一、样例及原理
// 成员变量
ThreadLocal<Object> TL = new ThreadLocal<>();
@Test
public void testTL(){TL.set(new Object());
TL.get();}
ThreadLocal 以一种 空间换工夫 的思维（变量在不同的线程开拓正本），解决并发问题。
线程持有名为 threadLocals 的援用，指向一个 ThreadLocalMap
- ThreadLocalMap 的实质是一个 Entry 对象数组
ThreadLocalMap 解决 hash 抵触的形式 与 HashMap 的形式不同（链、树），ThreadLocalMap 它 会从落点桶地位程序查找 。
如：hash 取余计算出落点桶是 5，但地位 5 曾经有其它 entry，那么会尝试放入桶 6……
- key 是 ThreadLocal 对象自身 ，由 Entry 对象以 弱援用 的形式指向 key
采纳弱援用的形式，是为了帮忙回收，防内存溢出（源码中有扫描逻辑）。
如果持有 ThreadLocal 的对象被回收了 （样例中的成员变量不存在了），意味着指向 ThreadLocalMap 的 key 的 强援用不存在 了，那么弱援用被 GC 扫描到时也会被回收。
- value 则是要存储的对象
二、set()
public void set(T value) {Thread t = Thread.currentThread();
// 获取线程的 threadLocals 变量
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
// == 2. 找到 Entry 数组中的 entry，并赋值
map.set(this, value);
else
// == 1. 创立 ThreadLocalMap，并赋值
// - 线程有个 threadLocals 变量，这个变量指向 Entry 数组（一个 Thread 关联的多个 ThreadLocal 对象，默认 16）；// - Entry 对象是弱援用的
createMap(t, value);
}1. 创立 ThreadLocalMap
java.lang.ThreadLocal#createMap
void createMap(Thread t, T firstValue) {
// ## 调用 ThreadLocalMap 的构造函数，将以后的 threadLocal 作为 key
// 最终赋值给线程的 threadLocals 变量
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}
// ThreadLocalMap 的构造函数
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
// 构建弱援用的数组
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
// 扩大因子，size * 2/3
setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}
要害类、属性
# Thread 类
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
# ThreadLocal 类
static class ThreadLocalMap {private Entry[] table;
// table 的 size，也就是本线程对应的 ThreadLocal 数量
private int size = 0;
// 弱援用：一旦发现了只具备弱援用的对象，不论以后内存空间足够与否，都会回收它的内存
// 如果不应用弱援用，那么当持有 value 的强援用开释掉后，当线程没有回收开释时，// threadLocalMap 会始终持有 ThreadLocal 以及 value 的强利用，导致 value 不可能被回收，从而造成内存透露。static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {super(k);
value = v;
}
}
}2.ThreadLocalMap#set
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 依据 hash 值和 len 找落点
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
// 线性查找
for (Entry e = tab[i];
e != null;
// 循环中做线性查找，落点 i 在数组中挪动（如果曾经是数组的最初一个地位，会从地位 0 持续查找）e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
// 获取以后地位的 key->ThreadLocal
ThreadLocal<?> k = e.get();
// == 1.1、Entry 数组中找到了对应的 ThreadLocal，赋值替换
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// ## 2、原地位的 entry 为空（stale- 生效），替换
if (k == null) {replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
// == 1.2、Entry 数组中没找到，新建 Entry，放入空槽 i（经验下面的循环后，i 为最近的空位）地位
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
// -- a、满足扩容条件(条件：无奈清理 && 达到阈值)，做扩容操作
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
// -- b、扩容
rehash();}a、桶清理
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];
// entry 不为空，但 entry 的 key 为空（## 弱援用被回收，前提条件是持有 ThreadLocal 的对象被回收，见下图）if (e != null && e.get() == null) {
n = len;
// 执行清理操作，返回值设置为 true
removed = true;
// == 清理有效 entry
i = expungeStaleEntry(i);
}
}
// 通过 size（理论的 Entry 对象个数，也就是线程持有的 ThreadLocal 个数）二进制右移来确定循环次数
// 举例：2->0 循环 2 次；8->0 循环 4 次
while ((n >>>= 1) != 0);
return removed;
}看下理论的清理办法
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
// 分明以后的有效节点
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {ThreadLocal<?> k = e.get();
// -- 帮忙清理其它有效节点
if (k == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
}
// -- 帮忙 k 找到理论的桶
// 原来在 i 地位，但当年抉择 i 地位是无奈之举——hash 抵触，理论是 h 地位；// 当初有机会把它落在该落的 h 地位，i 地位清空
else {int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {tab[i] = null;
// 好吧，理论落点 h 也被占用了，只能持续找到新的 h 位
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
return i;
}b、rehash()
private void rehash() {
// 理论的清理办法，曾经剖析过
expungeStaleEntries();
// Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
if (size >= threshold - threshold / 4)
// 扩容
resize();}
## 扩容 && 旧桶对象迁新桶
private void resize() {Entry[] oldTab = table;
int oldLen = oldTab.length;
// 2 倍扩容
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 {
// 计算落点
int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
// hash 抵触，找最近空位
while (newTab[h] != null)
h = nextIndex(h, newLen);
newTab[h] = e;
count++;
}
}
}
setThreshold(newLen);
size = count;
table = newTab;
}原地位的 entry 为空（stale- 生效），替换
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
int staleSlot) {Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// 往左查找一波（与其它方向相同，按我的了解作更全面的清理）int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len))
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
// 其它不剖析了（懒）：看上去都是调用后面的各种已剖析过的办法，总之就是确保扫描的全面
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key) {
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
// Start expunge at preceding stale entry if it exists
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// If key not found, put new entry in stale slot
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// If there are any other stale entries in run, expunge them
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}三、get()
public T get() {Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
// == 获取 entry 节点。从 set 的逻辑推断——必定有在 Entry 环上查找的逻辑
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null) {@SuppressWarnings("unchecked")
T result = (T)e.value;
return result;
}
}
return setInitialValue();}
java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#getEntry
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
// -- 找到间接返回
if (e != null && e.get() == key)
return e;
// -- 找不到，作线性查找
else
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#getEntryAfterMiss
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
while (e != null) {ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key)
return e;
// 帮忙清理
if (k == null)
expungeStaleEntry(i);
// 线性查找
else
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}