ThreadLocal类顾名思义可以理解为线程本地变量。也就是说如果定义了一个ThreadLocal， 每个线程往这个ThreadLocal中读写是线程隔离，互相之间不会影响的。它提供了一种将可变数据通过每个线程有自己的独立副本从而实现线程封闭的机制。
实际开发中我们真正使用ThreadLocal的场景还是比较少的，大多数使用都是在框架里面。最常见的使用场景的话就是用它来解决数据库连接、Session管理等保证每一个线程中使用的数据库连接是同一个。还有一个用的比较多的场景就是用来解决SimpleDateFormat解决线程不安全的问题，不过现在java8提供了DateTimeFormatter它是线程安全的，感兴趣的同学可以去看看。还可以利用它进行优雅的传递参数，传递参数的时候，如果父线程生成的变量或者参数直接通过ThreadLocal传递到子线程参数就会丢失，这个后面会介绍一个其他的ThreadLocal来专门解决这个问题的。
ThreadLocal的API还是比较少的就几个api 我们看下这几个api的使用，使用起来也超级简单
private static ThreadLocal<String> threadLocal = ThreadLocal.withInitial(()->"java金融"); public static void main(String[] args) { System.out.println("获取初始值："+threadLocal.get()); threadLocal.set("关注：【java金融】"); System.out.println("获取修改后的值："+threadLocal.get()); threadLocal.remove(); }输出结果：
获取初始值：java金融 获取修改后的值：关注：【java金融】是不是炒鸡简单，就几行代码就把所有api都覆盖了。下面我们就来简单看看这几个api的源码吧。
这里会有一个面试经常问到的问题:为什么entry数组的大小，以及初始容量都必须是2的幂？对于 firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1); 以及很多源码里面都是使用 hashCode &（ 2 n 2^n 2n-1） 来代替hashCode% 2 n 2^n 2n。 这种写法好处如下：
使用位运算替代取模，提升计算效率。为了使不同 hash 值发生碰撞的概率更小，尽可能促使元素在哈希表中均匀地散列。set方法还是比较简单的，我们可以重点看下这个方法里面的ThreadLocalMap，它既然是个map（注意不要与java.util.map混为一谈，这里指的是概念上的map），肯定是有自己的key和value组成，我们根据源码可以看出它的key是其实可以把它简单看成是ThreadLocal，但是实际上ThreadLocal中存放的是ThreadLocal的弱引用，而它的value的话是我们实际set的值
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> { /** The value associated with this ThreadLocal. */ Object value; // 实际存放的值 Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) { super(k); value = v; } }Entry就是是ThreadLocalMap里定义的节点，它继承了WeakReference类，定义了一个类型为Object的value，用于存放塞到ThreadLocal里的值。我们再来看下这个ThreadLocalMap是位于哪里的？我们看到ThreadLocalMap 是位于Thread里面的一个变量，而我们的值又是放在ThreadLocalMap，这样的话我们就实现了每个线程间的隔离。下面两张图的基本就把ThreadLocal的结构给介绍清楚了。 接下来我们再看下ThreadLocalMap里面的数据结构，我们知道HaseMap解决hash冲突是由链表和红黑树（jdk1.8）来解决的，但是这个我们看到ThreadLocalMap只有一个数组，它是怎么来解决hash冲突呢？ThreadLocalMap采用线性探测的方式，什么是线性探测呢？就是根据初始key的hashcode值确定元素在table数组中的位置，如果发现这个位置上已经有其他key值的元素被占用，则利用固定的算法寻找一定步长的下个位置，依次判断，直至找到能够存放的位置。ThreadLocalMap解决Hash冲突的方式就是简单的步长加1或减1，寻找下一个相邻的位置。
/** * Increment i modulo len. */ private static int nextIndex(int i, int len) { return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0); } /** * Decrement i modulo len. */ private static int prevIndex(int i, int len) { return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1); }这种方式的话如果一个线程里面有大量的ThreadLocal就会产生性能问题，因为每次都需要对这个table进行遍历，清空无效的值。所以我们在使用的时候尽可能的使用少的ThreadLocal，不要在线程里面创建大量的ThreadLocal，如果需要设置不同的参数类型我们可以通过ThreadLocal来存放一个Object的Map这样的话，可以大大减少创建ThreadLocal的数量。 伪代码如下：
public final class HttpContext { private HttpContext() { } private static final ThreadLocal<Map<String, Object>> CONTEXT = ThreadLocal.withInitial(() -> new ConcurrentHashMap(64)); public static <T> void add(String key, T value) { if(StringUtils.isEmpty(key) || Objects.isNull(value)) { throw new IllegalArgumentException("key or value is null"); } CONTEXT.get().put(key, value); } public static <T> T get(String key) { return (T) get().get(key); } public static Map<String, Object> get() { return CONTEXT.get(); } public static void remove() { CONTEXT.remove(); } }这样的话我们如果需要传递不同的参数，可以直接使用一个ThreadLocal就可以代替多个ThreadLocal了。 如果觉得不想这么玩，我就是要创建多个ThreadLocal，我的需求就是这样，而且性能还得要好，这个能不能实现列？可以使用netty的FastThreadLocal可以解决这个问题，不过要配合使FastThreadLocalThread或者它子类的线程线程效率才会更高，更多关于它的使用可以自行查阅资料哦。
下面我们先来看下它的这个哈希函数
// 生成hash code间隙为这个魔数，可以让生成出来的值或者说ThreadLocal的ID较为均匀地分布在2的幂大小的数组中。 private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647; /** * Returns the next hash code. */ private static int nextHashCode() { return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT); }可以看出，它是在上一个被构造出的ThreadLocal的ID/threadLocalHashCode的基础上加上一个魔数0x61c88647的。这个魔数的选取与斐波那契散列有关，0x61c88647对应的十进制为1640531527.当我们使用0x61c88647这个魔数累加对每个ThreadLocal分配各自的ID也就是threadLocalHashCode再与2的幂（数组的长度）取模，得到的结果分布很均匀。我们可以来也演示下通过这个魔数
public class MagicHashCode { private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647; public static void main(String[] args) { hashCode(16); //初始化16 hashCode(32); //后续2倍扩容 hashCode(64); } private static void hashCode(Integer length) { int hashCode = 0; for (int i = 0; i < length; i++) { hashCode = i * HASH_INCREMENT + HASH_INCREMENT;//每次递增HASH_INCREMENT System.out.print(hashCode & (length - 1)); System.out.print(" "); } System.out.println(); } }运行结果：
7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0 7 14 21 28 3 10 17 24 31 6 13 20 27 2 9 16 23 30 5 12 19 26 1 8 15 22 29 4 11 18 25 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 6 13 20 27 34 41 48 55 62 5 12 19 26 33 40 47 54 61 4 11 18 25 32 39 46 53 60 3 10 17 24 31 38 45 52 59 2 9 16 23 30 37 44 51 58 1 8 15 22 29 36 43 50 57 0不得不佩服下这个作者，通过使用了斐波那契散列法，来保证哈希表的离散度，让结果很均匀。可见代码要写的好，数学还是少不了啊。其他的源码就不分析了，大家感兴趣可以自行去查看下。
关于ThreadLocal是否会引起内存泄漏也是一个比较有争议性的问题。首先我们需要知道什么是内存泄露？
在Java中，内存泄漏就是存在一些被分配的对象，这些对象有下面两个特点，首先，这些对象是可达的，即在有向图中，存在通路可以与其相连；其次，这些对象是无用的，即程序以后不会再使用这些对象。如果对象满足这两个条件，这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏，这些对象不会被GC所回收，然而它却占用内存。
ThreadLocal的内存泄露情况：
线程的生命周期很长，当ThreadLocal没有被外部强引用的时候就会被GC回收（给ThreadLocal置空了）：ThreadLocalMap会出现一个key为null的Entry，但这个Entry的value将永远没办法被访问到（后续在也无法操作set、get等方法了）。如果当这个线程一直没有结束，那这个key为null的Entry因为也存在强引用（Entry.value），而Entry被当前线程的ThreadLocalMap强引用（Entry[] table），导致这个Entry.value永远无法被GC，造成内存泄漏。 下面我们来演示下这个场景 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ThreadLocal<Long []> threadLocal = new ThreadLocal<>(); for (int i = 0; i < 50; i++) { run(threadLocal); } Thread.sleep(50000); // 去除强引用 threadLocal = null; System.gc(); System.runFinalization(); System.gc(); } private static void run(ThreadLocal<Long []> threadLocal) { new Thread(() -> { threadLocal.set(new Long[1024 * 1024 *10]); try { Thread.sleep(1000000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); }通过jdk自带的工具jconsole.exe会发现即使执行了gc 内存也不会减少，因为key还被线程强引用着。效果图如下:
针对于这种情况 ThreadLocalMap在设计中，已经考虑到这种情况的发生，你只要调用了set()、get()、remove()方法都会调用cleanSomeSlots()、expungeStaleEntry()方法去清除key为null的value。这是一种被动的清理方式，但是如果ThreadLocal的set()，get()，remove()方法没有被调用，就会导致value的内存泄漏。它的文档推荐我们使用static修饰的ThreadLocal，导致ThreadLocal的生命周期和持有它的类一样长，由于ThreadLocal有强引用在，意味着这个ThreadLocal不会被GC。在这种情况下，我们如果不手动删除，Entry的key永远不为null，弱引用也就失去了意义。所以我们在使用的时候尽可能养成一个好的习惯，使用完成后手动调用下remove方法。其实实际生产环境中我们手动remove大多数情况并不是为了避免这种key为null的情况，更多的时候，是为了保证业务以及程序的正确性。比如我们下单请求后通过ThreadLocal构建了订单的上下文请求信息，然后通过线程池异步去更新用户积分，这时候如果更新完成，没有进行remove操作，即使下一次新的订单会覆盖原来的值但是也是有可能会导致业务问题。 如果不想手动清理是否还有其他方式解决下列？ FastThreadLocal 可以去了解下，它提供了自动回收机制。在线程池的场景，程序不停止，线程一直在复用的话，基本不会销毁，其实本质就跟上面例子是一样的。如果线程不复用，用完就销毁了就不会存在泄露的情况。因为线程结束的时候会jvm主动调用exit方法清理。 /** * This method is called by the system to give a Thread * a chance to clean up before it actually exits. */ private void exit() { if (group != null) { group.threadTerminated(this); group = null; } /* Aggressively null out all reference fields: see bug 4006245 */ target = null; /* Speed the release of some of these resources */ threadLocals = null; inheritableThreadLocals = null; inheritedAccessControlContext = null; blocker = null; uncaughtExceptionHandler = null; }文章开头有提到过父子之间线程的变量传递丢失的情况。但是InheritableThreadLocal提供了一种父子线程之间的数据共享机制。可以解决这个问题。
static ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>(); static InheritableThreadLocal<String> inheritableThreadLocal = new InheritableThreadLocal<>(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { threadLocal.set("threadLocal主线程的值"); Thread.sleep(100); new Thread(() -> System.out.println("子线程获取threadLocal的主线程值：" + threadLocal.get())).start(); Thread.sleep(100); inheritableThreadLocal.set("inheritableThreadLocal主线程的值"); new Thread(() -> System.out.println("子线程获取inheritableThreadLocal的主线程值：" + inheritableThreadLocal.get())).start(); }输出结果
线程获取threadLocal的主线程值：null 子线程获取inheritableThreadLocal的主线程值：inheritableThreadLocal主线程的值但是InheritableThreadLocal和线程池使用的时候就会存在问题，因为子线程只有在线程对象创建的时候才会把父线程inheritableThreadLocals中的数据复制到自己的inheritableThreadLocals中。这样就实现了父线程和子线程的上下文传递。但是线程池的话，线程会复用，所以会存在问题。如果要解决这个问题可以有什么办法列？大家可以思考下，或者在下方留言哦。如果实在不想思考的话，可以参考下阿里巴巴的transmittable-thread-local哦。
巨人的肩膀摘苹果： https://zhuanlan.zhihu.com/p/40515974 https://www.cnblogs.com/aspirant/p/8991010.html https://www.cnblogs.com/jiangxinlingdu/p/11123538.html https://blog.csdn.net/hewenbo111/article/details/80487252
