TheadLocal线程本地变量

本文深入解析ThreadLocal机制,探讨其在高并发场景下的应用优势。通过五个关键点阐明ThreadLocal如何解决多线程环境下变量共享所带来的线程安全问题,并提供代码示例说明ThreadLocal的具体实现方式。

复习再复习,结果面试被提问,回答得乱七八糟。这里对这个概念做总结!!!

threadlocal高并发使用

ThreadLocal的简单理解(五句话讲完面试)

  • 多线程共享同一变量,必须使用变量加锁同步操作。效率低。
  • 使用ThreadLocal变量,使每个线程使用同一个ThreadLocal变量时候copy一份到自己线程的本地私有的线程变量中。
  • 线程本地变量只有线程自己可以访问,其他线程无法访问,就不会出现多线程的线程安全的问题。
  • ThreadLocal不支持继承,父线程的值,不会继承到子线程里。如例子了主线程设置“ddd”也不影响子线程。
  • 每个线程拥有共享变量的副本,直接对这个副本进行操作不会影响到共享变量。

 

 

ThreadLocal的代码解析

ThreadLocal线程变量添加值。

/*获取当前线程对象 t,
*获取线程对象t内部的ThreadLocalMap变量
*线程t的ThreadlocalMap变量不为空则对其赋值
*为空则创建一个新的map到该线程变量
*/ 

/*每个线程内部都有ThreadLocalMap类型变量*/

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

    ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }
}
public class Thread implements Runnable {
   ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
}

 ThreadLocalMap的创建和赋值 

Map对象里有键值对数组table,初始长度16

public class ThreadLocal<T> {  
  void createMap(Thread t, T firstValue) {
        t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
    }
 static class ThreadLocalMap {
        private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
        private Entry[] table;
            ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
            table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
            int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
            table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
            size = 1;
            setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
        }
}
}

 threadlocal相关的存储结构

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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