温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

ThreadLocal使用方法是什么

发布时间:2022-02-07 09:57:20 来源:亿速云 阅读:145 作者:iii 栏目:开发技术

这篇“ThreadLocal使用方法是什么”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“ThreadLocal使用方法是什么”文章吧。

一、常见场景

1、ThreadLocal作为线程上下文副本,那么一种最常见的使用方式就是用来方法隐式传参,通过提供的set()和get()两个public方法来实现在不同的方法中的参数传递。对于编程规范来说,方法定义的时候是对参数个数是有限制的,甚至在一些大厂,对方法参数个数是有明确规定的。

2、线程安全,每个线程维持自己的变量,以免紊乱,像常用的数据库的连接池的线程安全实现就使用了ThreadLocal。

二、进阶使用

以参数传递为例子,如何更好地使用ThreadLocal来实现在同一线程栈中不同方法中的参数传递。在参数传递的时候,那么都会有参数名,参数值,而ThreadLocal提供的get()和set()方法,不能直接满足设置参数名和参数值。这种情况下就需要对ThreadLocal进一次封装,如下代码,维护一个map对象,然后提供setValue(key, value)和getValue(key, value)方法,就可以很方便地实现了参数的设置和获取;在需要的地方对参数进行清理,使用remove(key)或者clear()即可实现。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class ThreadLocalManger<T> extends ThreadLocal<T> {
 
    private static ThreadLocalManger<Map<String, Object>> MANGER = new ThreadLocalManger<>();
 
    private static HashMap<String, Object> MANGER_MAP = new HashMap<>();
 
    public static void setValue(String key, Object value) {
        Map<String, Object> context = MANGER.get();
        if(context == null) {
            synchronized (MANGER_MAP) {
                if(context == null) {
                    context = new HashMap<>();
                    MANGER.set(context);
                }
            }
        }
        context.put(key, value);
    }
 
    public static Object getValue(String key) {
        Map<String, Object> context = MANGER.get();
        if(context != null) {
            return context.get(key);
        }
        return null;
    }
 
    public static void remove(String key) {
        Map<String, Object> context = MANGER.get();
        if(context != null) {
            context.remove(key);
        }
    }
 
    public static void clear() {
        Map<String, Object> context = MANGER.get();
        if(context != null) {
            context.clear();
        }
    }
}

三、使用漏洞

继续以参数传递为例子,来看看ThreadLocal使用过程中存在的问题和后果。在实际业务的功能开发中,为了提升效率,大部分情况下都会使用线程池来实现,比如数据库的连接池、RPC请求连接池、MQ消息处理池、后台批量job池等等;同时也可能会使用一个伴随整个应用生命周期的线程(守护线程)来实现的一些功能,比如说心跳、监控等等。使用线程池,那么在实际生产业务中并发肯定不低,池中线程就会一直复用;守护线程一旦创建,那么就会活到应用停机。所以在这些情况下,线程的生命周期很长,在使用ThreadLocal的时候,一定要进行清理,不然就会有内存溢出的情况发生。通过以下案例来模拟内存溢出的情况。

通过一个死循环来模拟高并发场景。创建一个10个核心线程数,10个最大线程数数,60秒空闲时间的、线程名以ThreadLocal-demo-开头的线程池,在该场景下,将有10个线程来运行,运行内容很简单:生成一个UUID,并将其作为参数key,然后设置到线程副本中。

import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.*;
 
@Service
public class ThreadLocalService {
 
    ThreadFactory springThreadFactory = new CustomizableThreadFactory("TheadLocal-demo-");
 
    ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60,
            TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), springThreadFactory);
 
    ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60,
            TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>());
 
    public Object setValue() {
        for(; ;) {
            try {
                Runnable runnable = new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        String id = UUID.randomUUID().toString();
                        // add
                        ThreadLocalManger.setValue(id, "this is a value");
                        //do something here
                        ThreadLocalManger.getValue(id);
                        // clear()
                        //ThreadLocalManger.clear();
                    }
                };
                executorService.submit(runnable);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                break;
            }
        }
        return "success";
    }
 
}

以上代码中已把clear()方法注释掉,不做清理,触发程序,稍微将jvm设置低一些,跑不久就会报如下OOM。

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
Exception in thread "TheadLocal-demo-9" 
Exception in thread "TheadLocal-demo-8" 
Exception in thread "TheadLocal-demo-6" 
Exception in thread "TheadLocal-demo-10" 
Exception in thread "TheadLocal-demo-7" 
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
Exception in thread "TheadLocal-demo-5" 
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
    at com.intellij.rt.debugger.agent.CaptureStorage.insertEnter(CaptureStorage.java:57)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

就会发生严重的内存溢出,通过如下debug截图可知,设置进去的UUID堆积在内存中,逐步变多,最终撑爆内存。

ThreadLocal使用方法是什么

 在实际的业务场景中,需要传递的可能有订单号,交易号,流水号等等,这些变量往往是唯一不重复的、符合案例中的UUID情况,在不清理的情况下就会造成应用OOM,进而不可用;在分布式系统中,还能导致上下游系统不可用,进而导致整个分布式进去的不可用;如果这些信息往往还可能用在网络传输中,大消息占有网络带宽,严重甚至导致网络瘫痪。所以一个小小的细节就会置整个集群于危险之中,那么如何合理化解呢。

四、终阶使用

以上问题在于忘记清理,那么如何让清理无感知,即不需要清理也没有问题。根因在于线程跑完一次之后,没有进行清理,所以可提供一个基类线程,在线程执行最后对清理进行封装。如下代码。提供一个BaseRunnable抽象基类,该类主要如下特点。

        1、该类继承Runnable。

        2、实现setArg(key, value)和getArg(key)两个方法。

        2、在重写的run方式中分为两步,第一步,调用抽象方法task;第二步,清理线程副本。

有了以上3个特点,继承了BaseRunnable的线程类,只需要在实现task方法,在task方法中实现业务逻辑,参数传递和获取通过setArg(key, value)和getArg(key)两个方法即可实现,无需再显示清理。

public abstract class BaseRunnable implements Runnable {
 
    @Override
    public void run() {
        try {
            task();
        } finally {
            ThreadLocalManger.clear();
        }
    }
 
    public void setArg(String key, String value) {
        ThreadLocalManger.setValue(key, value);
    }
 
    public Object getArg(String key) {
        return ThreadLocalManger.getValue(key);
    }
 
    public abstract void task();
}

以上就是关于“ThreadLocal使用方法是什么”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI