标签：mis length exp 计算 ati i++ 变量 dex 作用
先看一下大体结构
ThreadLocal（线程本地变量），作用是让每个线程都维护一份独立的变量副本，解决了变量并发访问冲突的问题。表面上看，变量是存储在ThreadLocal里面的，实则不然：
1. ThreadLocal只是个“工具类”，对外暴露了get、set、remove接口；
2. 内部实现：变量其实是保存在当前线程Thread类里，准确来说是保存在Thread类中由ThreadLocal实现的ThreadLocal.ThreadLocalMap成员变量里；
先易后难，先看入口方法
set
public void set(T value) { // 获取当前线程 Thread t = Thread.currentThread(); // 尝试获取当前线程内部的ThreadLocalMap ThreadLocalMap map = getMap(t); // map不为空，就正常set值 if (map != null) map.set(this, value); else // 否则就初始化Map createMap(t, value); } ThreadLocalMap getMap(Thread t) { // 可以看出，ThreadLocalMap是存储在线程对象里的 return t.threadLocals; } void createMap(Thread t, T firstValue) { // new个ThreadLocalMap，key和value分别为当前ThreadLocal对象已经传入的值 t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue); }
get
public T get() { Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); // 如果map不为空，就尝试获取； if (map != null) { // 以当前ThreadLocal对象为key，获取对应的值 ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); // 不为空就返回，否则返回默认值 if (e != null) { @SuppressWarnings("unchecked") T result = (T)e.value; return result; } } // 否则初始化并返回默认值 return setInitialValue(); } private T setInitialValue() { // 获得默认值 T value = initialValue(); // 以下过程和set方法一样 Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) map.set(this, value); else createMap(t, value); return value; } // 这里可以看出，这个方法可以由子类实现，默认返回null protected T initialValue() { return null; }
remove
public void remove() { // 尝试获取ThreadLocalMap ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread()); if (m != null) // map不为空，则移除key为当前ThreadLocal对象的Entry m.remove(this); }
小结论：ThreadLocalMap存储在Thread对象里，但却是在ThreadLocal对象里进行初始化，ThreadLocal对外暴露的接口实际上都是交给ThreadLocalMap进行处理，所以ThreadLocalMap是核心部分。
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ThreadLocalMap里有个Entry对象
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> { /** 和当前ThreadLocal有关联的值 */ Object value; Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) { super(k); value = v; } }
这个Entry是弱引用的，扩展一下：
强引用：在代码里普遍存在，比如Object obj = new Object();。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误使程序异常终止，也不会靠随意回收具有"强引用"的对象来解决内存不足问题。
软引用：如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它，如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。
弱引用：被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。在垃圾回收过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。
虚引用：如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。也就是说，持有虚引用的对象能在这个对象被回收时收到一个系统通知。
既然是弱引用，那么就会有个问题：如果key被回收了，就存在一个null-value键值对，这个value既无法被访问到，同时如果线程生命周期很长（比如线程池里），那么这些null key的强引用关系：Thread --> ThreadLocalMap-->Entry-->Value导致Value不会回收，造成内存泄漏。
官方团队也加入了解决办法，当调用set、get、remove方法的时候会去扫描key为null的Entry并清除（Entry=null）。但是这个并不是100%保证不出问题，如果这个Entry过期了，但是线程没有调用set、get或者remove，这个null key的Entry依然会存在，依然是内存泄漏了。所以还是要规范，不用了就调用remove清除。
import java.util.*; import java.util.concurrent.*; public class Main { private static ThreadLocal<Integer> local = new ThreadLocal<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 3, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10)); for (int i = 0; i < 10; i++){ executor.execute(()->{ String name = Thread.currentThread().getName(); // 正常来说，每个线程先读取得到的值应该是一样的初始值（同一变量的副本）。如果读到了其它线程修改之后的值，则证明出问题了。 Integer init = local.get(); // 修改自己变量的值 local.set(new Random().nextInt(100)); // 读取修改之后的值 Integer data = local.get(); System.out.println(name + " | init:" + init + " | data:" + data); }); } executor.shutdown(); } }
输出：（结果显而易见，由于没有清理自己的变量，导致当前线程复用到其它任务的时候，仍然保留着上一家的数据，如果先读取就会出错）
pool-1-thread-3 | init:null | data:84 pool-1-thread-1 | init:null | data:33 pool-1-thread-2 | init:null | data:85 pool-1-thread-1 | init:33 | data:96 pool-1-thread-3 | init:84 | data:82 pool-1-thread-1 | init:96 | data:83 pool-1-thread-2 | init:85 | data:51 pool-1-thread-1 | init:83 | data:48 pool-1-thread-3 | init:82 | data:17 pool-1-thread-2 | init:51 | data:58
正确做法
import java.util.*; import java.util.concurrent.*; public class Main { private static ThreadLocal<Integer> local = new ThreadLocal<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 3, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10)); for (int i = 0; i < 10; i++){ executor.execute(()->{ try { String name = Thread.currentThread().getName(); // 正常来说，每个线程先读取得到的值应该是一样的初始值（同一变量的副本）。如果读到了其它线程修改之后的值，则证明出问题了。 Integer init = local.get(); // 修改自己变量的值 local.set(new Random().nextInt(100)); // 读取修改之后的值 Integer data = local.get(); System.out.println(name + " | init:" + init + " | data:" + data); } finally { // 最终清除数据 local.remove(); } }); } executor.shutdown(); } }
输出：
pool-1-thread-1 | init:null | data:6 pool-1-thread-1 | init:null | data:93 pool-1-thread-2 | init:null | data:93 pool-1-thread-3 | init:null | data:41 pool-1-thread-2 | init:null | data:37 pool-1-thread-1 | init:null | data:54 pool-1-thread-2 | init:null | data:61 pool-1-thread-3 | init:null | data:76 pool-1-thread-2 | init:null | data:95 pool-1-thread-1 | init:null | data:68
所以，千万记得remove啊
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode(); private static int nextHashCode() { return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT); // HASH_INCREMENT = 0x61c88647 }
0x61c88647是斐波那契散列乘数，它的优点是通过它散列(hash)出来的结果分布会比较均匀，可以很大程度上避免hash冲突。
set
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) { // 指向当前数组 Entry[] tab = table; // 当前数组长度 int len = tab.length; // 计算下标 int i = key.threadLocalHashCode & (len-1); // 遍历table for (Entry e = tab[i]; // 从计算的下标开始 e != null; // 直到遇到空槽 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) { // 指向下一个位置的元素 // 获取当前位置的key ThreadLocal<?> k = e.get(); // 如果传入的key已存在，则覆盖旧值 if (k == key) { e.value = value; return; } // 如果当前位置i的key为null， if (k == null) { // 此方法：1. 用指定key-value的新Entry替换set操作期间遇到的过期Entry（key==null）2. 如果遇到已存在的key，则用新值覆盖旧值。3. 清除两个空槽之间过期的Entry replaceStaleEntry(key, value, i); return; } } // 如果前面没找到已存在的key，则新创建一个Entry放在此位置 tab[i] = new Entry(key, value); int sz = ++size; // 1. 启发式地扫描并清除过期的Entry。2. 如果没有需要清除的并且需要扩容，则进行扩容 if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash(); }
set方法做的事情：从计算得到的下标开始，遇到空槽为止进行扫描。遇到相同的key则覆盖；遇到key为null的Entry则直接new一个新Entry替换无效Entry；否则在下标处new一个新的Entry。最后扫描并清理无效槽位，如果满足扩容条件即扩容。
已经确认，只有set的时候可能调用replaceStaleEntry方法，而这种情况下当前位置i(staleSolt)是个过期位置（key==null）
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value, int staleSlot) { // 指向当前table Entry[] tab = table; // table长度 int len = tab.length; // 指向每一个遍历的数组对象 Entry e; // 记录需要删除的槽位。开始的时候等于传入的位置。 int slotToExpunge = staleSlot; // 向前找直到槽位为空，如果遇到key为空的Entry，则仅仅记录下最后一个。 for (int i = prevIndex(staleSlot, len); // 找到当前位置的前一位：((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1) (e = tab[i]) != null; // 结束条件是当前位置为null（空槽） i = prevIndex(i, len)) // 继续寻找前一位 if (e.get() == null) // 如果当前位置的key是null，则记录下此位置 slotToExpunge = i; // 查找key或者空槽，以最先出现的为准 for (int i = nextIndex(staleSlot, len); // 当前位置的下一个开始：((i + 1 < len) ? i + 1 : 0) (e = tab[i]) != null; // 遇到空槽结束 i = nextIndex(i, len)) { // 下一个 // 当前key ThreadLocal<?> k = e.get(); // 如果当前key和传入的key相同，那么我们需要将它与过期槽位的内容进行交换，以保持哈希表的顺序。 // 然后可以将新过期的槽或上面遇到的任何其他过期槽的位置发送到expungeStaleEntry，以删除或重新散列运行中的所有其他Entry。 if (k == key) { e.value = value; // 当前位置 tab[i] = tab[staleSlot]; tab[staleSlot] = e; // 如果slotToExpunge == staleSlot，则证明上一步向前找的过程中没有遇到key==null的Entry。此种情况，把slotToExpunge记录为当前位置i if (slotToExpunge == staleSlot) slotToExpunge = i; cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len); return; } // 1. 当前key为null，则此位置是个过期Entry // 2. 如果此时slotToExpunge == staleSlot，则证明上一步向前找的过程中没有遇到key==null的Entry、并且向后找的过程也没有遇到相同的key（因为前面如果遇到了相同key，则已经退出了循环） // 满足两个条件，则将当前过期槽位的位置记录下来 if (k == null && slotToExpunge == staleSlot) slotToExpunge = i; } // 如果相同的key没有找到，则把新的Entry放在过期的槽位 tab[staleSlot].value = null; tab[staleSlot] = new Entry(key, value); // 如果还存在其它过期槽位，删除之 if (slotToExpunge != staleSlot) cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len); }
图解
情况示例一：向前寻找有个过期槽位，向后寻找没有冲突key。
情况示例二： 向前寻找有个过期槽位，向后寻找发现冲突key。
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再来看expungeStaleEntry，顾名思义，删除过期的Entry。
// 在staleSlot和下一个空槽之间：1. 重新哈希任何可能碰撞的Entry。2. 删除过期的Entry。 private int expungeStaleEntry(int staleSlot) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; // 删除位于staleSlot的Entry tab[staleSlot].value = null; tab[staleSlot] = null; size--; // Rehash 直到遇到空槽 Entry e; int i; // 从staleSlot的下一个开始遍历 for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) { // 当前槽位的key ThreadLocal<?> k = e.get(); // key为null，删除之 if (k == null) { e.value = null; tab[i] = null; size--; } else { // rehash int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1); // 如果新计算出的位置不等于当前位置，则： if (h != i) { // 1. 先把当前位置置为空 tab[i] = null; // Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until // null because multiple entries could have been stale. // 2. 从h开始找直到遇到空槽。然后把其中的内容移到找到的空槽里。 while (tab[h] != null) h = nextIndex(h, len); tab[h] = e; } } } // 返回空槽的位置 return i; }
图解
看cleanSomeSlots
// 启发式地扫描并清除过期的Entry。 private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) { boolean removed = false; Entry[] tab = table; int len = tab.length; do { // 从位置i的下一个开始搜索 i = nextIndex(i, len); Entry e = tab[i]; // 如果遇到过期Entry，清除 if (e != null && e.get() == null) { n = len; removed = true; i = expungeStaleEntry(i); } } while ( (n >>>= 1) != 0); // 只要有过期Entry被移除就会返回true return removed; }
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最后看下扩容
private void rehash() { // 这个方法从0开始遍历table，遇到key==null的就执行expungeStaleEntry方法 expungeStaleEntries(); // Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis if (size >= threshold - threshold / 4) // 如果当前size达到扩容阈值的75%，则扩容 resize(); } private void resize() { // 旧table Entry[] oldTab = table; // 旧容量 int oldLen = oldTab.length; // 新容量=旧容量*2（旧容量的2倍） int newLen = oldLen * 2; // 按照新容量new个新的Entry数组 Entry[] newTab = new Entry[newLen]; int count = 0; // 遍历旧table for (int j = 0; j < oldLen; ++j) { Entry e = oldTab[j]; if (e != null) { ThreadLocal<?> k = e.get(); // 遇到过期Entry，处理之 if (k == null) { e.value = null; // Help the GC } else { // 正常的Entry做Rehash操作，放到计算得到的新位置h之后的第一个空槽里 int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1); while (newTab[h] != null) h = nextIndex(h, newLen); newTab[h] = e; count++; } } } // 设置新的阈值 setThreshold(newLen); size = count; table = newTab; }
扩容很简单：达到扩容阈值的75%，即扩容，新容量是老容量的2倍，遇到过期的Entry删除，其它Entry做Rehash操作放到新位置。
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) { // 计算下标 int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1); Entry e = table[i]; // 有值则返回 if (e != null && e.get() == key) return e; else // 没有匹配的则进行清理工作（这个方法也体现了，调用get方法不一定会进行清理过期Entry工作） return getEntryAfterMiss(key, i, e); } private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; // 从给定的位置i开始遍历 while (e != null) { ThreadLocal<?> k = e.get(); // 如果key的地址相同，证明不需要清理，直接返回即可 if (k == key) return e; // 如果key是null，则清理 if (k == null) expungeStaleEntry(i); else // 否则移到下一个 i = nextIndex(i, len); e = tab[i]; } return null; }
private void remove(ThreadLocal<?> key) { // 当前table Entry[] tab = table; // 当前长度 int len = tab.length; // 根据key计算下标 int i = key.threadLocalHashCode & (len-1); // 从计算得到的位置开始清理，直到遇到空槽停止 for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) { // 如果找到目标key，清理后返回 if (e.get() == key) { e.clear(); expungeStaleEntry(i); return; } } }
源码里replaceStaleEntry有个向前找向后找的过程，如果循环之内的条件一直不满足，则只能依靠循环条件（(e = tab[i]) != null）来结束循环；
类似的expungeStaleEntry中Rehash过程有个寻找新位置的过程，结束条件也是while (tab[h] != null)。
我就想了，如果没有空槽呢？岂不是死循环了。
而实际上是不会存在这种情况的，因为扩容啊，每次达到扩容阈值的75%就扩容了，所以空槽是肯定一直存在的。
标签：mis length exp 计算 ati i++ 变量 dex 作用
原文地址：https://www.cnblogs.com/LUA123/p/12050259.html
