标签：不同 需要 extends term ref fir 内存占用 www 源码
netty自行封装了FastThreadLocal以替换jdk提供的ThreadLocal，结合封装的FastThreadLocalThread,在多线程环境下的变量提高了ThreadLocal对象的查询以及更新效率.
下文，将通过对比ThreadLocal与FastThreadLocal，通过源码解析，探究FastThreadLocal与FastThreadLocalThread的搭配使用后性能的奥秘.
ThreadLocalMap是TharedLocal中定义的静态类，其作用是保存Thared中引用的ThreadLocal对象.
jdk中，每一个Thread对象中均会包含以下两个变量:
public
class Thread implements Runnable {
// 此处省略若干代码
// 存储ThreadLocal变量，通过每个Thread存储一个ThreadLocalMap，实现了变量的线程隔离
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
}编程实践中，线程中可能包含多个ThreadLocal去进行引用，它们均保存在ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals中(每个线程中均包含自己的ThreadLocalMap,避免多线程争用).
static class ThreadLocalMap {
// 需要注意，此处Entry使用WeakReference
(软引用),这样在资源紧张的时候可以回收部分不再引用的ThreadLocal变量
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
// ThreadLocal对象存储数组的初始化长度
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
// ThreadLocal对象存储数组
private Entry[] table;
// 初始化ThreadLocalMap，使用数组存放ThreadLocal资源，使用ThreadLocal对象的threadLocalHashCode进行hash得到索引
// 此处使用对象数组存放ThreadLocal对象，操作类似于HashMap，感兴趣的读者可以查看HashMap的源码进行比较
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);
}
// 获取ThreadLocal对象，此处需要根据threadLocalHashCode进行hash操作得到索引
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);
}
}由以上代码可知，在ThreadLocalMap初始化时，会创建一个对象数组.
对象数组的初始长度为16，在后续的扩张中，数组长度会保持在2^n级别，以便进行hash操作确定ThradLocal对象的索引.
在每次获取ThreadLocal对象的时候，会根据对象的threadLocalHashCode与对象数组长度减一的求与值，确定对象索引，从而快速获取value.
使用hash确定数组下标，存在以下几个问题：
hash冲突；rehash.ThreadLocal是jdk提供的通用类，在大部分场景下，线程中的ThreadLocal变量较少，因此hash冲突以及rehash较少.
即使,偶尔发生的hash冲突以及rehash，也不会给应用程序带来较大的性能损耗.
Netty对ThreadLocal改造为FastThreadLocal，以应对自身的大并发量，数据吞吐量大的应用场景.
为了更好的使用，Netty亦继承Thread，构建了FastThreadLocalThread.
当且仅当FastThreadLocal与FastThreadLocalThread合并使用，方能真正起到提速的作用.
// 限于篇幅，省略较多函数
public class FastThreadLocalThread extends Thread {
// 相对于Thread中使用ThreadLocal.ThreadLocalMap存放ThreadLocal资源，FastThreadLocalThread使用InternalThreadLocalMap存放ThreadLocal资源
private InternalThreadLocalMap threadLocalMap;
public final InternalThreadLocalMap threadLocalMap() {
return threadLocalMap;
}
public final void setThreadLocalMap(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
this.threadLocalMap = threadLocalMap;
}
@UnstableApi
public boolean willCleanupFastThreadLocals() {
return cleanupFastThreadLocals;
}
@UnstableApi
public static boolean willCleanupFastThreadLocals(Thread thread) {
return thread instanceof FastThreadLocalThread &&
((FastThreadLocalThread) thread).willCleanupFastThreadLocals();
}
}由以上代码可以看出，相对于Thread,FastThreadLocalThread添加了threadLocalMap对象，以及threadLocalMap的清理标志获取函数.
ThreadLocal即使使用了WeakReference以保证资源释放，但是仍会存在内存泄漏可能.
FastThreadLocalThread与FastThreadLocal均为Netty定制，可以在线程任务执行后，强制执行InternalThreadLocalMap的清理函数removeAll(详情见下文).
前情提要：
FastThreadLocalThread中声明了InternalThreadLocalMap对象threadLocalMap.
public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap{
}从以上代码可知，InternalThreadLocalMap继承于UnpaddedInternalThreadLocalMap.
因此，我们需要先探究下UnpaddedInternalThreadLocalMap的定义.
//
class UnpaddedInternalThreadLocalMap {
// 如果在`Thread`中使用`FastThreadLocal`，则实际上使用`ThreadLocal`存放资源
static final ThreadLocal<InternalThreadLocalMap> slowThreadLocalMap = new ThreadLocal<InternalThreadLocalMap>();
// 资源索引，每一个FastThreadLocal对象都会有对应的ID，即通过nextIndex自增得到
static final AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger();
// FastThreadLocal的资源存放地址，ThreadLocal中是通过ThreadLocalMap存放资源，索引是ThreadLocal对象的threadLocalHashCode进行hash得到
// FastThreadLocal使用Object[]数组，使用通过nextIndex自增得到的数值作为索引，保证每次查询数值都是O(1)操作
// 需要注意，FastThreadLocal对象为了避免伪共享带来的性能损耗，使用padding使得FastThreadLocal的对象大小超过128byte
// 避免伪共享的情况下，indexedVariables的多个连续数值在不更新的前提下可以被缓存至cpu chache line中，这样大大的提高了查询效率
Object[] indexedVariables;
// Core thread-locals
int futureListenerStackDepth;
int localChannelReaderStackDepth;
Map<Class<?>, Boolean> handlerSharableCache;
IntegerHolder counterHashCode;
ThreadLocalRandom random;
Map<Class<?>, TypeParameterMatcher> typeParameterMatcherGetCache;
Map<Class<?>, Map<String, TypeParameterMatcher>> typeParameterMatcherFindCache;
// String-related thread-locals
StringBuilder stringBuilder;
Map<Charset, CharsetEncoder> charsetEncoderCache;
Map<Charset, CharsetDecoder> charsetDecoderCache;
// ArrayList-related thread-locals
ArrayList<Object> arrayList;
// 构造函数，后续需要关注
UnpaddedInternalThreadLocalMap(Object[] indexedVariables) {
this.indexedVariables = indexedVariables;
}
}以上代码中，需要注意：
static final ThreadLocal<InternalThreadLocalMap> slowThreadLocalMap = new ThreadLocal<InternalThreadLocalMap>();声明slowThreadLocalMap的原因在于，用户可能在Thread而非FastThreadLocalThread中调用FastThreadLocal.
因此，为了保证程序的兼容性，声明此变量保存普通的ThreadLocal相关变量(具体使用详见后面说明).
// 出于篇幅考虑，删除部分函数
public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {
private static final int DEFAULT_ARRAY_LIST_INITIAL_CAPACITY = 8;
// 资源未赋值变质量
public static final Object UNSET = new Object();
// 获取ThreadLocal对象，此处会判断当前调用线程的类型分别调用不同的资源
public static InternalThreadLocalMap getIfSet() {
Thread thread = Thread.currentThread();
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
return ((FastThreadLocalThread) thread).threadLocalMap();
}
return slowThreadLocalMap.get();
}
// 获取ThreadLocal对象，此处会判断当前调用线程的类型，从而判断调用fastGet或是slowGet
public static InternalThreadLocalMap get() {
Thread thread = Thread.currentThread();
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);
} else {
return slowGet();
}
}
// 如果当前调用FastThreadLocal对象的是FastThreadLocalThread，则调用FastThreadLocalThread的threadLocalMap对象获取相关资源
private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap();
if (threadLocalMap == null) {
thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap());
}
return threadLocalMap;
}
// 如果当前调用FastThreadLocal对象的是Thread，则调用slowThreadLocalMap对象获取相关资源(slowThreadLocalMap其实是调用jdk提供的ThreadLocalMap)
private static InternalThreadLocalMap slowGet() {
ThreadLocal<InternalThreadLocalMap> slowThreadLocalMap = UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap;
InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get();
if (ret == null) {
ret = new InternalThreadLocalMap();
slowThreadLocalMap.set(ret);
}
return ret;
}
// 保证FastThreadLocal的实体对象大小超过128byte，以避免伪共享发生
// 如果资源能够避免伪共享，则FastThreadLocal的实体对象能够部分缓存至L1缓存，通过提高缓存命中率加快查询速度(查询L1缓存的速度要远快于查询主存速度)
// 更多解释，详见
public long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7, rp8, rp9;
private InternalThreadLocalMap() {
super(newIndexedVariableTable());
}
// 初始化资源，初始化的长度为32，并初始化为UNSET
private static Object[] newIndexedVariableTable() {
Object[] array = new Object[32];
Arrays.fill(array, UNSET);
return array;
}
}以上代码为InternalThreadLocalMap的主要实现，对于使用者来说，需要关注以下几个函数:
存在以下两种情况:
(1) 在Thread中调用FastThreadLocal;
(2) 在FastThreadLocalThread中调用FastThreadLocal.
因为存在以上两种调用场景，在获取InternalThreadLocalMap时，会使用instanceof进行判断，如下所示：
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
// 对应fastGet等操作
} else {
// 对应slowGet等操作
}如果调用线程是
Thread: 调用UnpaddedInternalThreadLocalMap中的slowThreadLocalMap变量;FastThreadLocalThread: 调用FastThreadLocalThread中的threadLocalMap变量.因为InternalThreadLocalMap构造函数为私有函数，所以在getIfSet/fastGet函数中均是获取FastThreadLocalThread的threadLocalMap变量.若变量为空，则调用私有构造函数进行赋值操作.
// Cache line padding (must be public)
// With CompressedOops enabled, an instance of this class should occupy at least 128 bytes.
public long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7, rp8, rp9;
private InternalThreadLocalMap() {
super(newIndexedVariableTable());
}
private static Object[] newIndexedVariableTable() {
Object[] array = new Object[32];
Arrays.fill(array, UNSET);
return array;
}构造函数，会创建一个Object数组(初始化长度为32)，并逐个初始化数值为UNSET，为后续的赋值操作提供判断依据(详见removeIndexedVariable以及isIndexedVariableSet函数).
Tips:
构造函数存在一段代码
public long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7, rp8, rp9;.
此段代码无实际实用意义，其存在是为了保证InternalThreadLocalMap的实例大小超过128字节(以上long变量72字节，InternalThreadLocalMap的基类UnpaddedInternalThreadLocalMap亦存在若干变量).
cpu cache line的大小一般为64k或者128k，变量的大小超过128byte，则会极大的减少伪共享情况.
(当前Netty的版本号是4.1.38，InternalThreadLocalMap的实例大小是136byte，这是因为在Netty的4.0.33版本后，引入了cleanerFlags以及arrayList变量，忘记去除rp9变量导致的).
关于伪共享，可关注JAVA 拾遗 — CPU Cache 与缓存行一文.
public class FastThreadLocal<V> {
private final int index;
// 原子变量自增，获取ID，作为FastThreadLocal的存放索引
// public static int nextVariableIndex() {
// int index = nextIndex.getAndIncrement();
// if (index < 0) {
// nextIndex.decrementAndGet();
// throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables");
// }
// return index;
// }
public FastThreadLocal() {
index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();
}
// 设置FastThreadLocal资源
public final void set(V value) {
if (value != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get();
setKnownNotUnset(threadLocalMap, value);
} else {
// 如果设置的资源为UNSET，则销毁当前FastThreadLocal对应的资源对象
remove();
}
}
// 设置资源，并将设置好的FastThreadLocal变量添加至待销毁资源列表中，待后续进行销毁操作
private void setKnownNotUnset(InternalThreadLocalMap threadLocalMap, V value) {
if (threadLocalMap.setIndexedVariable(index, value)) {
addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this);
}
}
// 根据FastThreadLocal初始化的index，确定其在资源列表中的位置，后续查询资源就可以根据索引快速确定位置
public boolean setIndexedVariable(int index, Object value) {
Object[] lookup = indexedVariables;
if (index < lookup.length) {
Object oldValue = lookup[index];
lookup[index] = value;
return oldValue == UNSET;
} else {
expandIndexedVariableTableAndSet(index, value);
return true;
}
}
// 按照2的倍数，扩张资源池数组长度
private void expandIndexedVariableTableAndSet(int index, Object value) {
Object[] oldArray = indexedVariables;
final int oldCapacity = oldArray.length;
int newCapacity = index;
newCapacity |= newCapacity >>> 1;
newCapacity |= newCapacity >>> 2;
newCapacity |= newCapacity >>> 4;
newCapacity |= newCapacity >>> 8;
newCapacity |= newCapacity >>> 16;
newCapacity ++;
Object[] newArray = Arrays.copyOf(oldArray, newCapacity);
Arrays.fill(newArray, oldCapacity, newArray.length, UNSET);
newArray[index] = value;
indexedVariables = newArray;
}
}以上是FastThreadLocal的部分函数节选.
由构造函数可知，FastThreadLocal在初始化的时候，会使用InternalThreadLocalMap的nextVariableIndex获取一个唯一ID.
此ID为原子变量自增获取，后续对此变量的更新或者删除操作，均是通过此index进行操作.
在设置变量的时候，存在indexedVariables空间不足的情况(初始化长度为32),则会对此数组通过expandIndexedVariableTableAndSet进行扩容操作(>>>为无符号右移即若该数为正，则高位补0，而若该数为负数，则右移后高位同样补0).通过这样的位移操作，每次数组均会乘2（保持2^n）.
因为使用常数索引index，因此Netty中查询FastThreadLocal变量的速度为O(1),扩容时采用Arrays.Copy也很简单(相较于jdk的ThreadLocal的rehash操作).
public class FastThreadLocal<V> {
private static final int variablesToRemoveIndex = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();
// 在线程执行完资源之后，需要根据业务场景，确定是否调用此函数以销毁线程中存在的FastThreadLocal资源
public static void removeAll() {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.getIfSet();
if (threadLocalMap == null) {
return;
}
try {
Object v = threadLocalMap.indexedVariable(variablesToRemoveIndex);
if (v != null && v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove = (Set<FastThreadLocal<?>>) v;
FastThreadLocal<?>[] variablesToRemoveArray =
variablesToRemove.toArray(new FastThreadLocal[0]);
for (FastThreadLocal<?> tlv: variablesToRemoveArray) {
tlv.remove(threadLocalMap);
}
}
} finally {
// 实际上仅仅是将FastThreadLocalThread中的threadLocalMap置为null，或者是将slowThreadLocalMap销毁
InternalThreadLocalMap.remove();
}
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public final V get(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index);
if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
return (V) v;
}
// 如果当前待获取资源为空，则进行初始操作，返回相应资源
return initialize(threadLocalMap);
}
// 根据用户重载的initialValue函数，初始化待获取资源
private V initialize(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
V v = null;
try {
v = initialValue();
} catch (Exception e) {
PlatformDependent.throwException(e);
}
threadLocalMap.setIndexedVariable(index, v);
addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this);
return v;
}
// 将FastThreadLocal变量，添加至待删除的资源列表中
@SuppressWarnings("unchecked")
private static void addToVariablesToRemove(InternalThreadLocalMap threadLocalMap, FastThreadLocal<?> variable) {
Object v = threadLocalMap.indexedVariable(variablesToRemoveIndex);
Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove;
// 如果待删除资源列表为空，则初始化待删除资源列表(Set)
if (v == InternalThreadLocalMap.UNSET || v == null) {
variablesToRemove = Collections.newSetFromMap(new IdentityHashMap<FastThreadLocal<?>, Boolean>());
threadLocalMap.setIndexedVariable(variablesToRemoveIndex, variablesToRemove);
} else {
variablesToRemove = (Set<FastThreadLocal<?>>) v;
}
variablesToRemove.add(variable);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public final void remove(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
if (threadLocalMap == null) {
return;
}
Object v = threadLocalMap.removeIndexedVariable(index);
removeFromVariablesToRemove(threadLocalMap, this);
// FastThreadLocal变量已经被赋值，则需要调用用户重载的onRemoval函数，销毁资源
if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
try {
onRemoval((V) v);
} catch (Exception e) {
PlatformDependent.throwException(e);
}
}
}
// 确定资源的初始化函数(如果用户不进行重载，则返回null)
protected V initialValue() throws Exception {
return null;
}
// 用户需要重载次函数，以便销毁申请的资源
protected void onRemoval(@SuppressWarnings("UnusedParameters") V value) throws Exception { }
}用户在使用FastThreadLocal时，需要继承initialValue以及onRemoval函数（FastThreadLocal对象的初始化及销毁交由用户控制）.
initialValue: 在获取FastThreadLocal对象时，若对象未设置，则调用initialValue初始化资源(get等函数中判断对象为空，则调用initialize初始化资源);onRemoval: 在FastThreadLocal更新对象或最终销毁资源时，调用onRemoval销毁资源(set等函数中判断待设置对象已被设置过，则调用onRemoval销毁资源). this.threadLocal = new FastThreadLocal<Recycler.Stack<T>>() {
protected Recycler.Stack<T> initialValue() {
return new Recycler.Stack(Recycler.this, Thread.currentThread(), Recycler.this.maxCapacityPerThread, Recycler.this.maxSharedCapacityFactor, Recycler.this.ratioMask, Recycler.this.maxDelayedQueuesPerThread);
}
protected void onRemoval(Recycler.Stack<T> value) {
if (value.threadRef.get() == Thread.currentThread() && Recycler.DELAYED_RECYCLED.isSet()) {
((Map)Recycler.DELAYED_RECYCLED.get()).remove(value);
}
}
};以上代码，就是Recycler调用FastThreadLocal的使用示范(Recycler是Netty的轻量级对象池).
需要注意，在FastThreadLocal中，存在一个静态变量variablesToRemoveIndex,其作用是在对象池中占据一个固定位置，存放一个集合Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove.
每次初始化变量的时候，均会将对应的FastThreadLocal存放至variablesToRemove中，在更新对象的时候(set等函数)或者清理FastThreadLocalThread中的变量时(removeAll函数)时，程序就会根据variablesToRemove进行相应的清理工作.
这样，用户在使用FastThreadLocalThread时，就无须花费过多的经理关注线程安全问题(在Netty中，线程池的生命周期较长，无需过多的关注内存清理，然而如果用户在线程池等场景使用FastThreadLocalThread，就需要在执行完任务后，清理FastThreadLocal参数，以免对后续的业务产生影响).
通过以上源码分析，可以得知Netty为了提升ThreadLocal性能，做了很多改善操作.
FastThreadLocalThread以及FastThreadLocal;padding手段扩充FastThreadLocal的实例大小，避免伪共享;O(1)，避免了hash冲突以及扩容导致的rehash操作；initialValue以及onRemoval函数，用户可以自行重载函数，实现FastThreadLocal资源的高度定制化操作;FastThreadLocal对象数组的扩容(expandIndexedVariableTableAndSet)采用位操作，计算数组长度;Thread中调用FastThreadLocal以及在FastThreadLocalThread中调用FastThreadLocal，分别采用不同的获取方式，增强了兼容性.对于采用Object[]数组存放
FastThreadLocal变量，是否存在牺牲空间换取性能，个人理解如下：
Netty的默认启动线程是2 * cpu core,也就是两倍cpu核数，且此线程组会在Netty的生命周期中持续存在.
Netty不存在创建过多线程导致内存占用过多的现象(用户手动调节Netty的boss group以及worker group线程数量都会很慎重).
此外，Netty中对于FastThreadLocal存在较大的读取以及更新需求量，确实存在优化ThreadLocal的需求.
因此，适当的浪费一些空间，换取查询和更新的性能提升，是恰当的操作.
PS:
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Netty高性能组件——FastThreadLocal源码解析（细微处见真章）
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