Java中ThreadLocal模拟和解释
一、测试代码
public class XY_ThreadData
{
private static Integer data = 0;
private static Map<Thread, Integer> map = new HashMap<Thread, Integer>();
private static ThreadLocal<Integer> local = new ThreadLocal<Integer>();
public static void setData(Integer value)
{
data = value;
}
public static Integer getData()
{
System.out.println("ThreadName：" + Thread.currentThread() + " data value：" + data);
return data;
}
public static void setMapData(Integer value)
{
map.put(Thread.currentThread(), value);
}
public static Integer getMapData()
{
Object obj = map.get(Thread.currentThread());
System.out.println("ThreadName：" + Thread.currentThread() + "map value：" + obj);
return Integer.parseInt(obj.toString());
}
public static void setThreadLocalData(Integer value)
{
local.set(value);
}
public static Integer getThreadLocalData()
{
Object obj = local.get();
System.out.println("ThreadName：" + Thread.currentThread() + "threadlocal value：" + obj);
return Integer.parseInt(obj.toString());
}
}
public class XY_ThreadData_Test
{
public static void main(String[] args)
{
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
new Thread(new Runnable() {
public void run()
{
final int value = new Random().nextInt(); // 每个线程自己创建的变量
XY_ThreadData.setData(value);
XY_ThreadData.getData();
}
}).start();
}
}
}
ThreadName：Thread[Thread-3,5,main] data value：1046062244
ThreadName：Thread[Thread-6,5,main] data value：-879673875
ThreadName：Thread[Thread-2,5,main] data value：-125397465
ThreadName：Thread[Thread-4,5,main] data value：-1546413071
ThreadName：Thread[Thread-0,5,main] data value：754770101
ThreadName：Thread[Thread-8,5,main] data value：-1666786926
ThreadName：Thread[Thread-5,5,main] data value：-1666786926
ThreadName：Thread[Thread-9,5,main] data value：1046062244
ThreadName：Thread[Thread-1,5,main] data value：269410746
ThreadName：Thread[Thread-7,5,main] data value：269410746
分析：可以看到以下两个线程中data的值时一样的，没有做到各个线程变量独一份
ThreadName：Thread[Thread-8,5,main] data value：-1666786926
ThreadName：Thread[Thread-5,5,main] data value：-1666786926
public class XY_ThreadData_Test
{
public static void main(String[] args)
{
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
new Thread(new Runnable() {
public void run()
{
final int value = new Random().nextInt();
XY_ThreadData.setMapData(value);
XY_ThreadData.getMapData();
}
}).start();
}
}
}
ThreadName：Thread[Thread-0,5,main]map value：-1138167111
ThreadName：Thread[Thread-4,5,main]map value：-1545929782
ThreadName：Thread[Thread-6,5,main]map value：-1612385717
ThreadName：Thread[Thread-3,5,main]map value：-1390594683
ThreadName：Thread[Thread-8,5,main]map value：518506934
ThreadName：Thread[Thread-2,5,main]map value：1583239372
ThreadName：Thread[Thread-5,5,main]map value：995578601
ThreadName：Thread[Thread-1,5,main]map value：-916627474
ThreadName：Thread[Thread-7,5,main]map value：-960206804
ThreadName：Thread[Thread-9,5,main]map value：-1187504747
分析：模拟线程变量独一份，无重复
public class XY_ThreadData_Test
{
public static void main(String[] args)
{
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
new Thread(new Runnable() {
public void run()
{
final int value = new Random().nextInt();
XY_ThreadData.setThreadLocalData(value);
XY_ThreadData.getThreadLocalData();
}
}).start();
}
}
}
ThreadName：Thread[Thread-1,5,main]threadlocal value：935024745
ThreadName：Thread[Thread-4,5,main]threadlocal value：1207176846
ThreadName：Thread[Thread-7,5,main]threadlocal value：-1503260374
ThreadName：Thread[Thread-9,5,main]threadlocal value：-1538563684
ThreadName：Thread[Thread-6,5,main]threadlocal value：955259906
ThreadName：Thread[Thread-8,5,main]threadlocal value：894428541
ThreadName：Thread[Thread-3,5,main]threadlocal value：730986356
ThreadName：Thread[Thread-2,5,main]threadlocal value：-540225655
ThreadName：Thread[Thread-5,5,main]threadlocal value：-2003809947
ThreadName：Thread[Thread-0,5,main]threadlocal value：1917431015
分析：线程变量独一份，无重复
二、ThreadLocal分析
要点1
ThreadLocal不是用来解决共享对象的多线程访问问题的，一般情况下通过ThreadLocal.set()到线程中的对象是该线程自己使用的对象，其他线程是不需要访问的，也访问不到的。各个线程中访问的是不同的对象。
要点2
说ThreadLocal使得各线程能够保持各自独立的一个对象，并不是通过ThreadLocal.set()来实现的，而是通过每个线程中的new对象的操作来创建的对象，每个线程创建一个，不是什么对象的拷贝或副本。通ThreadLocal.set()将这个新创建的对象的引用保存到各线程的自己的一个map中，每个线程都有这样一个map，执行ThreadLocal.get()时，各线程从自己的map中取出放进去的对象，因此取出来的是各自自己线程中的对象，ThreadLocal实例是作为map的key来使用的。
要点3
如果ThreadLocal.set()进去的东西本来就是多个线程共享的同一个对象，那么多个线程的ThreadLocal.get()取得的还是这个共享对象本身，还是有并发访问问题。
更多关于ThreadLocal信息请参看：http://www.iteye.com/topic/103804
