您的位置:首页 > 其它

ThreadLocal源码分析

2017-02-25 12:06 127 查看
ThreadLocal是怎么实现了多个线程之间每个线程一个变量副本的?它是如何实现共享变量的。

ThreadLocal提供了set和get访问器用来访问与当前线程相关联的线程局部变量。

如何实现自己的ThreadLocal ?  

下面我们来看一看

ThreadLocal使用示例

下面是HibernateUtil 中的ThreadLocal使用示例

//创建线程局部变量session,用来保存Hibernate的Session
public static final ThreadLocal session = new ThreadLocal();

/**
* 获取当前线程中的Session
* @return Session
* @throws HibernateException
*/
public static Session currentSession() throws HibernateException {
Session s = (Session) session.get();
// 如果Session还没有打开,则新开一个Session
if (s == null) {
s = sessionFactory.openSession();
session.set(s);         //将新开的Session保存到线程局部变量中
}
return s;
}


ThreadLocal的get()方法

可以从ThreadLocal的get函数中看出来,其中getmap函数是用t作为参数,这里t就是当前执行的线程。

从而得知,get函数就是从当前线程的threadlocalmap中取出当前线程对应的变量的副本【注意,变量是保存在线程中的,而不是保存在ThreadLocal变量中】。当前线程中,有一个变量引用名字是threadLocals,这个引用是在ThreadLocal类中createmap函数内初始化的。每个线程都有一个这样的threadLocals引用的ThreadLocalMap,以ThreadLocal和ThreadLocal对象声明的变量类型作为参数。这样,我们所使用的ThreadLocal变量的实际数据,通过get函数取值的时候,就是通过取出Thread中threadLocals引用的map,然后从这个map中根据当前threadLocal作为参数,取出数据。现在,变量的副本从哪里取出来的(本文章提出的第一个问题)已经确认解决了。

【ThreadLocal整体上给我的感觉就是,一个包装类。声明了这个类的对象之后,每个线程的数据其实还是在自己线程内部通过threadLocals引用到的自己的数据。只是通过ThreadLocal访问这个数据而已】

public T get() {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null)
return (T)e.value;
}
return setInitialValue();
}


ThreadLocal的set()方法

变量副本是什么时候“复制”到threadlocal中的呢?这里“复制”两个字用的很不专业。准确的说,应该是,变量副本【每个线程中保存的那个map中的变量】是怎么声明和初始化的?

看下面set函数的源码:

public void set(T value) {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}


void createMap(Thread t, T firstValue) {
t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}


当线程中的threadlocalmap是null的时候,会调用createmap创建一个map。同时根据函数参数设置上初始值。也就是说,当前线程的threadlocalmap是在第一次调用set的时候创建map并且设置上相应的值的。

对于这篇文章中的例子,每个线程打印的东西都是相互独立的,是因为SequenceNumber的getNextNum()函数中先set了一个值,再get。写到这里,终于清楚了ThreadLocal的运作方法了

不同的线程局部变量,比如说声明了n个(n>=2)这样的线程局部变量threadlocal,那么在Thread中的threadlocals中是怎么存储的呢?threadlocalmap中是怎么操作的?

在ThreadLocal的set函数中,可以看到,其中的map.set(this, value);把当前的threadlocal传入到map中作为键,也就是说,在不同的线程的threadlocals变量中,都会有一个以你所声明的那个线程局部变量threadlocal作为键的key-value。假设说声明了N个这样的线程局部变量变量,那么在线程的ThreadLocalMap中就会有n个分别以你的线程局部变量作为key的键值对。。

ThreadLocal简单实现

public class ThreadLocal{
 private Map values =Collections.synchronizedMap(newHashMap()); 
public Object get(){
             Thread curThread = Thread.currentThread();
             Object o = values.get(curThread);
             if (o == null||!values.containsKey(curThread)){
                   o = initialValue();
                   values.put(curThread, o);
}
             return o; 
}

public void set(Object newValue){
   values.put(Thread.currentThread(), newValue);
}

 public Object  initialValue(){
          return null;
}
}

Thread同步机制的比较

 ThreadLocal和线程同步机制相比有什么优势呢?ThreadLocal和线程同步机制都是为了解决多线程中相同变量的访问冲突问题。

    在同步机制中,通过对象的锁机制保证同一时间只有一个线程访问变量。这时该变量是多个线程共享的,使用同步机制要求程序慎密地分析什么时候对变量进行读写,什么时候需要锁定某个对象,什么时候释放对象锁等繁杂的问题,程序设计和编写难度相对较大。

    而ThreadLocal则从另一个角度来解决多线程的并发访问。ThreadLocal会为每一个线程提供一个独立的变量副本,从而隔离了多个线程对数据的访问冲突。因为每一个线程都拥有自己的变量副本,从而也就没有必要对该变量进行同步了。ThreadLocal提供了线程安全的共享对象,在编写多线程代码时,可以把不安全的变量封装进ThreadLocal。

由于ThreadLocal中可以持有任何类型的对象,低版本JDK所提供的get()返回的是Object对象,需要强制类型转换。但JDK 5.0通过泛型很好的解决了这个问题,在一定程度地简化ThreadLocal的使用,代码清单 9 2就使用了JDK 5.0新的ThreadLocal<T>版本。

    概括起来说,对于多线程资源共享的问题,同步机制采用了“以时间换空间”的方式,而ThreadLocal采用了“以空间换时间”的方式。前者仅提供一份变量,让不同的线程排队访问,而后者为每一个线程都提供了一份变量,因此可以同时访问而互不影响。

    我们知道在一般情况下,只有无状态的Bean才可以在多线程环境下共享,在Spring中,绝大部分Bean都可以声明为singleton作用域。就是因为Spring对一些Bean(如RequestContextHolder、TransactionSynchronizationManager、LocaleContextHolder等)中非线程安全状态采用ThreadLocal进行处理,让它们也成为线程安全的状态,因为有状态的Bean就可以在多线程中共享了。

小结

       当然ThreadLocal并不能替代同步机制,两者面向的问题领域不同。同步机制是为了同步多个线程对相同资源的并发访问,是为了多个线程之间进行通信的有效方式;而ThreadLocal是隔离多个线程的数据共享,从根本上就不在多个线程之间共享资源(变量),这样当然不需要对多个线程进行同步了。所以,如果你需要进行多个线程之间进行通信,则使用同步机制;如果需要隔离多个线程之间的共享冲突,可以使用ThreadLocal,这将极大地简化你的程序,使程序更加易读、简洁
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: