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服务器之家 - 编程语言 - Java教程 - 基于ThreadLocal 的用法及内存泄露(内存溢出)

基于ThreadLocal 的用法及内存泄露(内存溢出)

2022-02-15 16:04知我饭否 Java教程

这篇文章主要介绍了基于ThreadLocal 的用法及内存泄露(内存溢出),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

ThreadLocal 看名字 就可以看出一点头绪来,线程本地。

来看一下java对他的描述:

该类提供线程本地变量。这些变量与它们的正常对应变量的不同之处在于,每个线程(通过ThreadLocal的 get 或 set方法)访问自己的、独立初始化的变量副本。 ThreadLocal实例通常是类中的私有静态字段。

上面这段话呢,一个重点就是 每个线程都有自己的专属变量,这个专属变量呢,是不会被其他线程影响的。

 

使用

public class ThreadLocalTwo {
  //静态的 延长生命周期。final  不可改变
  private static final ThreadLocal<Integer> threalLocal = ThreadLocal.withInitial(() -> {
      return 0;
  });
  public static void main(String[] args) {
      new Thread(() -> {
          while (true) {
              //取出来
              int inner = threalLocal.get();
              //使用
              System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "   " + inner);
              LockSupport.parkNanos(TimeUnit.SECONDS.toNanos(1));
              //更新值存入
              threalLocal.set(++inner);
          }
      }, "three").start();
      new Thread(() -> {
          while (true) {
              //取出来
              int inner = threalLocal.get();
              //使用
              System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "   " + inner);
              LockSupport.parkNanos(TimeUnit.SECONDS.toNanos(1));
              //更新值存入
              threalLocal.set(++inner);
          }
      }, "four").start();
  }
}

使用这个我只是随便写一个demo,具体的逻辑有很多种,只要你想,就会有很多种写法。具体看业务需求。

个人理解

ThreadLocal 类似于一个工具,通过这个工具,来为当前线程设定修改移除本地副本。,如果 你查看Thread的源码会发现下面这段代码

  /* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
   by the ThreadLocal class. */
  ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

这是静态内部类构造的一个字段,那么我们看一下 ThreadLocal.ThreadLocalMap的源码.

   static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
          /** The value associated with this ThreadLocal. */
          Object value;
          Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
              super(k);
              value = v;
          }
      }
      
      /**
       * The table, resized as necessary.
       * table.length MUST always be a power of two.
       */
      private Entry[] table;

上面代码我们可以发现 ThreadLocal.ThreadLocalMap这个内部静态类,里面还包含这一个内部静态类Entry。

这个Entry 继承了WeakReference,并且将ThreadLocal作为弱引用类型。这表明 ThreadLocal如果没有其他的强引用时候,说不定 有可能不知道啥时候就被回收了。

那么至于 value呢? 我可以肯定的告诉你 value不会被回收,即便 传进来的v是个匿名类。

value持有着线程的本地副本的引用

Entry[] table 这个持有 entry的引用

现在 ,只需要知道

1 弱引用对象,会持有引用对象的引用,弱引用对象并不能决定 引用对象是否回收。

2 弱引用的子类的 如果有自己的字段的话, 那么那个字段是强引用,不会被回收

3 弱引用对象,如果是new出来的,那么弱引用对象本身也是一个强引用。弱引用对象自己不会被回收。

 

构造方法

一个默认的无参构造方法 ,没啥好讲的,,

public ThreadLocal() {
  }

使用

private static final ThreadLocal<String> construct  = new ThreadLocal<>(){
      //如果 不重写这个方法的话,默认返回null
      @Override
      protected String initialValue() {
          return "默认值";
      }
  };

静态方法

note Java8新增的方法

public static <S> ThreadLocal<S> withInitial(Supplier<? extends S> supplier) {
      return new SuppliedThreadLocal<>(supplier);
  }

上面的这个静态方法呢,生成一个ThreadLocal对象,参数是一个Supplier函数接口。

下面展示一个代码

private static final ThreadLocal<String> local = ThreadLocal.withInitial(() -> "默认值");

上面这段代码使用了Lambda表达式, 比起上面 new 并且重写方法的写法,代码会少很多,显得很有逼格对不。

如果你对java8的Lambda不清楚的话,可以看这篇文章:java Lambda表达式的使用

公共方法

//返回当前线程本地副本的值。如果本地副本为null,则返回初始化为调用{@link #initialValue}方法返回的值。
public T get()
//将当前线程的本地副本 设为 value
public void set(T value)
//将当前线程的本地副本移除,如果后面调用get()方法的话,会返回T initialValue()的值
public void remove()

 

内存泄露

接下来讲一下,ThreadLocal配合线程池时候 会出现内存泄漏的原理。按照我的个人理解 ,是因为内存溢出造成的。内存泄露指的是 原本应该回收的对象,现在由于种种原因,无法被回收。

为什么上面会强调 配合线程池的时候,因为单独线程的时候,当线程任务运行完以后,线程资源会被回收,自然 本地副本也被回收了。而线程池里面的线程不全被回收(有的不会被回收,也有的会被回收)。

现在来看一下上面的Entry这个最终存储本地副本的静态内部类,

 static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
          /** The value associated with this ThreadLocal. */
          Object value;
          Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
              super(k);
              value = v;
          }
      }

下面内容需要你对 java 内存管理关系了解,否则 你肯定会一脸蒙蔽。

如果 你不会 可以看我这篇文章java内存管理关系及内存泄露的原理

由于它是WeakReference的子类,所以 作为引用对象的 ThreadLocal,就有可能会被Entry清除引用。如果这时候 ThreadLocal没有其他的引用,那么它肯定就会被GC回收了。

但是value 是强引用,而Entry 又被Entry[]持有,Entry[]又被ThreadLocalMap持有,ThreadLocalMap又被线程持有。只要线程不死或者 你不调用set,remove这两个方法之中任何一个,那么value指向的这个对象就始终 不会被回收。因为 不符合GC回收的两个条件的任何一个。

试想一下如果线程池里面的线程足够的多,并且 你传给线程的本地副本内存占用又很大。毫无疑问 会内存溢出。

 

解决方法

只要调用remove 这个方法会擦出 上一个value的引用,这样线程就不会持有上一个value指向对象的引用。就不会有内存露出了。

有读者会有疑问了,上面不是说两个放过会使value对象可以回收么,怎么上面没有set方法呢?

这个是因为,set方法确实可以是value指向的对象 这个引用断开,但同时它又强引用了一个内存空间给value。即使上一个对象被回收了,但是新对象也产生了。

至于 get方法,只有在ThreadLocalMap 被GC后,调用get方法 才会将value对应的引用切断。

首先,我们看get源码

public T get() {
      Thread t = Thread.currentThread();//当前线程的引用
      //得到当前线程的ThreadLocalMap,如果没有返回null
      ThreadLocalMap map = getMap(t);
      //存在时候走这个
      if (map != null) {
           //与键关联的项,如果没有键则为null  
           //如果ThreadLocalMap的entry 清除了ThreadLocal 对象的引用,那么这个会清除对应的value 引用
          ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
          if (e != null) {
              @SuppressWarnings("unchecked")
              T result = (T)e.value;
              return result;
          }
      }
      //当前线程 没有设置ThreadLocalMap,那么返回initialValue()的值
      return setInitialValue();
  }

上面这段代码,调用了getEntry,这个方法内部调用了 另一个方法,实现了当ThreadLocal被清除引用后,也清除对应的value引用,

  private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
          //得到位置  table数组 的容量是16
          int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
          Entry e = table[i];
           //key没有被回收后
          if (e != null && e.get() == key)
              return e;
          else
               //这个key被回收 调用,将对应的value 释放引用
              return getEntryAfterMiss(key, i, e);
      }

我们看见最后调用 getEntryAfterMiss(key, i, e),这个方法 也不是最终的擦除value引用的方法,我们接着往下看

private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
          Entry[] tab = table;
          int len = tab.length;
          while (e != null) {
               //得到弱引用对象 持有的引用对象的引用
              ThreadLocal<?> k = e.get();
              //ThreadLocal没有被回收
              if (k == key)
                  return e;
              
              if (k == null)
                  //entry 清除ThreadLocal的引用 
                 //通过entry[]数组的元素entry 清除entry的value引用
                  expungeStaleEntry(i);
              else
                  i = nextIndex(i, len);
              e = tab[i];
          }
          return null;
      }

这上面呢,我们要关注expungeStaleEntry(i),这个才是最终的擦除entry的value对象的引用。 看一下 expungeStaleEntry(i)的源码

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
          Entry[] tab = table;//得到table引用
          int len = tab.length;//得到table的长度,不出意外 应该是16
          // expunge entry at staleSlot
         //下面两句代码 是关键。
          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;
      }

上面这段代码很长,我们不必细看个,关注下面这两行代码就行

          tab[staleSlot].value = null;//清除引用  这样 GC就可以回收了
          tab[staleSlot] = null;//清除自身的引用

通过entry[staleSlot]得到存储的entry ,通过entry清除entry的value引用。

这样大家明白了吧,get也是可以起到和remove一样的效果的。

我们再看一下remove的源码

public void remove() {
       ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
       if (m != null)
           m.remove(this);
   }

上面这段代码没什么说的,直接看ThreadLocalMap的remove方法

  private void remove(ThreadLocal<?> key) {
          Entry[] tab = table;
          int len = tab.length;
          //得到位置,因为存的时候 也是按照这个规则来的,
          int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
          for (Entry e = tab[i];
               e != null;
               e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
               //这里有可能会发生 ThreadLocal 被entry清除引用,那么value就被线程引用了,如果不调用set,get方法的话,只能等待线程销毁。
              if (e.get() == key) {
                  //调用弱引用的方法 , 将引用对象的引用清除
                  e.clear();
                  //擦出ThreadLocal 对应的value
                  expungeStaleEntry(i);
                  return;
              }
          }
      }

上面调用了 expungeStaleEntry 擦除。

set

我们关注这个方法

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)
                  //擦除
                  expungeStaleEntry(j);
          }
      }

这个呢 循环调用了expungeStaleEntry(j)方法 ,也是擦除了value的对象引用。

为什么要将ThreadLocal 定义成 static 变量

延长生命周期,之所以是static 是因为,ThreadLocal 我们更应该将他看成是 工具。

 

对ThreadLocal内存泄漏引起的思考

概述

最近在对一个项目进行重构,用到了ThreadLocal。

场景如下:

外围系统会调用接口上传数据,在接口中要记录数据的变化Id,在上传数据完后需要集中在一个地方把这些Id以消息形式发送出去。

使用场景样例代码

  public Result<Void> uploadOrder(TotalPayInfoVo totalPayInfoVo) {
      try {
          saveTotalPayInfoVo(totalPayInfoVo);
          //发送消息
          UnitWork.getCurrent().pushMessage();
      } catch (Exception e) {
          cashLogger.error("uploadOrder error,data: {}, error: {}", JSON.toJSONString(totalPayInfoVo), e);
          throw new RuntimeException("保存失败", e);
      } finally {
          UnitWork.clean();//
      }
      return ResultUtil.successResult();避免内存泄漏
  }

ThreadLocal使用源码

/**
* 工作单元,在同一个线程中负责记录一个事件或者一个方法或者一个事务过程中产生的变化,等操作结束后再处理这种变化。
*/
public class UnitWork {
  private UnitWork() {
  }
  private static ThreadLocal<UnitWork> current = new ThreadLocal<UnitWork>() {
      protected UnitWork initialValue() {
          return new UnitWork();
      }
  };
  /**
   * 状态变化的instance
   */
  private Set<String> statusChangedInstances = new HashSet<>();
  public void addStatusChangedInstance(String instance) {
      statusChangedInstances.add(instance);
  }
  /**
   * 推送消息
   */
  public void pushMessage() {
     for(String id : statusChangedInstances){
          //异步发消息
     }
  }
  public static UnitWork getCurrent() {
      return current.get();
  }
  /**
   * 删除当前线程的工作单元,建议放在finally中调用,避免内存泄漏
   */
  public static void clean() {
      current.remove();
  }
}

思考问题

为了避免内存泄漏,每次用完做一下clean清理操作。发送消息的过程是异步的,意味着clean的时候可能和发送消息同时进行。那么会不会把这些Id清理掉?那么可能造成消息发送少了。要回答这个问题,首先要搞懂ThreadLocal的引用关系,remove操作做了什么?

ThreadLocal解读

ThreadLocal可以分别在各个线程保存变量独立副本。每个线程都有ThreadLocalMap,顾名思义,类似Map容器,不过是用数组Entry[]来模拟的。那么既然类似Map,肯定会存在Key。其实Key是ThreadLocal类型,Key的值是ThreadLocal的HashCode,即通过threadLocalHashCode计算出来的值。

这个Map的Entry并不是ThreadLocal,而是一个带有弱引用的Entry。既然是弱引用,每次GC的时候都会回收。

      static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal> {
          /** The value associated with this ThreadLocal. */
          Object value;
          Entry(ThreadLocal k, Object v) {
              super(k);
              value = v;
          }
      }

而Key对应的value就是要保存在线程副本Object,这里指的就是UnitWork的实例。调用ThreadLocal的get方法时,首先找到当前线程的ThreadLocalMap,然后根据这个ThreadLocal算出来的hashCode找到保存线程副本Object。

他们的关系对应如下:

基于ThreadLocal 的用法及内存泄露(内存溢出)

ThreadLocal在remove的时候,会调用Entry的clear,即弱引用的clear方法。把Key->ThreadLocal的引用去掉。接下来的expungeStaleEntry会把entry中value引用设置为null。

      /**
       * Remove the entry for key.
       */
      private void remove(ThreadLocal key) {
          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)]) {
              if (e.get() == key) {
                  e.clear();
                  expungeStaleEntry(i);
                  return;
              }
          }
      }

现在可以回答之前提前的问题。虽然ThreadLocal和当前线程都会与Object脱离了引用的关系,但是最重要一点就是异步的线程仍然存在一条强引用路径到Object,即到UnitWork实例的强引用。因此GC然后不会回收UnitWork的实例,发消息还是不会少发或者出现空指针情况。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/a1064072510/article/details/87563169

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