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 我在參加Code Review的時候不止一次聽到有同學(xué)說：我寫的這個上下文工具沒問題，在線上跑了好久了。其實這種想法是有問題的，ThreadLocal寫錯難，但是用錯就很容易，本文將會詳細(xì)總結(jié)ThreadLocal容易用錯的三個坑：

內(nèi)存泄露

線程池中線程上下文丟失

并行流中線程上下文丟失

內(nèi)存泄露

由于ThreadLocal的key是弱引用，因此如果使用后不調(diào)用remove清理的話會導(dǎo)致對應(yīng)的value內(nèi)存泄露。 

@Test  
public void testThreadLocalMemoryLeaks() {  
    ThreadLocal<List<Integer>> localCache = new ThreadLocal<>();  
   List<Integer> cacheInstance = new ArrayList<>(10000);  
    localCache.set(cacheInstance);  
    localCache = new ThreadLocal<>();  
} 

當(dāng)localCache的值被重置之后cacheInstance被ThreadLocalMap中的value引用，無法被GC，但是其key對ThreadLocal實例的引用是一個弱引用，本來ThreadLocal的實例被localCache和ThreadLocalMap的key同時引用，但是當(dāng)localCache的引用被重置之后，則ThreadLocal的實例只有ThreadLocalMap的key這樣一個弱引用了，此時這個實例在GC的時候能夠被清理。

其實看過ThreadLocal源碼的同學(xué)會知道，ThreadLocal本身對于key為null的Entity有自清理的過程，但是這個過程是依賴于后續(xù)對ThreadLocal的繼續(xù)使用，假如上面的這段代碼是處于一個秒殺場景下，會有一個瞬間的流量峰值，這個流量峰值也會將集群的內(nèi)存打到高位(或者運(yùn)氣不好的話直接將集群內(nèi)存打滿導(dǎo)致故障)，后面由于峰值流量已過，對ThreadLocal的調(diào)用也下降，會使得ThreadLocal的自清理能力下降，造成內(nèi)存泄露。ThreadLocal的自清理是錦上添花，千萬不要指望他雪中送碳。

相比于ThreadLocal中存儲的value對象泄露，ThreadLocal用在web容器中時更需要注意其引起的ClassLoader泄露。

Tomcat官網(wǎng)對在web容器中使用ThreadLocal引起的內(nèi)存泄露做了一個總結(jié)，詳見：https://cwiki.apache.org/confluence/display/tomcat/MemoryLeakProtection，這里我們列舉其中的一個例子。

熟悉Tomcat的同學(xué)知道，Tomcat中的web應(yīng)用由Webapp Classloader這個類加載器的，并且Webapp Classloader是破壞雙親委派機(jī)制實現(xiàn)的，即所有的web應(yīng)用先由Webapp classloader加載，這樣的好處就是可以讓同一個容器中的web應(yīng)用以及依賴隔離。

下面我們看具體的內(nèi)存泄露的例子： 

public class MyCounter {  
 private int count = 0;  
 public void increment() {  
  count++;  
 }  
 public int getCount() {  
  return count;  
 }  
}  
public class MyThreadLocal extends ThreadLocal<MyCounter> {  
}  
public class LeakingServlet extends HttpServlet {  
 private static MyThreadLocal myThreadLocal = new MyThreadLocal();  
 protected void doGet(HttpServletRequest request,  
   HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {  
  MyCounter counter = myThreadLocal.get();  
  if (counter == null) {  
   counter = new MyCounter();  
   myThreadLocal.set(counter);  
  }  
  response.getWriter().println(  
    "The current thread served this servlet " + counter.getCount()  
      + " times"); 
   counter.increment();  
 }  
} 

需要注意這個例子中的兩個非常關(guān)鍵的點(diǎn)：

MyCounter以及MyThreadLocal必須放到web應(yīng)用的路徑中，保被Webapp Classloader加載

ThreadLocal類一定得是ThreadLocal的繼承類，比如例子中的MyThreadLocal，因為ThreadLocal本來被Common Classloader加載，其生命周期與Tomcat容器一致。ThreadLocal的繼承類包括比較常見的NamedThreadLocal，注意不要踩坑。

假如LeakingServlet所在的Web應(yīng)用啟動，MyThreadLocal類也會被Webapp Classloader加載，如果此時web應(yīng)用下線，而線程的生命周期未結(jié)束(比如為LeakingServlet提供服務(wù)的線程是一個線程池中的線程)，那會導(dǎo)致myThreadLocal的實例仍然被這個線程引用，而不能被GC，期初看來這個帶來的問題也不大，因為myThreadLocal所引用的對象占用的內(nèi)存空間不太多，問題在于myThreadLocal間接持有加載web應(yīng)用的webapp classloader的引用（通過myThreadLocal.getClass().getClassLoader()可以引用到），而加載web應(yīng)用的webapp classloader有持有它加載的所有類的引用，這就引起了Classloader泄露，它泄露的內(nèi)存就非?？捎^了。

線程池中線程上下文丟失

ThreadLocal不能在父子線程中傳遞，因此最常見的做法是把父線程中的ThreadLocal值拷貝到子線程中，因此大家會經(jīng)?？吹筋愃葡旅娴倪@段代碼： 

for(value in valueList){  
     Future<?> taskResult = threadPool.submit(new BizTask(ContextHolder.get()));//提交任務(wù)，并設(shè)置拷貝Context到子線程  
     results.add(taskResult);  
}  
for(result in results){  
    result.get();//阻塞等待任務(wù)執(zhí)行完成  
} 

提交的任務(wù)定義長這樣： 

class BizTask<T> implements Callable<T>  {  
    private String session = null;     
    public BizTask(String session) {  
        this.session = session;  
    }      
    @Override  
    public T call(){ 
         try {  
            ContextHolder.set(this.session);  
            // 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯  
        } catch(Exception e){  
            //log error  
        } finally {  
            ContextHolder.remove(); // 清理 ThreadLocal 的上下文，避免線程復(fù)用時context互串  
        }  
        return null;  
    }  
} 

對應(yīng)的線程上下文管理類為： 

class ContextHolder {  
    private static ThreadLocal<String> localThreadCache = new ThreadLocal<>();     
    public static void set(String cacheValue) {  
        localThreadCache.set(cacheValue); 
    }      
    public static String get() {  
        return localThreadCache.get();  
    }      
    public static void remove() {  
        localThreadCache.remove();  
    }     
} 

這么寫倒也沒有問題，我們再看看線程池的設(shè)置： 

ThreadPoolExecutor executorPool = new ThreadPoolExecutor(20, 40, 30, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(40), new XXXThreadFactory(), ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy); 

其中最后一個參數(shù)控制著當(dāng)線程池滿時，該如何處理提交的任務(wù)，內(nèi)置有4種策略 

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy //直接拋出異常  
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy //丟棄當(dāng)前任務(wù)  
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy //丟棄工作隊列頭部的任務(wù)  
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy //轉(zhuǎn)串行執(zhí)行 

可以看到，我們初始化線程池的時候指定如果線程池滿，則新提交的任務(wù)轉(zhuǎn)為串行執(zhí)行，那我們之前的寫法就會有問題了，串行執(zhí)行的時候調(diào)用ContextHolder.remove();會將主線程的上下文也清理，即使后面線程池繼續(xù)并行工作，傳給子線程的上下文也已經(jīng)是null了，而且這樣的問題很難在預(yù)發(fā)測試的時候發(fā)現(xiàn)。

并行流中線程上下文丟失

如果ThreadLocal碰到并行流，也會有很多有意思的事情發(fā)生，比如有下面的代碼： 

class ParallelProcessor<T> {   
    public void process(List<T> dataList) {  
        // 先校驗參數(shù)，篇幅限制先省略不寫  
        dataList.parallelStream().forEach(entry -> {  
            doIt();  
        }); 
    } 
     private void doIt() {  
        String session = ContextHolder.get();  
        // do something  
    }  
} 

這段代碼很容易在線下測試的過程中發(fā)現(xiàn)不能按照預(yù)期工作，因為并行流底層的實現(xiàn)也是一個ForkJoin線程池，既然是線程池，那ContextHolder.get()可能取出來的就是一個null。我們順著這個思路把代碼再改一下： 

class ParallelProcessor<T> {   
     private String session;     
    public ParallelProcessor(String session) {  
        this.session = session;  
    }      
    public void process(List<T> dataList) {  
        // 先校驗參數(shù)，篇幅限制先省略不寫  
        dataList.parallelStream().forEach(entry -> {  
            try {  
                ContextHolder.set(session);  
                // 業(yè)務(wù)處理  
                doIt();  
            } catch (Exception e) {  
                // log it  
            } finally {  
                ContextHolder.remove();  
            }  
        });  
    }  
     private void doIt() {  
        String session = ContextHolder.get();  
        // do something  
    }  
} 

修改完后的這段代碼可以工作嗎？如果運(yùn)氣好，你會發(fā)現(xiàn)這樣改又有問題，運(yùn)氣不好，這段代碼在線下運(yùn)行良好，這段代碼就順利上線了。不久你就會發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中會有一些其他很詭異的bug。原因在于并行流的設(shè)計比較特殊，父線程也有可能參與到并行流線程池的調(diào)度，那如果上面的process方法被父線程執(zhí)行，那么父線程的上下文會被清理。導(dǎo)致后續(xù)拷貝到子線程的上下文都為null，同樣產(chǎn)生丟失上下文的問題，關(guān)于并行流的實現(xiàn)可以參考文章啥？用了并行流還更慢了。