关于ThreadLocal引起内存泄漏的理解



ThreadLocal

 的作用是提供线程内的局部变量，这种变量在线程的生命周期内起作用，减少同一个线程内多个函数或者组件之间一些公共变量的传递的复杂度。但是如果滥用 

ThreadLocal

，就可能会导致内存泄漏。下面，我们将围绕三个方面来分析 

ThreadLocal

 内存泄漏的问题

ThreadLocal

 实现原理

ThreadLocal

为什么会内存泄漏

ThreadLocal

 最佳实践

ThreadLocal 实现原理

ThreadLocal

的实现是这样的：每个

Thread

 维护一个 

ThreadLocalMap

 映射表，这个映射表的 

key

 是 

ThreadLocal

 实例本身，

value

 是真正需要存储的

Object

。
也就是说 

ThreadLocal

 本身并不存储值，它只是作为一个 

key

 来让线程从 

ThreadLocalMap

 获取 

value

。值得注意的是图中的虚线，表示

ThreadLocalMap

 是使用 

ThreadLocal

 的弱引用作为 

Key

 的，弱引用的对象在
GC 时会被回收。

ThreadLocal

为什么会内存泄漏

ThreadLocalMap

使用

ThreadLocal

的弱引用作为

key

，如果一个

ThreadLocal

没有外部强引用来引用它，那么系统
GC 的时候，这个

ThreadLocal

势必会被回收，这样一来，

ThreadLocalMap

中就会出现

key

为

null

的

Entry

，就没有办法访问这些

key

为

null

的

Entry

的

value

，如果当前线程再迟迟不结束的话，这些

key

为

null

的

Entry

的

value

就会一直存在一条强引用链：

Thread
Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value

永远无法回收，造成内存泄漏。
其实，

ThreadLocalMap

的设计中已经考虑到这种情况，也加上了一些防护措施：在

ThreadLocal

的

get()

,

set()

,

remove()

的时候都会清除线程

ThreadLocalMap

里所有

key

为

null

的

value

。
但是这些被动的预防措施并不能保证不会内存泄漏：

使用线程池的时候，这个线程执行任务结束，

ThreadLocal

对象被回收了，线程放回线程池中不销毁，这个线程一直不被使用，导致内存泄漏。

分配使用了

ThreadLocal

又不再调用

get()

,

set()

,

remove()

方法，那么这个期间就会发生内存泄漏。

为什么使用弱引用

从表面上看内存泄漏的根源在于使用了弱引用。网上的文章大多着重分析为什么会内存泄漏，但是另一个问题也同样值得思考：为什么使用弱引用？为什么不用强引用？
我们先来看看官方文档的说法：

To help deal with very large and long-lived usages, the hash table entries use WeakReferences for keys.

为了应对非常大和长时间的用途，哈希表使用弱引用的 key。

下面我们分两种情况讨论：

key 使用强引用：引用的

ThreadLocal

的对象被回收了，但是

ThreadLocalMap

还持有

ThreadLocal

的强引用，如果没有手动删除，

ThreadLocal

不会被回收，导致

Entry

内存泄漏。

key 使用弱引用：引用的

ThreadLocal

的对象被回收了，由于

ThreadLocalMap

持有

ThreadLocal

的弱引用，即使没有手动删除，

ThreadLocal

也会被回收。

value

在下一次

ThreadLocalMap

调用

set

,

get

的时候会被清除。
比较两种情况，我们可以发现：由于

ThreadLocalMap

的生命周期跟

Thread

一样长，如果都没有手动删除对应

key

，都会导致内存泄漏，但是使用弱引用可以多一层保障：弱引用

ThreadLocal

不会内存泄漏，对应的

value

在下一次

ThreadLocalMap

调用

set

,

get

,

remove

的时候会被清除。
因此，

ThreadLocal

内存泄漏的根源是：由于

ThreadLocalMap

的生命周期跟

Thread

一样长，如果没有手动删除对应

key

就会导致内存泄漏，而不是因为弱引用。

ThreadLocal 最佳实践

综合上面的分析，我们可以理解

ThreadLocal

内存泄漏的前因后果，那么怎么避免内存泄漏呢？

每次使用完

ThreadLocal

，都调用它的

remove()

方法，清除数据。
在使用线程池的情况下，没有及时清理

ThreadLocal

，不仅是内存泄漏的问题，更严重的是可能导致业务逻辑出现问题。所以，使用

ThreadLocal

就跟加锁完要解锁一样，用完就清理。