浅谈ThreadLocal为什么会内存泄漏
前言
如果线程使用线程池或者Thread长时间不会消亡,其内部的threadLocalMap也一直存在。而thread.threadLocalMap.set(threadLocal,value)。
这里threadLocal为弱引用,(ThreadLocal#ThreadLocalMap#new Entry(threadLocal)产生的弱引用weakRef),value为强引用。
Entry中弱引用key对应的threadLocal 会在gc的时候 回收,因此value对应的key会变成null.value对应的内存就无法再被访问,已经泄露了。
不过好在threadLocal中 expungeStaleEntry(threadLocal调用get/set/remove触发) 会清除key为null的value,一定程度解决了内存泄漏的问题。
ps:当threadLocal 不为静态变量,且被回收的时候才会导致weakRef为null。
ThreadLocal原理回顾
ThreadLocal的原理:每个Thread内部维护着一个ThreadLocalMap,它是一个Map。这个映射表的Key是一个弱引用,其实就是ThreadLocal本身,Value是真正存的线程变量Object。
也就是说ThreadLocal本身并不真正存储线程的变量值,它只是一个工具,用来维护Thread内部的Map,帮助存和取。注意上图的虚线,它代表一个弱引用类型,而弱引用的生命周期只能存活到下次GC前。
ThreadLocal为什么会内存泄漏
ThreadLocal在ThreadLocalMap中是以一个弱引用身份被Entry中的Key引用的,因此如果ThreadLocal没有外部强引用来引用它,那么ThreadLocal会在下次JVM垃圾收集时被回收。
这个时候就会出现Entry中Key已经被回收,出现一个null Key的情况,外部读取ThreadLocalMap中的元素是无法通过null Key来找到Value的。
因此如果当前线程的生命周期很长,一直存在,那么其内部的ThreadLocalMap对象也一直生存下来,这些null key就存在一条强引用链的关系一直存在:Thread --> ThreadLocalMap-->Entry-->Value,这条强引用链会导致Entry不会回收,Value也不会回收,但Entry中的Key却已经被回收的情况,造成内存泄漏。
但是JVM团队已经考虑到这样的情况,并做了一些措施来保证ThreadLocal尽量不会内存泄漏:在ThreadLocal的get()、set()、remove()方法调用的时候会清除掉线程ThreadLocalMap中所有Entry中Key为null的Value,并将整个Entry设置为null,利于下次内存回收。
来看看ThreadLocal的get()方法底层实现
public T get() { Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) { ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); if (e != null) return (T)e.value; } return setInitialValue(); }
在调用map.getEntry(this)时,内部会判断key是否为null,继续看map.getEntry(this)源码
private Entry getEntry(ThreadLocal key) { int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1); Entry e = table[i]; if (e != null && e.get() == key) return e; else return getEntryAfterMiss(key, i, e); }
在getEntry方法中,如果Entry中的key发现是null,会继续调用getEntryAfterMiss(key, i, e)方法,其内部回做回收必要的设置,继续看内部源码:
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal key, int i, Entry e) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; while (e != null) { ThreadLocal k = e.get(); if (k == key) return e; if (k == null) expungeStaleEntry(i); else i = nextIndex(i, len); e = tab[i]; } return null; }
注意k == null这里,继续调用了expungeStaleEntry(i)方法,expunge的意思是擦除,删除的意思,见名知意,在来看expungeStaleEntry方法的内部实现:
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; // expunge entry at staleSlot(意思是,删除value,设置为null便于下次回收) tab[staleSlot].value = null; tab[staleSlot] = null; size--; // Rehash until we encounter null Entry e; int i; for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) { ThreadLocal k = e.get(); if (k == null) { e.value = null; tab[i] = null; size--; } else { int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1); if (h != i) { tab[i] = null; // Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until // null because multiple entries could have been stale. while (tab[h] != null) h = nextIndex(h, len); tab[h] = e; } } } return i; }
注意这里,将当前Entry删除后,会继续循环往下检查是否有key为null的节点,如果有则一并删除,防止内存泄漏。
但这样也并不能保证ThreadLocal不会发生内存泄漏,例如:
使用static的ThreadLocal,延长了ThreadLocal的生命周期,可能导致的内存泄漏。分配使用了ThreadLocal又不再调用get()、set()、remove()方法,那么就会导致内存泄漏。
为什么使用弱引用?
从表面上看,发生内存泄漏,是因为Key使用了弱引用类型。但其实是因为整个Entry的key为null后,没有主动清除value导致。
很多文章大多分析ThreadLocal使用了弱引用会导致内存泄漏,但为什么使用弱引用而不是强引用?
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. 为了处理非常大和生命周期非常长的线程,哈希表使用弱引用作为 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,remove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的value就会导致内存泄漏,而不是因为弱引用。
总结
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。
到此这篇关于浅谈ThreadLocal为什么会内存泄漏的文章就介绍到这了,更多相关ThreadLocal内存泄漏内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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