ThreadLocal重新理解上路

本文深入解析ThreadLocal的工作原理,包括其内部实现机制、JVM垃圾回收机制的影响及如何确保多线程环境下变量隔离。同时探讨了ThreadLocalMap的具体设计,并通过源码分析揭示了其避免内存泄漏的方法。

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前言

之前基于对深入理解JVM的理解,对于ThreadLocal的理解是存在弱引用,从而使得避开了本次的GC,而并没有从数据结构的层面分析,ThreadLocal的内部实现原理,本次重新上路就是针对ThreadLocal的数据结构而做出分析,从设计原理到JVM的回收,以及如何保证多线程的场景下实现互不干预的效果。

ThreadLocal的应用概念

首先,ThreadLocal是有节点概念,而这个节点的作用是多线程之间互不干预的前提,相当于每个线程都有自己的作用节点的ThreadLocal副本,其次,ThreadLocal的源码里面是有ThreadLocalMap这个概念,而这个Map是跟java.util.Map,是两个完全不同 的概念,再次,声明一点就是,这个Map里面的存在K-V的关系,而K就是弱引用指向“环形的ThreadLocal表或者称之为ThreadLocal数组”。
理解了这三个基本的概念的基础上,下面就开始从源码的角度来探索ThreadLocalMap的定义
这是ThreadLocal的其中一个API 源码,相信很多朋友都明白他的使用,而这个get方法直接就初始化了ThreadLocalMap,而且这里引出了另外一个概念就是环形数组的概念,也就是ThreadLocalMap.Entry 的使用。

/**
     * Returns the value in the current thread's copy of this
     * thread-local variable.  If the variable has no value for the
     * current thread, it is first initialized to the value returned
     * by an invocation of the {@link #initialValue} method.
     *
     * @return the current thread's value of this thread-local
     */
    public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value;
                return result;
            }
        }
        return setInitialValue();
    }

下面在看看Entry的源码可以看到,是继承了WF,也就是弱引用,这里就引出了避开本次的GC而产生OOM 的情况以及,每个线程都运行在各自的ThreadLocal的副本里面,而这个线程作用的变量存放到ThreadLocalMap里面的强引用的Value。

/**
         * The entries in this hash map extend WeakReference, using
         * its main ref field as the key (which is always a
         * ThreadLocal object).  Note that null keys (i.e. entry.get()
         * == null) mean that the key is no longer referenced, so the
         * entry can be expunged from table.  Such entries are referred to
         * as "stale entries" in the code that follows.
         */
        static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;
            //这里的k是指向环形ThreadLocal数组的引用,而v是指向堆中的值的强引用。
            Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
        }

TheadLocal产生OOM的原因

正如上面的源码可以看到,只要存在着弱引用的k都可以指向环形TL数组,而这里的环形的数组都运行着各自的作用线程,这样就会使得线程所在的内存空间的变量,不会被本次GC回收,所以这几是产生OOM的原因,而解决这个情况的方案,从可达性考虑,减少环形数组的长度,其次就是减少新生代GC的次数,进行JVM调优处理。

ThreadLocal的使用时机

既然存在这样的机制,使用ThreadLocal是基于线程之间的隔离,对变量互相不干扰,适合多线程的场景下使用,比如笔者目前有个商城的活动里面,高并发场景使用到redis锁来控制高并发的超买超卖的情况,然而,这里的实现并不如意,由于关联到了卡券的激活处理,调用到第三方的接口,长连接的情况下,redis锁超时了,而同一个ID进行的频繁的同样的操作,导致了redis锁不能正常的锁定商品。
如果使用ThreadLocal来解决这种多线程高并发的商城业务,可以设计为,(前提是商城里面的商品数量不能太大,如果想天猫,京东这种就不适合使用这种方案解决问题),ThreadLocal数组存放的是商品的id以及商品的数量,而ThreadLocalMap的value就存放商品的总数,再使用redis锁控制高并发,这样每个线程的操作都在自己的内存作用的ThreadLocal,而最后操作的是Value的值,就不会出现一个人多买的情况,因为ThreadLocal的值都是指定为商品没人限定的购买的次数。具体的代码实现后续下节发布。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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