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除了控制资源的访问外，我们还可以通过增加资源来保证所有对象的线程安全。比如，让100个人填写个人信息表，如果只有一支笔，那么大家就得挨个填写，对于管理人员来说，必须保证大家不会去哄抢这仅存的一支笔，否则，谁也填不完。从另外一个角度出发，我们可以准备100支笔，人手一支，那么所有人很快就能完成表格的填写工作。如果说锁使用的是第一种思路，那么ThreadLocal使用的就是第二种思路。

一、ThreadLocal的简单使用

从ThreadLocal的名字上可以看到，这是一个线程的局部变量。也就是说，只有当前线程可以访问。既然是只有当前线程可以访问的数据，自然是线程安全的。

下面来看一个简单的示例。

上述代码在多线程中使用SimpleDateFormat对象实例来解析字符串类型的日期。执行上述代码，一般来说，很可能得到一些异常（篇幅有限不再给出堆栈，只给出异常名称）：

一种可行的方案是在sdf.parse()方法前后加锁，这也是我们一般的处理思路。这里不这么做，我们使用ThreadLocal为每一个线程创造一个SimpleDateformat对象实例。

在上述代码第7～9行中，如果当前线程不持有SimpleDateformat对象实例，那么就新建一个并把它设置到当前线程中，如果已经持有，则直接使用。

从这里也可以看到，为每一个线程分配一个对象的工作并不是由ThreadLocal来完成的，而是需要在应用层面保证的。如果在应用上为每一个线程分配了相同的对象实例，那么ThreadLocal也不能保证线程安全，这点也需要大家注意。

注意：为每一个线程分配不同的对象，需要在应用层面保证ThreadLocal只起到了简单的容器作用。

二、ThreadLocal 的实现原理

我们需要关注的自然是ThreadLocal的set()方法和get()方法。先从set()方法说起：

在set时，首先获得当前线程对象，然后通过getMap()方法拿到线程的ThreadLocalMap，并将值存入ThreadLocalMap中。而ThreadLocalMap可以理解为一个Map（虽然不是，但是你可以把它简单地理解成HashMap），但是它是定义在Thread内部的成员。注意下面的定义是从Thread类中摘出来的：

而设置到ThreadLocal中的数据，也正是写入了threadLocals的这个Map。其中，key为ThreadLocal当前对象，value就是我们需要的值。而threadLocals本身就保存了当前自己所在线程的所有“局部变量”，也就是一个ThreadLocal变量的集合。

在进行get()方法操作时，自然就是将这个Map中的数据拿出来。

get()方法先取得当前线程的ThreadLocalMap对象，然后通过将自己作为key取得内部的实际数据。

在了解了ThreadLocal的内部实现后，我们自然会引出一个问题：那就是这些变量是维护在Thread类内部的（ThreadLocalMap定义所在类），这也意味着只要线程不退出，对象的引用将一直存在。

当线程退出时，Thread类会进行一些清理工作，其中就包括清理ThreadLocalMap，注意下述代码的加粗部分：

因此，使用线程池就意味着当前线程未必会退出（比如固定大小的线程池，线程总是存在）。如果这样，将一些大的对象设置到ThreadLocal中（它实际保存在线程持有的threadLocals Map内），可能会使系统出现内存泄漏的可能（这里我的意思是：你设置了对象到ThreadLocal中，但是不清理它，在你使用几次后，这个对象也不再有用了，但是它却无法被回收）。

此时，如果你希望及时回收对象，最好使用ThreadLocal.remove()方法将这个变量移除。就像我们习惯性地关闭数据库连接一样。如果你确实不需要这个对象了，就应该告诉虚拟机，请把它回收，防止内存泄漏。

另外一种有趣的情况是JDK也可能允许你像释放普通变量一样释放ThreadLocal。比如，我们有时候为了加速垃圾回收，会特意写出类似obj=null的代码。如果这么做，那么obj所指向的对象就会更容易地被垃圾回收器发现，从而加速回收。

同理，如果对于ThreadLocal的变量，我们也手动将其设置为null，比如tl=null，那么这个ThreadLocal对应的所有线程的局部变量都有可能被回收。这里面的奥秘是什么呢？先来看一个简单的例子。

上述案例是为了跟踪ThreadLocal对象，以及内部SimpleDateFormat对象的垃圾回收。为此，我们在第3行代码和第17行代码中重载了finalize()方法。这样，我们在对象被回收时，就可以看到它们的踪迹。

在主函数main中，先后进行了两次任务提交，每次10 000个任务。在第一次任务提交后，在代码第39行，我们将tl设置为null，并进行一次GC。接着，我们进行第二次任务提交，完成后，在代码第50行再进行一次GC。

执行上述代码，最有可能的一种输出如下所示。

注意这些输出所代表的含义。首先，线程池中10个线程都各自创建了一个SimpleDateFormat对象实例。接着进行第一次GC，可以看到ThreadLocal对象被回收了（这里使用了匿名类，所以类名看起来有点怪，这个类就是第2行创建的tl对象）。提交第2次任务，这次一样也创建了10个SimpleDateFormat对象，然后进行第二次GC。在第二次GC后，第一次创建的10个SimpleDateFormat的子类实例全部被回收。虽然我们没有手工remove()这些对象，但是系统依然有可能回收它们（注意，这段代码是在JDK 7中输出的，在JDK 8中，也许得不到类似的输出，大家可以比较两个JDK版本之间线程持有ThreadLocal变量的不同）。

要了解这里的回收机制，我们需要更进一步了解Thread.ThreadLocalMap的实现。之前我们说过，ThreadLocalMap是一个类似HashMap的东西。更准确地说，它更加类似WeakHashMap。

ThreadLocalMap的实现使用了弱引用。弱引用是比强引用弱得多的引用。Java虚拟机在垃圾回收时，如果发现弱引用，就会立即回收。ThreadLocalMap内部由一系列Entry构成，每一个Entry都是WeakReference<ThreadLocal>。

这里的参数k就是Map的key，v就是Map的value，其中k也是ThreadLocal实例，作为弱引用使用（super(k)就是调用了WeakReference的构造函数）。因此，虽然这里使用ThreadLocal作为Map的key，但是实际上，它并不真的持有ThreadLocal的引用。而当ThreadLocal的外部强引用被回收时，ThreadLocalMap中的key就会变成null。当系统进行ThreadLocalMap清理时（比如将新的变量加入表中，就会自动进行一次清理，虽然JDK不一定会进行一次彻底的扫描，但显然在这个案例中，它奏效了），就会将这些垃圾数据回收。ThreadLocal的回收机制，如图4.1所示。

三、对性能有何帮助

为每一个线程分配一个独立的对象对系统性能也许是有帮助的。当然了，这也不一定，这完全取决于共享对象的内部逻辑。如果共享对象对于竞争的处理容易引起性能损失，我们还是应该考虑使用ThreadLocal为每个线程分配单独的对象。一个典型的案例就是在多线程下产生随机数。

这里，让我们简单测试一下在多线程下产生随机数的性能问题。首先，我们定义了一些全局变量。

代码第1行定义了每个线程要产生的随机数数量；第2行定义了参与工作的线程数量；第3行定义了线程池；第4行定义了被多线程共享的Random实例，用于产生随机数；第6～11行定义了由ThreadLocal封装的Random。

定义一个工作线程的内部逻辑，它可以工作在两种模式下。

第一是多线程共享一个Random（mode=0）。

第二是多个线程各分配一个Random（mode=1）。

上述代码第19～27行定义了线程的工作内容。每个线程都会产生若干个随机数，完成工作后，记录并返回所消耗的时间。

最后是我们的main()函数，它分别对上述两种情况进行测试，并打印了测试的耗时。

上述代码的运行结果可能如下：

很明显，在多线程共享一个Random实例的情况下，总耗时达13秒之多（这里是指4个线程的耗时总和，不是程序执行经历的时间）。而在ThreadLocal模式下，仅耗时1.7秒左右。