javaThreadLocal的源码知识有哪些

本篇内容介绍了“java ThreadLocal的源码知识有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

10年的滨江网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。营销型网站的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整滨江建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“滨江网站设计”,“滨江网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

简介

ThreadLocal是每个线程自己维护的一个存储对象的数据结构,线程间互不影响实现线程封闭。一般我们通过ThreadLocal对象的get/set方法存取对象。

源码分析

ThreadLocal的set方法源码如下

public void set(T value) {Thread t = Thread.currentThread();ThreadLocalMap map = getMap(t); // 根据当前线程获得ThreadLocalMap对象if (map != null)map.set(this, value); // 如果有则setelsecreateMap(t, value); // 否则创建ThreadLocalMap对象}ThreadLocalMap getMap(Thread t) {return t.threadLocals;}void createMap(Thread t, T firstValue) {t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);}

通过getMap方法,可见我们返回的map实际上是Thread对象的threadLocals属性。而这个ThreadLocalMap就是用来存储数据的结构。

ThreadLocalMap介绍

ThreadLocalMap是ThreadLocal的核心,定义在ThreadLocal类里的内部类,他维护了一个Enrty数组。ThreadLocal存/取数据都是通过操作Enrty数组来实现的。

Enrty数组作为一个哈希表,将对象通过开放地址方法散列到这个数组中。作为对比,HashMap则是通过链表法将对象散列到数组中。

开放地址法就是元素散列到数组中的位置如果有冲突,再以某种规则在数组中找到下一个可以散列的位置,而在ThreadLocalMap中则是使用线性探测的方式向后依次查找可以散列的位置。

Enery介绍

Enery在这里我们称之为元素,是散列表中维护的对象单元。

// 哈希映射表中的元素使用其引用字段作为键(它始终是ThreadLocal对象)继承WeakReference。// 注意,null键(即entry.get()== null)表示不再引用该键,因此可以从表中删除该元素。// 这些元素在下面的代码中称为“旧元素”。// 这些“旧元素”就是脏对象,因为存在引用不会被GC,// 为避免内存泄露需要代码里清理,将引用置为null,那么这些对象之后就会被GC清理。// 实际上后面的代码很大程度上都是在描述如何清理“旧元素”的引用static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {Object value;Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {super(k);value = v;}}

到这里可能有两个疑问

1、既然要存储的内容是线程独有的对象,为什么不直接在Thread里设置一个属性直接存储该对象?或者说为什么要维护一个Entry散列表来存储内容并以ThreadLocal对象作为key?

答:一个ThreadLocal对象只属于一个线程,但一个线程可以实例化ThreadLocal对象。而ThreadLocalMap维护的数组存储的就是以ThreadLocal实例作为key的Entry对象。

2、ThreadLocalMap中的Enery为什么要继承WeakReference?

答:首先弱引用会在ThreadLocal对象不存在强引用的情况,弱引用对象会在下次GC时被清除。将ThreadLocal对象作为弱引用目的是为了防止内存泄露。

假设Enery的key不是弱引用,即使在我们的代码里threadLocal引用已失效,threadLocal也不会被GC,因为当前线程持有ThreadLocalMap的引用,而ThreadLocalMap持有Entry数组的引用,Entry对象的key又持有threadLocal的引用,threadLocal对象针对当前线程可达,所以不会被GC。

而Enery的key值threadLocal作为弱引用,在引用失效时会被GC。但即使threadLocal做为弱引用被GC清理,Entry[]还是存在entry对象,只是key为null,vlue对象也还存在,这些都是脏对象。弱引用不单是清理了threadLocal对象,它的另一层含义是可以标识出Enery[]数组中哪些元素应该被GC(我们这里称为旧元素),然后程序里找出这些entry并清理。

ThreadLocalMap的set方法

回到前面提到的set方法,当map不为null时会调用ThreadLocalMap的set方法。

ThreadLocalMap的set方法描述了如何将值散列到哈希表中,是开放地址法以线性探测方式散列的实现。在成功set值之后,尝试清理一些旧元素,如果没有发现旧元素则判断阈值,确认哈希表是否足够大、是否需要扩容。如果哈希表过于拥挤,get/set值会发生频繁的冲突,这是不期望的情况。ThreadLocalMap的set方法代码及详细注释如下

private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {// We do not use a fast path as with get() because it is at// least as common to use set() to create new entries as// it is to replace existing ones, in which case, a fast// path would fail more often than not.// 我们不像get()那样先使用快速路径(直接散列)判断// 因为使用set()创建新元素至少与替换现有元素一样频繁,在这种情况下,散列后立刻判断会容易失败。// 所以直接先线性探测Entry[] tab = table;int len = tab.length;// 根据hashcode散列到数组位置int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);// 开放地址法处理散列冲突,线性探测找到可以存放位置// 遍历数组找到下一个可以存放元素的位置,这种位置包含三种情况// 1.元素的key已存在,直接赋值value// 2.元素的key位null,说明k作为弱引用被GC清理,该位置为旧数据,需要被替换// 3.直到遍历到一个数组位置为null的位置赋值for (Entry e = tab[i];e != null;e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {ThreadLocal<?> k = e.get();if (k == key) {//key已存在则直接更新e.value = value;return;}if (k == null) { //e不为null但k为null说明k作为弱引用被GC,是旧数据需要被清理// i为旧数据位置,清理该位置并依据key合理地散列或将value替换到数组中// 然后重新散列i后面的元素,并顺便清理i位置附近的其他旧元素replaceStaleEntry(key, value, i);return;}}// 遍历到一个数组位置为null的位置赋值tab[i] = new Entry(key, value);int sz = ++size;// 调用cleanSomeSlots尝试性发现并清理旧元素,如果没有发现且旧元素当前容量超过阈值,则调用rehashif (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)// 此时认为表空间不足,全量遍历清理旧元素,清理后判断容量若大于阈值的3/4,若是则扩容并从新散列rehash();}

replaceStaleEntry方法

replaceStaleEntry方法是当我们线性探测时,如果碰到了旧元素就执行。该方法做的事情比较多,可以总结为我们在staleSlot位置发现旧元素,将新值覆盖到staleSlot位置上并清理staleSlot附近的旧元素。“附近”指的是staleSlot位置前后连续的非null元素。代码及详细注释如下

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value, int staleSlot) {Entry[] tab = table;int len = tab.length;Entry e;// Back up to check for prior stale entry in current run.// We clean out whole runs at a time to avoid continual// incremental rehashing due to garbage collector freeing// up refs in bunches (i.e., whenever the collector runs).// 向前检查是否存在旧元素,一次性彻底清理由于GC清除的弱引用key导致的旧数据,避免多次执行int slotToExpunge = staleSlot;// 向前遍历找到entry不为空且key为null的位置赋值给slotToExpungefor (int i = prevIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = prevIndex(i, len))if (e.get() == null)slotToExpunge = i;// Find either the key or trailing null slot of run, whichever// occurs first// staleSlot位置向后遍历如果位置不为空,判断key是否已经存在// 回想前面我们是set实例的时候,碰到旧元素的情况下调用该方法,所以很可能在staleSlot后面key是已经存在的for (int i = nextIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = nextIndex(i, len)) {ThreadLocal<?> k = e.get();// If we find key, then we need to swap it// with the stale entry to maintain hash table order.// The newly stale slot, or any other stale slot// encountered above it, can then be sent to expungeStaleEntry// to remove or rehash all of the other entries in run.// 如果我们找到键,那么我们需要将它与旧元素交换以维护哈希表顺序。// 然后可以将交换后得到的旧索引位置// 或其上方遇到的任何其他旧索引位置传给expungeStaleEntry清理旧条// 如果碰到key相同的值则覆盖valueif (k == key) {e.value = value;// i位置与staleSlot旧数据位置做交换,将数组元素位置规范化,维护哈希表顺序// 这里维护哈希表顺序是必要的,举例来说,回想前面threadLocal.set实例的判断,是线性探测找到可以赋值的位置// 如果哈希顺序不维护,可能造成同一个实例被赋值多次的情况// 包括后面清理旧元素的地方都要重新维护哈希表顺序tab[i] = tab[staleSlot];tab[staleSlot] = e;// Start expunge at preceding stale entry if it exists// 开始清理前面的旧元素// 如果前面向前或向后查找的旧元素不存在,也就是slotToExpunge == staleSlot//此时slotToExpunge = i,此时位置i的元素是旧元素,需要被清理// slotToExpunge用来存储第一个需要被清理的旧元素位置if (slotToExpunge == staleSlot)slotToExpunge = i;// 清理完slotToExpunge位置及其后面非空连续位置后,通过调用cleanSomeSlots尝试性清理一些其他位置的旧元素// cleanSomeSlots不保证清理全部旧元素,它的时间复杂度O(log2n),他只是全量清理旧元素或不清理的折中cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);return;}// If we do not find stale entry on backward scan, the// first stale entry seen while scanning for key is the// first still present in the run.// 如果前面向前查找的旧元素不存在,也就是slotToExpunge == staleSlot,而此时位置i为旧元素,所以将i赋值给slotToExpunge// slotToExpunge用来存储第一个需要被清理的旧元素位置if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)slotToExpunge = i;}// If key not found, put new entry in stale slot// 如果向后遍历非空entry都没有找到key,则直接赋值给当前staleSlot旧元素位置tab[staleSlot].value = null;tab[staleSlot] = new Entry(key, value);// If there are any other stale entries in run, expunge them// 通过前面根据staleSlot向前/向后遍历,如果发现有旧元素则清理if (slotToExpunge != staleSlot)// 清理完slotToExpunge位置及其后面非空连续位置后,通过调用cleanSomeSlots尝试性清理一些其他位置的旧元素// cleanSomeSlots不保证清理全部旧元素,它的时间复杂度O(log2n),他只是全量清理旧元素或不清理的折中cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);}

expungeStaleEntry方法

查找到的旧元素都会执行expungeStaleEntry方法。expungeStaleEntry频繁被使用,它是清理旧元素的核心方法。该方法的做的事情就是:清理包括staleSlot位置后面连续为空元素中的所有旧元素并重新散列,返回staleSlot后面首个null位置。代码及详细注释如下

private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {Entry[] tab = table;int len = tab.length;// expunge entry at staleSlot// 清空staleSlot位置的元素tab[staleSlot].value = null;tab[staleSlot] = null;size--;// Rehash until we encounter null// 旧位置清理后,后面的元素需要重新散列到数组里,直到遇到数组位置为null。即维护哈希顺序。Entry e;int i;for (i = nextIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = nextIndex(i, len)) {ThreadLocal<?> k = e.get();if (k == null) { // k == null说明此位置也是旧数据,需要清理e.value = null;tab[i] = null;size--;} else {int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);// 将staleSlot后面不为空位置重新散列,如果与当前位置不同,则向前移动到h位置后面(包括h)的首个空位置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;}

cleanSomeSlots方法

cleanSomeSlots是一个比较灵动的方法。就如他的名字"some"一样。该方法只是尝试性地寻找一些旧元素。添加新元素或替换旧元素时都会调用此方法。它的执行复杂度log2(n),他是 “不清理”和“全量清理”的折中。若有发现旧元素返回true。代码及详细注释如下

private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {boolean removed = false;Entry[] tab = table;int len = tab.length;do {i = nextIndex(i, len);Entry e = tab[i];if (e != null && e.get() == null) {n = len;removed = true;i = expungeStaleEntry(i);}// n >>>= 1无符号右移1位,即移动次数以n的二进制最高位的1的位置为基准// 所以时间复杂度log2(n)} while ( (n >>>= 1) != 0);return removed;}

rehash/expungeStaleEntries/resize方法

在成功set值后,通过阈值判断,如果程序认为表空间不足就会调用rehash方法。

rehash做了两件事,首先全量遍历清理旧元素,然后在清理后判断容量是否足够,若成立则2倍扩容并重新散列。

expungeStaleEntries则是全量清理旧元素,resize则是二倍扩容。

// rehash全量地遍历清理旧元素,然后判断容量若大于阈值的3/4,则扩容并从新散列// 程序认为表空间不足时会调用该方法private void rehash() {// 全量遍历清理旧元素expungeStaleEntries();// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis// 适当的扩容,以避免hash散列到数组时过多的位置冲突if (size >= threshold - threshold / 4)// 2倍扩容并重新散列resize();}// 全量遍历清理旧元素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)expungeStaleEntry(j);}}// 二倍扩容private void resize() {Entry[] oldTab = table;int oldLen = oldTab.length;int newLen = oldLen * 2;Entry[] newTab = new Entry[newLen];int count = 0;for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {Entry e = oldTab[j];if (e != null) {ThreadLocal<?> k = e.get();if (k == null) {e.value = null; // Help the GC} else {int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);while (newTab[h] != null)h = nextIndex(h, newLen);newTab[h] = e;count++;}}}setThreshold(newLen);size = count;table = newTab;}

ThreadLocal的get方法

ThreadLocal的get逻辑相比set要简单的多。他只是将threadLocal对象散列到数组中,通过线性探测的方式找到匹配的值。代码及详细注释如下

public T get() {Thread t = Thread.currentThread();ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null) {ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);if (e != null) {@SuppressWarnings("unchecked")T result = (T)e.value;return result;}}// 如果map不为null初始化一个key为当前threadLocal值为null的ThreadLocalMap对象return setInitialValue();}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 // 直接散列找不到的情况,调用getEntryAfterMiss线性探测查找期望元素return getEntryAfterMiss(key, i, e);}private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {Entry[] tab = table;int len = tab.length;// 线性探测找到符合的元素,若遇到旧元素则进行清理while (e != null) {ThreadLocal<?> k = e.get();if (k == key)return e;if (k == null)expungeStaleEntry(i);elsei = nextIndex(i, len);e = tab[i];}return null;}

remove方法

remove即将引用清空并调用清理旧元素方法。所以remove不会产生旧元素,当我们确认哪些内容需要移除时优先使用remove方法清理,尽量不要交给GC处理。避免get/set发现旧元素的情况过多。

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

“java ThreadLocal的源码知识有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

本文题目:javaThreadLocal的源码知识有哪些
标题链接:https://www.cdcxhl.com/article34/jieise.html

成都网站建设公司_创新互联,为您提供网站建设微信公众号品牌网站设计网站制作网站排名搜索引擎优化

广告

声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联

成都定制网站网页设计