這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)ThreadLocal中內(nèi)存溢出的原因有哪些，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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在 Java 語言中解決線程不安全的問題通常有兩種手段：

• 使用鎖(使用 synchronized 或 Lock);

• 使用 ThreadLocal。

鎖的實現(xiàn)方案是在多線程寫入全局變量時，通過排隊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。比如當我們使用線程不安全的  SimpleDateFormat 對時間進行格式化時，如果使用鎖來解決線程不安全的問題，實現(xiàn)的流程就是這樣的：

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執(zhí)行的問題了，它的實現(xiàn)流程如下圖所示：

• 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。

什么是內(nèi)存溢出?

內(nèi)存溢出(Out Of Memory，簡稱  OOM)是指無用對象(不再使用的對象)持續(xù)占有內(nèi)存，或無用對象的內(nèi)存得不到及時釋放，從而造成的內(nèi)存空間浪費的行為就稱之為內(nèi)存泄露。

內(nèi)存溢出代碼演示

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，它表示將程序運行的最大內(nèi)存設(shè)置為  50m，如果程序的運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：

設(shè)置后的最終效果這樣的：

• PS：因為我使用的 Idea 是社區(qū)版，所以可能和你的界面不一樣，你只需要點擊“Edit Configurations...”找到“VM  options”選項，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)，因為設(shè)置了最大運行內(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，實現(xiàn)代碼如下：

import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit;  public class ThreadLocalOOMExample {          /**      * 定義一個 10m 大的類      */     static class MyTask {         // 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B）         private byte[] bytes = new byte[10 * 1024 * 1024];     }          // 定義 ThreadLocal     private static 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：

從上述圖片可看出，當程序執(zhí)行到第 5 次添加對象時就出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題了，這是因為設(shè)置了最大的運行內(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。

原因分析

內(nèi)存溢出的問題和解決方案比較簡單，重點在于“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：

static class ThreadLocalMap {     // 實際存儲數(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;         // 判斷是否需要進行擴容         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：

也就是說它們之間的引用關(guān)系是這樣的：Thread -> ThreadLocalMap -> Entry ->  Key,Value，因此當我們使用線程池來存儲對象時，因為線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。

解決方案

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;  public class App {      /**      * 定義一個 10m 大的類      */     static class MyTask {         // 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B）         private byte[] bytes = new byte[10 * 1024 * 1024];     }      // 定義 ThreadLocal     private static 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：

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。

remove的秘密

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); }

關(guān)于ThreadLocal中內(nèi)存溢出的原因有哪些就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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轉(zhuǎn)載來源：http://aaarwkj.com/article34/ihppse.html

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