面试官再问你 ThreadLocal，你就这样“怼”回去！

299次阅读  |  发布于3年以前

hi，大家好

不管是为了工作，还是为了面试，我们都得掌握好ThreadLocal，下面就来个ThreadLocal四连问：

能搞定上面的四连问，那咱们就能轻松应对工作和面试了。

我们先从代码案例开始，没代码都是耍流氓！

代码案例

1、首先看一下代码：模拟了一个线程数为THREAD_LOOP_SIZE的线程池，所有线程共享一个 ThreadLocal 变量，每一个线程执行的时候插入一个大的 List 集合，这里由于执行了500 次循环，也就是产生了500个线程，每一个线程都会依附一个 ThreadLocal 变量：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadLocalOOMDemo {

    private static final int THREAD_LOOP_SIZE = 500;
    private static final int MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE = 10000;

    private static ThreadLocal<List<User>> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_LOOP_SIZE);

        for (int i = 0; i < THREAD_LOOP_SIZE; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                threadLocal.set(new ThreadLocalOOMDemo().addBigList());
                Thread t = Thread.currentThread();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());

            });
            try {
                Thread.sleep(1000L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    private List<User> addBigList() {
        List<User> params = new ArrayList<>(MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE);
        for (int i = 0; i < MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE; i++) {
            params.add(new User("xuliugen", "password" + i, "男", i));
        }
        return params;
    }

    class User {
        private String userName;
        private String password;
        private String sex;
        private int age;

        public User(String userName, String password, String sex, int age) {
            this.userName = userName;
            this.password = password;
            this.sex = sex;
            this.age = age;
        }
    }
}

2、设置 JVM 参数设置最大内存为 256M，以便模拟出 OOM：

参数设置

3、运行代码，输出结果：

[ OOM日志

可以看出，单线程池执行到第212的时候，就报了错误，出现 OOM 内存溢出错误。

4、[在运行代码的时候，同时打开 JDK 工具 jconsole 监控内存变化（可以直接在 cmd 中输入 jconsole 回车调用）：]

内存变化

可以看出，上述内存一直递增到 JVM 设置的最大值(大致上)，然后抛出异常，程序退出!

5、[这个实例可以很好的演示了：线程池中的每一个线程使用完 ThreadLocal 对象之后，再也不用，由于线程池中的线程不会退出，线程池中的线程的存在，同时 ThreadLocal 变量也会存在，占用内存！造成 OOM 溢出！]

ThreadLocal 为什么会内存泄漏

都说ThreadLocal使用不正当的使用ThreadLocal 造成OOM 的原因，下边详细的介绍一下：

1、首先看一下 ThreadLocal的原理图：

Thread、ThreadLocal、ThreadLocalMap、Entry 之间的关系：

关系

上图中描述了：一个 Thread 中只有一个 ThreadLocalMap，一个 ThreadLocalMap 中可以有多个 ThreadLocal 对象，其中一个 ThreadLocal 对象对应一个 ThreadLocalMap 中一个的 Entry（也就是说：一个 Thread 可以依附有多个 ThreadLocal 对象）。

在 ThreadLocal 的生命周期中，都存在这些引用。

看下图：实线代表强引用，虚线代表弱引用。

2、ThreadLocal 的实现是这样的：每个 Thread 维护一个 ThreadLocalMap 映射表，这个映射表的 key 是 ThreadLocal实例本身，value 是真正需要存储的 Object。

3、也就是说 ThreadLocal 本身并不存储值，它只是作为一个 key 来让线程从 ThreadLocalMap 获取 value。值得注意的是图中的虚线，表示 ThreadLocalMap 是使用 ThreadLocal 的弱引用作为 Key 的，弱引用的对象在 GC 时会被回收。

4、ThreadLocalMap 使用 ThreadLocal 的弱引用作为 key，如果一个 ThreadLocal 没有外部强引用来引用它，那么系统 GC 的时候，这个 ThreadLocal 势必会被回收，这样一来，ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry，就没有办法访问这些 key 为 null 的 Entry 的 value，如果当前线程再迟迟不结束的话，这些 key 为 null 的 Entry 的 value 就会一直存在一条强引用链：Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永远无法回收，造成内存泄漏。

5、总的来说就是，ThreadLocal 里面使用了一个存在弱引用的 map，map 的类型是ThreadLocal.ThreadLocalMap. Map中的 key 为一个 threadlocal 实例。这个 Map 的确使用了弱引用，不过弱引用只是针对 key。每个 key 都弱引用指向 threadlocal。当把 threadlocal 实例置为 null 以后，没有任何强引用指向 threadlocal 实例，所以 threadlocal 将会被 gc 回收。

但是，我们的 value 却不能回收，而这块 value 永远不会被访问到了，所以存在着内存泄露。因为存在一条从current thread连接过来的强引用。只有当前thread结束以后，current thread就不会存在栈中，强引用断开，Current Thread、Map value 将全部被 GC 回收。最好的做法是将调用 threadlocal 的 remove 方法，这也是等会后边要说的。

6、其实，ThreadLocalMap 的设计中已经考虑到这种情况，也加上了一些防护措施：在 ThreadLocal 的get(),set(),remove()的时候都会清除线程 ThreadLocalMap 里所有 key 为 null 的 value。这一点在上一节中也讲到过！

7、但是这些被动的预防措施并不能保证不会内存泄漏：

（1）使用static的ThreadLocal，延长了ThreadLocal的生命周期，可能导致内存泄漏。
（2）分配使用了ThreadLocal又不再调用get(),set(),remove()方法，那么就会导致内存泄漏，因为这块内存一直存在。

OOM 是否是弱引用的锅？

从表面上看内存泄漏的根源在于使用了弱引用。网上的文章大多着重分析 ThreadLocal 使用了弱引用会导致内存泄漏，但是另一个问题也同样值得思考：为什么使用弱引用而不是强引用？

关于JVM请看：[2万字！JVM核心知识总结，赠送18连环炮]

我们先来看看官方文档的说法：

To help deal with very large and long-lived usages, the hash table entries use WeakReferences for keys.

为了应对非常大和长时间的用途，哈希表使用弱引用的 key。

下面我们分两种情况讨论：

（1）key 使用强引用：引用的ThreadLocal的对象被回收了，但是ThreadLocalMap还持有ThreadLocal的强引用，如果没有手动删除，ThreadLocal不会被回收，导致 Entry 内存泄漏。

（2）key 使用弱引用：引用的 ThreadLocal 的对象被回收了，由于ThreadLocalMap持有ThreadLocal的弱引用，即使没有手动删除，ThreadLocal也会被回收。value在下一次ThreadLocalMap调用set、get、remove的时候会被清除。

比较两种情况，我们可以发现：由于ThreadLocalMap的生命周期跟 Thread 一样长，如果都没有手动删除对应 key，都会导致内存泄漏，但是使用弱引用可以多一层保障：弱引用ThreadLocal不会内存泄漏，对应的 value 在下一次ThreadLocalMap调用set、get、remove的时候会被清除。

因此，ThreadLocal 内存泄漏的根源是：由于 ThreadLocalMap 的生命周期跟 Thread 一样长，如果没有手动删除对应 key 就会导致内存泄漏，而不是因为弱引用。

ThreadLocal 最佳实践

1、综合上面的分析，我们可以理解 ThreadLocal 内存泄漏的前因后果，那么怎么避免内存泄漏呢？

答案就是：每次使用完 ThreadLocal，都调用它的 remove() 方法，清除数据。

关于线程池：[快速搞定线程池]

在使用线程池的情况下，没有及时清理 ThreadLocal，不仅是内存泄漏的问题，更严重的是可能导致业务逻辑出现问题。所以，使用 ThreadLocal 就跟加锁完要解锁一样，用完就清理。

注意：

并不是所有使用 ThreadLocal 的地方，都在最后 remove()，他们的生命周期可能是需要和项目的生存周期一样长的，所以要进行恰当的选择，以免出现业务逻辑错误！但首先应该保证的是 ThreadLocal 中保存的数据大小不是很大！

2、那么我们修改最开始的代码为：

取消注释：threadLocal.remove(); 结果不会出现 OOM，可以看出堆内存的变化呈现锯齿状，证明每一次 remove() 之后，ThreadLocal 的内存释放掉了！线程池中的线程的数量持续增加！

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadLocalOOMDemo {

    private static final int THREAD_LOOP_SIZE = 500;
    private static final int MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE = 10000;

    private static ThreadLocal<List<User>> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_LOOP_SIZE);

        for (int i = 0; i < THREAD_LOOP_SIZE; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                threadLocal.set(new ThreadLocalOOMDemo().addBigList());
                Thread t = Thread.currentThread();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                threadLocal.remove(); 
            });
            try {
                Thread.sleep(1000L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        executorService.shutdown();
    }

    private List<User> addBigList() {
        List<User> params = new ArrayList<>(MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE);
        for (int i = 0; i < MOCK_BIG_DATA_LOOP_SIZE; i++) {
            params.add(new User("xuliugen", "password" + i, "男", i));
        }
        return params;
    }

    class User {
        private String userName;
        private String password;
        private String sex;
        private int age;

        public User(String userName, String password, String sex, int age) {
            this.userName = userName;
            this.password = password;
            this.sex = sex;
            this.age = age;
        }
    }
}

取消注释：threadLocal.remove(); 结果不会出现 OOM，可以看出堆内存的变化呈现锯齿状，证明每一次remove() 之后，ThreadLocal 的内存释放掉了！线程池中的线程的数量持续增加！

好了，今天的分享就到这里了 。

Copyright© 2013-2020

All Rights Reserved 京ICP备2023019179号-8