谈谈ThreadLocal的设计及不足
用Java语言开发的同学对 ThreadLocal 应该都不会陌生，这个类的使用场景很多，特别是在一些框架中经常用到，比如数据库事务操作，还有MVC框架中数据跨层传递。这里我们简要探讨下 ThreadLocal 的内部实现及可能存在的问题。
首先问自己一个问题，让自己实现一个这个的功能类的话怎么去做？第一反应就是简单构造一个 Map<Thread, T> 数据结构，key是 Thread，value就是我们要保存的线程变量 T。我们看下这种设计有哪些问题：
- 随着运行时间越久，存在Map里的Thread越多，当Thread退出时，资源也没有释放，存在内存泄漏问题
- Map数据因为会被多线程访问，存在资源竞争，所以还必需对Map做同步安全操作，效率低下
JDK中的 ThreadLocal 精妙的设计来解决问题上述两个问题。首先每个Thread（线程）内部都有一个Map结构数据ThreadLocalMap<ThreadLocal, T>，当我们对线程变量赋值时ThreadLocal.set(T value)时，其实是先获取当前线程Thread.currentThread())的内部属性字段ThreadLocalMap，然后以当前ThreadLocal为key设置线程变量值T。这种设计的精髓是，每个Thread线程都维护一份自己的ThreadLocalMap数据结构，这样就解决了上面所述问题中的第二个，不存在竞争条件。
既然每个Thread内部都维护一个ThreadLocalMap字典数据结构，字典的Key值是ThreadLocal，那么当某个ThreadLocal对象不再使用（没有其它地方再引用）时，每个已经关联了此ThreadLocal的线程怎么在其内部的ThreadLocalMap里做清除此资源呢？JDK中的ThreadLocalMap又做了一次精彩的表演，它没有继承java.util.Map类，而是自己实现了一套专门用来定时清理无效资源的字典结构。其内部存储实体结构Entry<ThreadLocal, T>继承自java.lan.ref.WeakReference，这样当ThreadLocal不再被引用时，因为弱引用机制原因，当jvm发现内存不足时，会自动回收弱引用指向的实例内存，即其线程内部的ThreadLocalMap会释放其对ThreadLocal的引用从而让jvm回收ThreadLocal对象。这里是重点强调下，是回收对ThreadLocal对象，而非整个Entry，所以线程变量中的值T对象还是在内存中存在的，所以内存泄漏的问题还没有完全解决。接着分析JDK的实现，会发现在调用ThreadLocal.get()或者ThreadLocal.set(T)时都会定期执行回收无效的Entry操作。所以这就解决了上述问题中的第1个问题。
问题真的都解决了吗，好像都解决了。因为即没有竞争资源操作，也不会存在内存泄漏。但是细想一下，总感觉哪里不对劲，真的不会存在内存溢出（OOM）问题吗？上面一段的分析中，强调ThreadLocalMap会定期清理内部的无效Entry对象，触发的条件就是对TrheadLocal执行 set，get，remove()等操作时会触发，但是如果存在这样的场景，当我们在某个线程上下文中执行ThreadLocal.set(T)设置了一个很大内在的数据结构，然后该ThreadLocal被清除引用回收，之前的线程又一直存活着，则这个大内存数据对象T是一直不回收的，这里很容易写个代码测试出OOM来。怎么解决这个问题呢？
Lucene中的org.apache.lucene.util.CloseableThreadLocal类解决了上述特殊场景引起的问题：即解决JDK中因为定期才执行无效对象回收的问题。CloseableThreadLocal在内部维护了一个ThreadLocal，当执行CloseableThreadLocal.set(T)时，内部其实只是代理的把值赋给内部的ThreadLocal对象，即执行ThreadLocal.set(new WeakReference(T))。看到这里应该明白了，这里不是直接存储T，则是包装成弱引用对象，目的就是当内存不足时，jvm可以回收此对象。但是细心的你会发现会引入一个新的问题，即当前线程还存活着的时候，因为内存不足而回收了弱引用对象，这样会在下次调用get()时取不到值返回null，这是不可接受的。所以CloseableThreadLocal在内部还创建了一个数据，WeakHashMap<Thread, T>，当线程只要存活时，则T就至少有一个引用存在，所以不会被提前回收。但是又引入的第2个问题，对WeakHashMap的操作要做同步synchronized限制。你看，所有的东西都不是十全十美的，我们掌握那个平衡点就行了。
