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javaNetty面试题-FastThreadLocal

来源:图灵教育
时间:2024-05-23 13:20:08

 

ThreadLocal 可以理解为线程本地变量。ThreadLocal 为变量在每个线程中都创建了一个副本,该副本只能被当前线程访问,多线程之间是隔离的,变量不能在多线程之间共享。这样每个线程修改变量副本时,不会对其他线程产生影响。

既然多线程访问 ThreadLocal 变量时都会有自己独立的实例副本,那么很容易想到的方案就是在 ThreadLocal 中维护一个 Map,记录线程与实例之间的映射关系。当新增线程和销毁线程时都需要更新 Map 中的映射关系,因为会存在多线程并发修改,所以需要保证 Map 是线程安全的。但是在高并发的场景并发修改 Map 需要加锁,势必会降低性能。

JDK 为了避免加锁,采用了相反的设计思路。以 Thread 入手,在 Thread 中维护一个 Map,记录 ThreadLocal 与实例之间的映射关系,这样在同一个线程内,Map 就不需要加锁了。

ThreadLocalMap 是一种使用线性探测法实现的哈希表,底层采用数组存储数据,通过魔数0x61c88647来使散列更加平衡。ThreadLocalMap 初始化一个长度为 16 的 Entry 数组。与 HashMap 不同的是,Entry 的 key 就是 ThreadLocal对象本身,value 就是用户具体需要存储的值。

Entry 继承自弱引用类 WeakReference,Entry 的 key 是弱引用,value 是强引用。在 JVM 垃圾回收时,只要发现了弱引用的对象,不管内存是否充足,都会被回收。那么为什么 Entry 的 key 要设计成弱引用呢?如果 key 都是强引用,当线 ThreadLocal 不再使用时,然而 ThreadLocalMap 中还是存在对 ThreadLocal 的强引用,那么 GC 是无法回收的,从而造成内存泄漏。

虽然 Entry 的 key 设计成了弱引用,但是当 ThreadLocal不再使用(业务逻辑走完,但是由于线程复用导致线程并没有结束)被 GC 回收后,ThreadLocalMap 中可能出现 Entry 的 key 为 NULL,那么 Entry 的 value 一直会强引用数据而得不到释放,只能等待线程销毁。那么应该如何避免 ThreadLocalMap 内存泄漏呢?ThreadLocal 已经帮助我们做了一定的保护措施,在执行 ThreadLocal.set()/get() 方法时,ThreadLocal 会清除 ThreadLocalMap 中 key 为 NULL 的 Entry 对象,让它还能够被 GC 回收。除此之外,当线程中某个 ThreadLocal 对象不再使用时,立即调用 remove() 方法删除 Entry 对象。如果是在异常的场景中,应在 finally 代码块中进行清理,保持良好的编码意识。在Netty中,可以方便的使用FashThreadLocal来防止内存泄漏。

FastThreadLocal

FastThreadLocal 使用 Object 数组替代了 Entry 数组,Object[0] 存储的是一个Set<FastThreadLocal<?>> 集合,从数组下标 1 开始都是直接存储的 value 数据,不再采用 ThreadLocal 的键值对形式进行存储。主要是针对set方法,增加了两个额外的行为。

1.找到数组下标 index 位置,设置新的 value。

2.将 FastThreadLocal 对象保存到待清理的 Set 中。

●高效查找。FastThreadLocal 在定位数据的时候可以直接根据数组下标 index 获取,时间复杂度 O(1)。而 JDK 原生的 ThreadLocal 在数据较多时哈希表很容易发生 Hash 冲突,线性探测法在解决 Hash 冲突时需要不停地向下寻找,效率较低。此外,FastThreadLocal 相比 ThreadLocal 数据扩容更加简单高效,FastThreadLocal 以 index 为基准向上取整到 2 的次幂作为扩容后容量,然后把原数据拷贝到新数组。而 ThreadLocal 由于采用的哈希表,所以在扩容后需要再做一轮 rehash。

●安全性更高。JDK 原生的 ThreadLocal 使用不当可能造成内存泄漏,只能等待线程销毁。在使用线程池的场景下,ThreadLocal 只能通过主动检测的方式防止内存泄漏,从而造成了一定的开销。然而 FastThreadLocal 不仅提供了 remove() 主动清除对象的方法,而且在线程池场景中 Netty 还封装了 FastThreadLocalRunnable,任务执行完毕后一定会执行 FastThreadLocal.removeAll() 将 Set 集合中所有 FastThreadLocal 对象都清理掉。