2023年Q2用戶偏好榜：12+256G版本成新主流
3月份的性能榜、性價比榜和好評榜之后，就要輪到2023年的第二季度偏好榜了，上半年的新機(jī)潮已經(jīng)過去，最明顯的肯定就是大內(nèi)存和存儲的機(jī)型了，另外部分中端機(jī)也取消了屏幕塑料支架
ThreadLocal 翻譯成中文是線程本地變量的意思，也就是說它是線程中的私有變量，每個線程只能操作自己的私有變量，所以不會造成線程不安全的問題。
所謂的線程不安全是指，多個線程在同一時刻對同一個全局變量做寫操作時（讀操作不會涉及線程不安全問題），如果執(zhí)行的結(jié)果和我們預(yù)期的結(jié)果不一致就稱之為線程不安全，反之，則稱為線程安全。
在 Java 語言中解決線程不安全的問題通常有兩種手段：
鎖的實(shí)現(xiàn)方案是在多線程寫入全局變量時，通過排隊(duì)一個一個來寫入全局變量，從而就可以避免線程不安全的問題了。比如當(dāng)我們使用線程不安全的 SimpleDateFormat 對時間進(jìn)行格式化時，如果使用鎖來解決線程不安全的問題，實(shí)現(xiàn)的流程就是這樣的：
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從上述圖片可以看出，通過加鎖的方式雖然可以解決線程不安全的問題，但同時帶來了新的問題，使用鎖時線程需要排隊(duì)執(zhí)行，因此會帶來一定的性能開銷。然而，如果使用的是 ThreadLocal 的方式，則是給每個線程創(chuàng)建一個 SimpleDateFormat 對象，這樣就可以避免排隊(duì)執(zhí)行的問題了，它的實(shí)現(xiàn)流程如下圖所示：
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PS：創(chuàng)建 SimpleDateFormat 也會消耗一定的時間和空間，如果線程復(fù)用 SimpleDateFormat 的頻率比較高的情況下，使用 ThreadLocal 的優(yōu)勢比較大，反之則可以考慮使用鎖。
然而，在我們使用 ThreadLocal 的過程中，很容易就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，如下面的這個事例。
內(nèi)存溢出（Memory Overflow），指的是在程序運(yùn)行過程中，申請的內(nèi)存資源不再被使用，但沒有被正確釋放，導(dǎo)致占用的內(nèi)存不斷增加，最終耗盡系統(tǒng)的可用內(nèi)存。當(dāng)程序嘗試分配更多的內(nèi)存空間時，由于內(nèi)存不足，會拋出 OutOfMemoryError 異常，導(dǎo)致程序終止或崩潰的現(xiàn)象就叫做內(nèi)存溢出。
在開始演示 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題之前，我們先使用“-Xmx50m”的參數(shù)來設(shè)置一下 Idea，它表示將程序運(yùn)行的最大內(nèi)存設(shè)置為 50m，如果程序的運(yùn)行超過這個值就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，設(shè)置方法如下：
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設(shè)置后的最終效果這樣的：
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PS：因?yàn)槲沂褂玫?Idea 是社區(qū)版，所以可能和你的界面不一樣，你只需要點(diǎn)擊“Edit Configurations...”找到“VM options”選項(xiàng)，設(shè)置上“-Xmx50m”參數(shù)就可以了。
配置完 Idea 之后，接下來我們來實(shí)現(xiàn)一下業(yè)務(wù)代碼。在代碼中我們會創(chuàng)建一個大對象，這個對象中會有一個 10m 大的數(shù)組，然后我們將這個大對象存儲在 ThreadLocal 中，再使用線程池執(zhí)行大于 5 次添加任務(wù)，因?yàn)樵O(shè)置了最大運(yùn)行內(nèi)存是 50m，所以理想的情況是執(zhí)行 5 次添加操作之后，就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，實(shí)現(xiàn)代碼如下：
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;publicclass ThreadLocalOOMExample { /** * 定義一個 10m 大的類 */ staticclass MyTask { // 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B） privatebyte[] bytes = newbyte[10 * 1024 * 1024]; } // 定義 ThreadLocal privatestatic ThreadLocal<MyTask> taskThreadLocal = new ThreadLocal<>(); // 主測試代碼 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 創(chuàng)建線程池 ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100)); // 執(zhí)行 10 次調(diào)用 for (int i = 0; i < 10; i++) { // 執(zhí)行任務(wù) executeTask(threadPoolExecutor); Thread.sleep(1000); } } /** * 線程池執(zhí)行任務(wù) * @param threadPoolExecutor 線程池 */ private static void executeTask(ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) { // 執(zhí)行任務(wù) threadPoolExecutor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("創(chuàng)建對象"); // 創(chuàng)建對象（10M） MyTask myTask = new MyTask(); // 存儲 ThreadLocal taskThreadLocal.set(myTask); // 將對象設(shè)置為 null，表示此對象不在使用了 myTask = null; } }); }}以上程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
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從上述圖片可看出，當(dāng)程序執(zhí)行到第 5 次添加對象時就出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題了，這是因?yàn)樵O(shè)置了最大的運(yùn)行內(nèi)存是 50m，每次循環(huán)會占用 10m 的內(nèi)存，加上程序啟動會占用一定的內(nèi)存，因此在執(zhí)行到第 5 次添加任務(wù)時，就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題。
內(nèi)存溢出的問題和解決方案比較簡單，重點(diǎn)在于“原因分析”，我們要通過內(nèi)存溢出的問題搞清楚，為什么 ThreadLocal 會這樣？是什么原因?qū)е铝藘?nèi)存溢出？
要搞清楚這個問題（內(nèi)存溢出的問題），我們需要從 ThreadLocal 源碼入手，所以我們首先打開 set 方法的源碼（在示例中使用到了 set 方法），如下所示：
public void set(T value) { // 得到當(dāng)前線程 Thread t = Thread.currentThread(); // 根據(jù)線程獲取到 ThreadMap 變量 ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) map.set(this, value); // 將內(nèi)容存儲到 map 中 else createMap(t, value); // 創(chuàng)建 map 并將值存儲到 map 中}從上述代碼我們可以看出 Thread、ThreadLocalMap 和 set 方法之間的關(guān)系：每個線程 Thread 都擁有一個數(shù)據(jù)存儲容器 ThreadLocalMap，當(dāng)執(zhí)行 ThreadLocal.set 方法執(zhí)行時，會將要存儲的值放到 ThreadLocalMap 容器中，所以接下來我們再看一下 ThreadLocalMap 的源碼：
staticclass ThreadLocalMap { // 實(shí)際存儲數(shù)據(jù)的數(shù)組 private Entry[] table; // 存數(shù)據(jù)的方法 private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; int i = key.threadLocalHashCode & (len-1); for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) { ThreadLocal<?> k = e.get(); // 如果有對應(yīng)的 key 直接更新 value 值 if (k == key) { e.value = value; return; } // 發(fā)現(xiàn)空位插入 value if (k == null) { replaceStaleEntry(key, value, i); return; } } // 新建一個 Entry 插入數(shù)組中 tab[i] = new Entry(key, value); int sz = ++size; // 判斷是否需要進(jìn)行擴(kuò)容 if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash(); } // ... 忽略其他源碼}從上述源碼我們可以看出：ThreadMap 中有一個 Entry[] 數(shù)組用來存儲所有的數(shù)據(jù)，而 Entry 是一個包含 key 和 value 的鍵值對，其中 key 為 ThreadLocal 本身，而 value 則是要存儲在 ThreadLocal 中的值。
根據(jù)上面的內(nèi)容，我們可以得出 ThreadLocal 相關(guān)對象的關(guān)系圖，如下所示：
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也就是說它們之間的引用關(guān)系是這樣的：Thread -> ThreadLocalMap -> Entry -> Key,Value，因此當(dāng)我們使用線程池來存儲對象時，因?yàn)榫€程池有很長的生命周期，所以線程池會一直持有 value 值，那么垃圾回收器就無法回收 value，所以就會導(dǎo)致內(nèi)存一直被占用，從而導(dǎo)致內(nèi)存溢出問題的發(fā)生。
ThreadLocal 內(nèi)存溢出的解決方案很簡單，我們只需要在使用完 ThreadLocal 之后，執(zhí)行 remove 方法就可以避免內(nèi)存溢出問題的發(fā)生了，比如以下代碼：
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;publicclass App { /** * 定義一個 10m 大的類 */ staticclass MyTask { // 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B） privatebyte[] bytes = newbyte[10 * 1024 * 1024]; } // 定義 ThreadLocal privatestatic ThreadLocal<MyTask> taskThreadLocal = new ThreadLocal<>(); // 測試代碼 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 創(chuàng)建線程池 ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100)); // 執(zhí)行 n 次調(diào)用 for (int i = 0; i < 10; i++) { // 執(zhí)行任務(wù) executeTask(threadPoolExecutor); Thread.sleep(1000); } } /** * 線程池執(zhí)行任務(wù) * @param threadPoolExecutor 線程池 */ private static void executeTask(ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) { // 執(zhí)行任務(wù) threadPoolExecutor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("創(chuàng)建對象"); try { // 創(chuàng)建對象（10M） MyTask myTask = new MyTask(); // 存儲 ThreadLocal taskThreadLocal.set(myTask); // 其他業(yè)務(wù)代碼... } finally { // 釋放內(nèi)存 taskThreadLocal.remove(); } } }); }}以上程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
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從上述結(jié)果可以看出我們只需要在 finally 中執(zhí)行 ThreadLocal 的 remove 方法之后就不會在出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題了。
那 remove 方法為什么會有這么大的魔力呢？我們打開 remove 的源碼看一下：
public void remove() { ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread()); if (m != null) m.remove(this);}從上述源碼中我們可以看出，當(dāng)調(diào)用了 remove 方法之后，會直接將 Thread 中的 ThreadLocalMap 對象移除掉，這樣 Thread 就不再持有 ThreadLocalMap 對象了，所以即使 Thread 一直存活，也不會造成因?yàn)椋═hreadLocalMap）內(nèi)存占用而導(dǎo)致的內(nèi)存溢出問題了。
本文我們使用代碼的方式演示了 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題，嚴(yán)格來講內(nèi)存溢出并不是 ThreadLocal 的問題，而是因?yàn)闆]有正確使用 ThreadLocal 所帶來的問題。想要避免 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題，只需要在使用完 ThreadLocal 后調(diào)用 remove 方法即可。
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