简介
JDK中的ThreadLocal能够通过get办法来取得跟以后线程绑定的值。而这些值是存储在ThreadLocal.ThreadLocalMap中的。而在ThreadLocalMap中底层的数据存储是一个Entry数组中的。
那么从ThreadLocalMap中获取数据的速度如何呢？速度有没有能够优化的空间呢？
一起来看看。
从ThreadLocalMap中获取数据
ThreadLocalMap作为一个Map，它的底层数据存储是一个Entry类型的数组：
private Entry[] table;咱们再来回顾一下ThreadLocal是怎么获取数据的：
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 return getEntryAfterMiss(key, i, e); }首先依据ThreadLocal对象中的threadLocalHashCode跟table的长度进行取模运算，失去要获取的Entry在table中的地位，而后判断地位Entry的key是否和要获取的ThreadLocal对象统一。
如果统一，阐明获取到了ThreadLocal绑定的对象，间接返回即可。
如果不统一，则须要再次进行查找。
咱们看下再次查找的逻辑：
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; if (k == null) expungeStaleEntry(i); else i = nextIndex(i, len); e = tab[i]; } return null; }getEntryAfterMiss的逻辑是，先判断Entry中的对象是否要获取的对象，如果是则间接返回。
如果Entry中的对象为空，则触发革除过期Entry的办法。否则的话计算出下一个要判断的地址，再次进行判断，直到最终找到要找到的对象为止。
能够看到，如果第一次没有找到要找到的对象的话，前面则可能会遍历屡次，从而造成执行效率变低。
那么有没有能够晋升这个寻找速度的办法呢？答案是必定的。
FastThreadLocal
之前咱们提到了，Netty中的本地对象池技术，netty为其创立了一个专门的类叫做Recycler。尽管Recycler中也应用到了ThreadLocal，然而Recycler应用的threadLocal并不是JDK自带的ThreadLocal，而是FastThreadLocal。和它关联的ThreadLocalMap叫做InternalThreadLocalMap,和它关联的Thread叫做FastThreadLocalThread。netty中的类和JDK中的类的对应关系如下：
| netty中的对象 | JDK中的对象 |
|---|---|
| FastThreadLocalThread | Thread |
| InternalThreadLocalMap | ThreadLocal.ThreadLocalMap |
| FastThreadLocal | ThreadLocal |
咱们先来看FastThreadLocalThread。不论它到底快不快，既然是Thread，那么天然就要继承自JDK的Thread：
public class FastThreadLocalThread extends Thread和Thread一样，FastThreadLocalThread中也有一个ThreadLocalMap，叫做InternalThreadLocalMap，它是FastThreadLocalThread的private属性：
private InternalThreadLocalMap threadLocalMap;InternalThreadLocalMap中也有一个ThreadLocal对象，叫做slowThreadLocalMap,是在fastThreadLocalMap不失效的时候应用的。
接下来咱们来看下这个ThreadLocalMap为什么快：
public static InternalThreadLocalMap get() { Thread thread = Thread.currentThread(); if (thread instanceof FastThreadLocalThread) { return fastGet((FastThreadLocalThread) thread); } else { return slowGet(); } }从get办法能够看到，如果以后thread是FastThreadLocalThread的话，则会去调用fastGet办法，否则调用slowGet办法。
slowGet办法就是应用传统的ThreadLocal来get：
private static InternalThreadLocalMap slowGet() { InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get(); if (ret == null) { ret = new InternalThreadLocalMap(); slowThreadLocalMap.set(ret); } return ret; }咱们重点关注下fastGet办法：
private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) { InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap(); if (threadLocalMap == null) { thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap()); } return threadLocalMap; }这里fast的成果就呈现了，fastGet间接返回了thread中的InternalThreadLocalMap对象，不须要进行任何查找的过程。
再看下FastThreadLocal如何应用get办法来获取具体的值：
public final V get() { InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get(); Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index); if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) { return (V) v; } return initialize(threadLocalMap); }能够看到FastThreadLocal中的get首先调用了InternalThreadLocalMap的get办法，间接返回了FastThreadLocalThread中的InternalThreadLocalMap对象，这个速度是十分快的。
而后间接应用FastThreadLocal中的index，来获取threadLocalMap中具体存储数据的数组中的元素：
public Object indexedVariable(int index) { Object[] lookup = indexedVariables; return index < lookup.length? lookup[index] : UNSET; }因为是间接index拜访的，所以也十分快。这就是fast的由来。
那么有同学会问题了，FastThreadLocal中的index是怎么来的呢？
private final int index; public FastThreadLocal() { index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex(); }而InternalThreadLocalMap中的nextVariableIndex办法是一个静态方法：
public static int nextVariableIndex() { int index = nextIndex.getAndIncrement(); if (index < 0) { nextIndex.decrementAndGet(); throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables"); } return index; }也就是说，只有new一个FastThreadLocal，该对象中，就会生成一个惟一的index。而后FastThreadLocal应用该index去InternalThreadLocalMap中存取对象。这样就不存在ThreadLocal那种须要屡次遍历查找的状况。
总结
FastThreadLocal是和FastThreadLocalThread配套应用才会真正的fast，否则的话就会fallback到ThreadLocal去执行，大家肯定要留神这一点。
更多内容请参考 http://www.flydean.com/48-netty-fastthreadlocal/
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