线程局部变量的魔鬼细节：ThreadLocalMap的哈希冲突与Rehash策略

大家好，今天我们来深入探讨Java中ThreadLocal背后的关键数据结构——ThreadLocalMap，重点聚焦于它的哈希冲突处理和Rehash策略。ThreadLocal看似简单，但其内部实现却蕴含着不少精妙的设计，理解这些细节对于编写高效、健壮的多线程程序至关重要。

1. ThreadLocal 及其 ThreadLocalMap 的基本概念

首先，我们回顾一下ThreadLocal的基本概念。ThreadLocal提供了一种线程隔离的机制，允许每个线程拥有自己独立的变量副本。这避免了多线程并发访问共享变量时可能出现的线程安全问题。

每个Thread对象内部都维护着一个ThreadLocalMap，它是一个专门为ThreadLocal服务的哈希表。ThreadLocalMap以ThreadLocal实例作为键，以线程需要存储的值作为值。简单来说，ThreadLocal对象决定了数据在ThreadLocalMap中的存储位置，而每个线程都有自己的ThreadLocalMap，从而实现了线程隔离。

2. ThreadLocalMap 的数据结构与哈希冲突

ThreadLocalMap并非标准的HashMap，而是经过专门优化的版本，它有以下几个关键特性：

Entry 数组： 存储数据的核心是一个Entry类型的数组，每个Entry存储一个键值对 (ThreadLocal<?> key, Object value)。
弱引用键： Entry中的键(ThreadLocal<?> key)是一个弱引用。这意味着，如果没有其他强引用指向这个ThreadLocal对象，那么在下一次垃圾回收时，这个ThreadLocal对象就会被回收。这有助于避免内存泄漏，尤其是在线程池场景下。
线性探测法： 当发生哈希冲突时，ThreadLocalMap采用线性探测法来寻找下一个可用的位置。

为了更好地理解ThreadLocalMap，我们来看一下它的简化代码结构（省略了部分细节，例如扩容阈值等）：

static class ThreadLocalMap {

    /**
     * The table, resized as necessary.
     * table.length MUST always be a power of two.
     */
    private Entry[] table;

    /**
     * The number of entries in the table.
     */
    private int size = 0;

    /**
     * The next size value at which to resize.
     */
    private int threshold; // Default to 0

    /**
     * The initial capacity -- MUST be a power of two.
     */
    private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

    /**
     * Entry holding week reference to key (ThreadLocal)
     * and value.  The key is null when the ThreadLocal is
     * garbage collected, so the entry can be expunged.
     */
    static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
        /** The value associated with this ThreadLocal. */
        Object value;

        Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
            super(k);
            value = v;
        }
    }

    ThreadLocalMap(Thread firstKey, Object firstValue) {
        table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
        int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
        table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
        size = 1;
        setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
    }
    /**
     * Set the resize threshold to maintain at most 2/3 load factor.
     */
    private void setThreshold(int len) {
        threshold = len * 2 / 3;
    }

    private int nextIndex(int i, int len) {
        return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
    }

    private int prevIndex(int i, int len) {
        return ((i - 1 >= 0) ? i - 1 : len - 1);
    }

    // ... 其他方法，如 set, getEntry, remove, expungeStaleEntries, resize 等
}

哈希冲突：

ThreadLocalMap使用ThreadLocal对象的threadLocalHashCode属性来进行哈希计算。threadLocalHashCode不是ThreadLocal的hashCode()方法的返回值，而是一个由AtomicInteger生成的递增值。

private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger(0);

private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647; //黄金分割数

private static int nextHashCode() {
    return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}

这个HASH_INCREMENT是一个魔数，它的选择与斐波那契数列有关，目的是使哈希值能更均匀地分布在数组中，减少哈希冲突的概率。但是，即使使用了精心设计的哈希算法，哈希冲突仍然难以避免。

当发生哈希冲突时，ThreadLocalMap采用线性探测法来寻找下一个可用的位置。这意味着，如果计算得到的索引位置已经被占用，它会依次查找下一个位置，直到找到一个空闲的位置，或者回到起始位置（环绕查找）。

线性探测法的优缺点：

优点： 实现简单，不需要额外的数据结构。
缺点： 容易产生聚集效应（clustering），即冲突的位置会连成一片，导致查找效率下降。

3. ThreadLocalMap 的 Rehash 策略

为了应对哈希冲突带来的性能影响，ThreadLocalMap采用Rehash策略来动态调整数组的大小，减少哈希冲突的概率。

Rehash 的触发条件：

当ThreadLocalMap中存储的Entry数量(size)达到阈值(threshold)时，就会触发Rehash操作。阈值通常设置为数组长度的2/3。

Rehash 的过程：

Rehash的过程大致如下：

扩容： 创建一个新的Entry数组，其容量是原数组的两倍。
重新计算哈希值： 遍历原数组中的所有Entry，重新计算每个ThreadLocal对象在新数组中的哈希值。
重新插入： 将Entry插入到新数组中。由于数组长度发生了变化，线性探测的范围也随之改变，因此冲突概率会降低。

在Rehash过程中，ThreadLocalMap还会清理掉已经失效的Entry，即ThreadLocal对象已经被垃圾回收器回收的Entry。这有助于避免内存泄漏。

resize() 方法的源码分析：

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;
}

Rehash 过程中的失效 Entry 清理：

在Rehash过程中，会检查每个Entry的键(ThreadLocal<?> k)是否为null。如果为null，则表示该ThreadLocal对象已经被垃圾回收器回收，这个Entry就是一个失效的Entry。Rehash操作会清理掉这些失效的Entry，释放相应的内存空间。

4. ThreadLocalMap 的内存泄漏问题与解决方案

由于ThreadLocalMap的键是弱引用，当ThreadLocal对象没有外部强引用时，可能会被垃圾回收器回收。但是，Entry对象仍然存在于ThreadLocalMap中，其值(value)仍然被线程持有，导致内存泄漏。

内存泄漏的原因：

虽然ThreadLocal使用了弱引用，但Entry对象本身还持有对值的强引用。如果线程一直存活，那么这个值就一直无法被垃圾回收器回收。

解决方案：

手动移除： 在不再需要使用ThreadLocal时，显式地调用ThreadLocal.remove()方法，从ThreadLocalMap中移除对应的Entry。这是最有效的解决方案。
```
try {
    threadLocal.set(value);
    // ... 使用 threadLocal
} finally {
    threadLocal.remove();
}
```

expungeStaleEntries() 方法： ThreadLocalMap提供了一个expungeStaleEntries()方法，用于清理失效的Entry。这个方法会在set()、getEntry()和remove()等方法中被调用，作为一种防御性措施。

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);
        }
    }
}

使用线程池： 在使用线程池时，更容易出现内存泄漏问题。因为线程池中的线程会被复用，如果线程没有及时清理ThreadLocal，那么ThreadLocalMap中的Entry可能会积累越来越多。因此，在使用线程池时，务必确保在使用完ThreadLocal后，调用remove()方法。

5. 总结与最佳实践

| 知识点 | 描述 | 最佳实践

6. 总结与建议

ThreadLocal 机制通过 ThreadLocalMap 实现了线程间的变量隔离。ThreadLocalMap 使用线性探测法解决哈希冲突，并通过 Rehash 策略来降低冲突概率。然而，不当的使用 ThreadLocal 容易导致内存泄漏，因此务必在使用完毕后调用 remove() 方法。理解 ThreadLocal 和 ThreadLocalMap 的内部机制，有助于编写更高效、更健壮的多线程代码。

线程局部变量的魔鬼细节：ThreadLocalMap的哈希冲突与Rehash策略

发表回复 取消回复

发表回复取消回复