

11.9、 ThreadLocalMap.get()详解

上面已经看完了set()方法的源码，其中包括set数据、清理数据、优化数据桶的位置等操作，接着看看get()操作的原理。

11.9.1、ThreadLocalMap.get()图解

第一种情况： 通过查找key值计算出散列表中slot位置，然后该slot位置中的Entry.key和查找的key一致，则直接返回：

第二种情况： slot位置中的Entry.key和要查找的key不一致：

我们以get(ThreadLocal1)为例，通过hash计算后，正确的slot位置应该是 4，而index=4的槽位已经有了数据，且key值不等于ThreadLocal1，所以需要继续往后迭代查找。

迭代到index=5的数据时，此时Entry.key=null，触发一次探测式数据回收操作，执行expungeStaleEntry()方法，执行完后，index 5,8的数据都会被回收，而index 6,7的数据都会前移。index 6,7前移之后，继续从 index=5 往后迭代，于是就在 index=5 找到了key值相等的Entry数据，如下图所示：

11.9.2、 ThreadLocalMap.get()源码详解

java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.getEntry():

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

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);
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }
    return null;
}

11.10、 ThreadLocalMap过期 key 的启发式清理流程

上面多次提及到ThreadLocalMap过期key的两种清理方式：探测式清理(expungeStaleEntry())、启发式清理(cleanSomeSlots())

探测式清理是以当前Entry 往后清理，遇到值为null则结束清理，属于线性探测清理。

而启发式清理被作者定义为：Heuristically scan some cells looking for stale entries.

具体代码如下：

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;
}

11.11、 InheritableThreadLocal

我们使用ThreadLocal的时候，在异步场景下是无法给子线程共享父线程中创建的线程副本数据的。

为了解决这个问题，JDK 中还有一个InheritableThreadLocal类，我们来看一个例子：

public class InheritableThreadLocalTestDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocal<String> tl = new ThreadLocal<>();
        InheritableThreadLocal<String> itl = new InheritableThreadLocal<>();

        tl.set("father set: hahahha");
        itl.set("father set2: heheheh");

        Thread t1 = new Thread(() -> {
            System.out.println("son print: " + tl.get());
            System.out.println("son print: " + itl.get());
        });
        t1.start();
    }
}

打印结果：

son print: null
son print: father set2: heheheh

实现原理是子线程是通过在父线程中通过调用new Thread()方法来创建子线程，Thread#init方法在Thread的构造方法中被调用。在init方法中拷贝父线程数据到子线程中：

private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,
                      long stackSize, AccessControlContext acc,
                      boolean inheritThreadLocals) {
    if (name == null) {
        throw new NullPointerException("name cannot be null");
    }
		...
    // 关键一段，它取的当前线程作为父线程，针对上面的demo可以看出就是main线程  
  	Thread parent = currentThread();
    
  	...
    if (inheritThreadLocals && parent.inheritableThreadLocals != null)
        this.inheritableThreadLocals =
            ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
    this.stackSize = stackSize;
    tid = nextThreadID();
}

但InheritableThreadLocal仍然有缺陷，一般我们做异步化处理都是使用的线程池，而InheritableThreadLocal是在new Thread中的init()方法给赋值的，而线程池是线程复用的逻辑，所以这里会存在问题。

当然，有问题出现就会有解决问题的方案，阿里巴巴开源了一个TransmittableThreadLocal组件就可以解决这个问题，这里就不再延伸，感兴趣的可自行查阅资料。

11.12、 ThreadLocal项目中使用实战

11.12.1、 ThreadLocal使用场景

我们现在项目中日志记录用的是ELK+Logstash，最后在Kibana中进行展示和检索。

现在都是分布式系统统一对外提供服务，项目间调用的关系可以通过 traceId 来关联，但是不同项目之间如何传递 traceId 呢？

这里我们使用 org.slf4j.MDC 来实现此功能，内部就是通过 ThreadLocal 来实现的，具体实现如下：

当前端发送请求到服务 A时，服务 A会生成一个类似UUID的traceId字符串，将此字符串放入当前线程的ThreadLocal中，在调用服务 B的时候，将traceId写入到请求的Header中，服务 B在接收请求时会先判断请求的Header中是否有traceId，如果存在则写入自己线程的ThreadLocal中。

图中的requestId即为我们各个系统链路关联的traceId，系统间互相调用，通过这个requestId即可找到对应链路，这里还有会有一些其他场景：

针对于这些场景，我们都可以有相应的解决方案，如下所示

11.12.2、 Feign 远程调用解决方案

服务发送请求：

@Component
@Slf4j
public class FeignInvokeInterceptor implements RequestInterceptor {

    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        String requestId = MDC.get("requestId");
        if (StringUtils.isNotBlank(requestId)) {
            template.header("requestId", requestId);
        }
    }
}

服务接收请求：

@Slf4j
@Component
public class LogInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, Object arg2, Exception arg3) {
        MDC.remove("requestId");
    }

    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1, Object arg2, ModelAndView arg3) {
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

        String requestId = request.getHeader(BaseConstant.REQUEST_ID_KEY);
        if (StringUtils.isBlank(requestId)) {
            requestId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
        }
        MDC.put("requestId", requestId);
        return true;
    }
}

11.12.3、 线程池异步调用，requestId 传递

因为MDC是基于ThreadLocal去实现的，异步过程中，子线程并没有办法获取到父线程ThreadLocal存储的数据，所以这里可以自定义线程池执行器，修改其中的run()方法：

public class MyThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {

    @Override
    public void execute(Runnable runnable) {
        Map<String, String> context = MDC.getCopyOfContextMap();
        super.execute(() -> run(runnable, context));
    }

    @Override
    private void run(Runnable runnable, Map<String, String> context) {
        if (context != null) {
            MDC.setContextMap(context);
        }
        try {
            runnable.run();
        } finally {
            MDC.remove();
        }
    }
}

11.12.4、 使用 MQ 发送消息给第三方系统

在 MQ 发送的消息体中自定义属性requestId，接收方消费消息后，自己解析requestId使用即可。