程序员最喜欢的ThreadLocal使用姿势

程序员最喜欢的ThreadLocal使用姿势

目录一、常见场景二、进阶使用三、使用漏洞四、终阶使用总结

一、常见场景

1、ThreadLocal作为线程上下文副本，那么一种最常见的使用方式就是用来方法隐式传参，通过提供的set()和get()两个public方法来实现在不同的方法中的参数传递。对于编程规范来说，方法定义的时候是对参数个数是有限制的，甚至在一些大厂，对方法参数个数是有明确规定的。

2、线程安全，每个线程维持自己的变量，以免紊乱，像常用的数据库的连接池的线程安全实现就使用了ThreadLocal。

二、进阶使用

以参数传递为例子，如何更好地使用ThreadLocal来实现在同一线程栈中不同方法中的参数传递。在参数传递的时候，那么都会有参数名，参数值，而ThreadLocal提供的get()和set()方法，不能直接满足设置参数名和参数值。这种情况下就需要对ThreadLocal进一次封装，如下代码，维护一个map对象，然后提供setValue(key, value)和getValue(key, value)方法，就可以很方便地实现了参数的设置和获取；在需要的地方对参数进行清理，使用remove(key)或者clear()即可实现。

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

public class ThreadLocalManger extends ThreadLocal {

private static ThreadLocalManger<Map> MANGER = new ThreadLocalManger<>();

private static HashMap<String, Object> MANGER_MAP = new HashMap<>();

public static void setValue(String key, Object value) {

Map context = MANGER.get();

if(context == null) {

synchronized (MANGER_MAP) {

if(context == null) {

context = new HashMap<>();

MANGER.set(context);

}

}

}

context.put(key, value);

}

public static Object getValue(String key) {

Map context = MANGER.get();

if(context != null) {

return context.get(key);

}

return null;

}

public static void remove(String key) {

Map context = MANGER.get();

if(context != null) {

context.remove(key);

}

}

public static void clear() {

Map context = MANGER.get();

if(context != null) {

context.clear();

}

}

}

三、使用漏洞

继续以参数传递为例子，来看看ThreadLocal使用过程中存在的问题和后果。在实际业务的功能开发中，为了提升效率，大部分情况下都会使用线程池来实现，比如数据库的连接池、RPC请求连接池、MQ消息处理池、后台批量job池等等；同时也可能会使用一个伴随整个应用生命周期的线程（守护线程）来实现的一些功能，比如说心跳、监控等等。使用线程池，那么在实际生产业务中并发肯定不低，池中线程就会一直复用；守护线程一旦创建，那么就会活到应用停机。所以在这些情况下，线程的生命周期很长，在使用ThreadLocal的时候，一定要进行清理，不然就会有内存溢出的情况发生。通过以下案例来模拟内存溢出的情况。

通过一个死循环来模拟高并发场景。创建一个10个核心线程数，10个最大线程数数，60秒空闲时间的、线程名以ThreadLocal-demo-开头的线程池http://，在该场景下，将有10个线程来运行，运行内容很简单：生成一个UUID，并将其作为参数key，然后设置到线程副本中。

import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;

import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.UUID;

import java.util.concurrent.*;

@Service

public class ThreadLocalService {

ThreadFactory springThreadFactory = new CustomizableThreadFactory("TheadLocal-demo-");

ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60,

TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), springThreadFactory);

ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60,

TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>());

public Object setValue() {

for(; ;) {

try {

Runnable runnable = new Runnable() {

@Override

public void run() {

String id = UUID.randomUUID().toString();

// add

ThreadLocalManger.setValue(id, "this is a value");

//do something here

ThreadLocalManger.getValue(id);

// clear()

//ThreadLocalManger.clear();

}

};

executorService.submit(runnable);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

break;

}

}

return "success";

}

}

以上代码中已把clear()方法注释掉，不做清理，触发程序，稍微将jvm设置低一些，跑不久就会报如下OOM。

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

Exception in thread "TheadLocal-demo-9"

Exception in thread "TheadLocal-demo-8"

Exception in thread "TheadLocal-demo-6"

Exception in thread "TheadLocal-demo-10"

Exception in thread "TheadLocal-demo-7"

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

Exception in thread "TheadLocal-demo-5"

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

at com.intellij.rt.debugger.agent.CaptureStorage.insertEnter(CaptureStorage.java:57)

at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

就会发生严重的内存溢出，通过如下debug截图可知，设置进去的UUID堆积在内存中，逐步变多，最终撑爆内存。

在实际的业务场景中，需要传递的可能有订单号，交易号，流水号等等，这些变量往往是唯一不重复的、符合案例中的UUID情况，在不清理的情况下就会造成应用OOM，进而不可用；在分布式系统中，还能导致上下游系统不可用，进而导致整个分布式进去的不可用；如果这些信息往往还可能用在网络传输中，大消息占有网络带宽，严重甚至导致网络瘫痪。所以一个小小的细节就会置整个集群于危险之中，那么如何合理化解呢。

四、终阶使用

以上问题在于忘记清理，那么如何让清理无感知，即不需要清理也没有问题。根因在于线程跑完一次之后，没有进行清理，所以可提供一个基类线程，在线程执行最后对清理进行封装。如下代码。提供一个BaseRunnable抽象基类，该类主要如下特点。

1、该类继承Runnable。

2、实现setArg(key, value)和getArg(key)两个方法。

2、在重写的run方式中分为两步，第一步，调用抽象方法task；第二步，清理线程副本。

有了以上3个特点，继承了BaseRunnable的线程类，只需要在实现task方法，在task方法中实现业务逻辑，参数传递和获取通过setArg(key, value)和getArg(key)两个方法即可实现，无需再显示清理。

public abstract class BaseRunnable implements Runnable {

@Override

public void run() {

try {

task();

} finally {

ThreadLocalManger.clear();

}

}

public void setArg(String key, String value) {

ThreadLocalManger.setValue(key, value);

}

public Object getArg(String key) {

return ThreadLocalManger.getValue(key);

}

public abstract void task();

}

总结

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