我们通常用ThreadLocal来实现线程局部变量的存储。在许多开源框架中ThreadLocal被广泛使用。这篇文章来讨论一下ThreadLocal的实现原理
一、ThreadLocal的实现原理
ThreadLocal的实现原理其实很简单，我们先来看一下ThreadLocal常用的几个方法：
public void set(T value)
public void remove()
public T get()
通过set、get、remove这个三个方法，可以实现线程局部变量的添加、获取、删除。
首先我们先来看一下set方法的实现:
public void set(T value) {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
return t.threadLocals;
}
我们可以看到set方法是将对象value保存在当前线程的threadLocals这个ThreadLocalMap中，以当前的ThreadLocal对象作为map的键值。ThreadLoccaMap是ThreadLocal类的一个内部类，我们先不管它的实现，先来看一下ThreadLocal的get方法和remove方法的实现。
get方法：
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();
}
private T setInitialValue() {
T value = initialValue();
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
return value;
}
我们可以看到，当当前线程的ThreadLocalMap对象存在的时候，返回值从这个对象中获取，这个和set方法保存value是相对应的，都是从当前线程保存的ThreadLocalMap对象中存储和获取。当ThreadLocalMap对象不存在的时候返回 setInitialValue() 返回的对象。这个方法我们可以看到：通过 initialValue()方法获得一个value对象，这个方法默认返回一个null，留给子类实现，用来初始化一个用来保存的对象的默认值。然后将这个对象放在当前线程的ThreadLocalMap中（如果不存在ThreadLocalMap对象就创建一个）。
remove方法：
public void remove() {
ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
if (m != null)
m.remove(this);
}
依然是调用ThreadLocalMap的remove方法。
好了，究竟ThreadLocalMap是什么？我们接下来看一下：
其实ThreadLocalMap是一个Map，它的实现和HashMap类似，我们先来看一下用来保存K-V的节点：
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
我们先不用管WeakReference是什么，我们只需要知道，Entry 保存了k和v。
接下来看一下ThreadLocalMap的set方法的实现：
private Entry[] table;
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();
}
ThreadLocalMap的set方法和早期HashMap的实现类似，都是先计算哈希，然后确定hash槽的位置，不同的是，ThreadLocalMap通过数组存储K-V对象（Entry），而HashMap是通过散列表存储K-V对象。ThreadLocalMap首先获得存储数组的长度，然后通过hash算法计算要设置的节点所在的哈希槽的位置，如果哈希槽的位置没有元素，就新创建一个Entry对象放在这里。如果有元素，就判断该元素的k是否和当前要设置的k相等，如果是就将这个哈希槽存储的entry对象的value重新赋值；如果k是空的话，说明这个ThreadLocal对象被手动设置为null了，是无效的。就把这个节点替换掉，具体怎么实现看一下replaceStaleEntry这个方法，这里不赘述。如果当前哈希槽位置有合法元素，并且k不和要保存的k相等，就去下一个哈希槽的位置重复检查，下一个哈希槽的位置是这个方法计算的:
private static int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
添加完元素之后，会去判断当前存储数组内元素的数量是否超过了threshold，我们可以叫threshold为扩容因子，threshold = len * 2 / 3。当超过扩容因子的时候就去检查并且移除坏节点。移除坏节后，如果size >= threshold - threshold / 4，就要真正的扩容。我们看一下这个方法：
private void rehash() {
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
if (size >= threshold - threshold / 4)
resize();
}
expungeStaleEntries()这个方法，从方法名上可以看出这个方法的作用：去除坏掉的Entries。什么是坏掉的Entries呢？我们可以看一下这个方法的实现：
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);
}
}
当一个节点不是null时，调用节点的get()方法,如果说得的结果是null，这个节点就是坏的节点。Entry的get方法其实是他父类WeakReference<T>的父类Reference<T>的方法。这两个类是什么呢？对JVM有了解的小伙伴应该对这两个类不陌生，我们知道，在java中，对象的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用、虚引用。引用强度逐渐减弱。
强引用是我们常见的对象引用，比如：Object o = new Object();
只要一个对象被强引用所引用，就不会被垃圾收集器回收。当内存不足时，jvm会抛出OOM异常。
软引用对应着Reference<T>的实现类SoftReference<T>，这种引用引用的对象不会立刻被回收，但是当内存空间不足的时候，垃圾收集器就会回收软引用所引用的对象。
弱引用对应着Reference<T>的实现类WeakReference<T>，当软引用指向的对象被垃圾收集器发现后，就会回收这个对象（只有软引用引用这个对象，如果强引用同时也引用这个对象时，这个对象并不会被回收）。
虚引用：也叫幽灵引用，虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收器回收的活动。不会影响任何垃圾回收的过程。
回到前面的所说的判断是否为坏的节点，e.get()所获得的其实是e存储的key，也就是ThreadLocal对象。所以我们可以看出，Thread中的ThreadLocalMap并不会影响ThreadLocal在jvm中的生命周期。当一个节点被判定为坏节点后，这个节点就会被移除，具体实现我们看一下expungeStaleEntry这个方法：
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// expunge entry at staleSlot
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
// Rehash until we encounter null
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;
// Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
// null because multiple entries could have been stale.
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
return i;
}
首先将位置为staleSlot处存储的Entry的对象的value也设置为null，然后将这个对象从存储的数组中移除，并将size减1。然后一次检查下一个位置（nextIndex(staleSlot, len)确定下一个位置）是否为坏节点，是的话就移除，否则重新计算这个节点所在的位置，将这个节点移动到计算后的新位置。这样做的原因是因为在set节点的时候，如果存在hash冲突，并且key不相等时，会将调用nextIndex(staleSlot, len)方法重新确定hash槽的位置。
真正的扩容方法是由resize()方法实现的，实现过程是很简单。我们看一下具体实现：
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;
}
我们可以看到，每次扩容大小都是原来大小的2倍，扩容的过程就是新建一个大小为原来2倍的数组，将原来数组内的元素放到新数据中。过程很简单这里就不在赘述。
二、疑问，线程池中，大量任务使用ThreadLocal会不会造成OOM
根据上面的分析，ThreadLocal实现线程局部存储是通过每个线程Thread中的ThreadLocalMap存储以ThreadLocal对象为key，以要存储的对象为value来实现的。而ThreadLocalMap中，存储K-V是通过Entry实现，Entry继承了WeakReference。所以ThreadLocalMap不会影响ThreadLocal对象的在内存中的回收。通过之前《java线程池浅析》这篇我们可以知道线程池实现的原理其实是多个（或一个）线程执行提交的runnable任务。runnable任务中使用ThreadLocal，当runnable任务结束（其实是run方法结束），runnable任务中使用的ThreadLocal就会失去和GCroot的连接，这个时候只有ThreadLocalMap中的Entry会引用该ThreadLocal对像，所以当内存不足的时候，ThreadLocal对像会被回收。所以在线程池中，这种ThreadLocal的使用是不会造成OOM的。
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