場景題：說一個內(nèi)存溢出的場景和解決方案？
前言
在 Java 語言中解決線程不安全的問題通常有幾種手段：
- 使用鎖（使用 synchronized 或 Lock）；
- 使用線程安全的容器（底層還是通過鎖機(jī)制來保證安全）。
- 使用 ThreadLocal。
鎖的實(shí)現(xiàn)方案是在多線程寫入全局變量時，通過排隊(duì)一個一個來寫入全局變量，從而就可以避免線程不安全的問題了。比如當(dāng)我們使用線程不安全的 SimpleDateFormat 對時間進(jìn)行格式化時，如果使用鎖來解決線程不安全的問題，實(shí)現(xiàn)的流程就是這樣的：
從上述圖片可以看出，通過加鎖的方式雖然可以解決線程不安全的問題，但同時帶來了新的問題，使用鎖時線程需要排隊(duì)執(zhí)行，因此會帶來一定的性能開銷。
然而，如果使用的是 ThreadLocal 的方式，則是給每個線程創(chuàng)建一個 SimpleDateFormat 對象，這樣就可以避免排隊(duì)執(zhí)行的問題了，它的實(shí)現(xiàn)流程如下圖所示：
創(chuàng)建 SimpleDateFormat 也會消耗一定的時間和空間，如果線程復(fù)用 SimpleDateFormat 的頻率比較高的情況下，使用 ThreadLocal 的優(yōu)勢比較大，反之則可以考慮使用鎖。
然而，在我們使用 ThreadLocal 的過程中，很容易就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，如下面的這個事例。
什么是內(nèi)存溢出？
內(nèi)存溢出（Memory Overflow），指的是在程序運(yùn)行過程中，申請的內(nèi)存資源不再被使用，但沒有被正確釋放，導(dǎo)致占用的內(nèi)存不斷增加，最終耗盡系統(tǒng)的可用內(nèi)存。當(dāng)程序嘗試分配更多的內(nèi)存空間時，由于內(nèi)存不足，會拋出 OutOfMemoryError 異常，導(dǎo)致程序終止或崩潰的現(xiàn)象就叫做內(nèi)存溢出。
內(nèi)存溢出代碼演示
在開始演示 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題之前，我們先使用“-Xmx50m”的參數(shù)來設(shè)置一下 Idea，它表示將程序運(yùn)行的最大內(nèi)存設(shè)置為 50m，如果程序的運(yùn)行超過這個值就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，設(shè)置方法如下：
設(shè)置后的最終效果這樣的：
PS：因?yàn)槲沂褂玫?Idea 是社區(qū)版，所以可能和你的界面不一樣，你只需要點(diǎn)擊“Edit Configurations...”找到“VM options”選項(xiàng)，設(shè)置上“-Xmx50m”參數(shù)就可以了。
配置完 Idea 之后，接下來我們來實(shí)現(xiàn)一下業(yè)務(wù)代碼。在代碼中我們會創(chuàng)建一個大對象，這個對象中會有一個 10m 大的數(shù)組，然后我們將這個大對象存儲在 ThreadLocal 中，再使用線程池執(zhí)行大于 5 次添加任務(wù)，因?yàn)樵O(shè)置了最大運(yùn)行內(nèi)存是 50m，所以理想的情況是執(zhí)行 5 次添加操作之后，就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題，實(shí)現(xiàn)代碼如下：
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
publicclass ThreadLocalOOMExample {
/**
* 定義一個 10m 大的類
*/
staticclass MyTask {
// 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B）
privatebyte[] bytes = newbyte[10 * 1024 * 1024];
}
// 定義 ThreadLocal
privatestatic ThreadLocal<MyTask> taskThreadLocal = new ThreadLocal<>();
// 主測試代碼
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 創(chuàng)建線程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(5, 5, 60,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100));
// 執(zhí)行 10 次調(diào)用
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 執(zhí)行任務(wù)
executeTask(threadPoolExecutor);
Thread.sleep(1000);
}
}
/**
* 線程池執(zhí)行任務(wù)
* @param threadPoolExecutor 線程池
*/
private static void executeTask(ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) {
// 執(zhí)行任務(wù)
threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("創(chuàng)建對象");
// 創(chuàng)建對象（10M）
MyTask myTask = new MyTask();
// 存儲 ThreadLocal
taskThreadLocal.set(myTask);
// 將對象設(shè)置為 null，表示此對象不在使用了
myTask = null;
}
});
}
}以上程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
從上述圖片可看出，當(dāng)程序執(zhí)行到第 5 次添加對象時就出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題了，這是因?yàn)樵O(shè)置了最大的運(yùn)行內(nèi)存是 50m，每次循環(huán)會占用 10m 的內(nèi)存，加上程序啟動會占用一定的內(nèi)存，因此在執(zhí)行到第 5 次添加任務(wù)時，就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題。
原因分析
內(nèi)存溢出的問題和解決方案比較簡單，重點(diǎn)在于“原因分析”，我們要通過內(nèi)存溢出的問題搞清楚，為什么 ThreadLocal 會這樣？是什么原因?qū)е铝藘?nèi)存溢出？
要搞清楚這個問題（內(nèi)存溢出的問題），我們需要從 ThreadLocal 源碼入手，所以我們首先打開 set 方法的源碼（在示例中使用到了 set 方法），如下所示：
public void set(T value) {
// 得到當(dāng)前線程
Thread t = Thread.currentThread();
// 根據(jù)線程獲取到 ThreadMap 變量
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value); // 將內(nèi)容存儲到 map 中
else
createMap(t, value); // 創(chuàng)建 map 并將值存儲到 map 中
}從上述代碼我們可以看出 Thread、ThreadLocalMap 和 set 方法之間的關(guān)系：每個線程 Thread 都擁有一個數(shù)據(jù)存儲容器 ThreadLocalMap，當(dāng)執(zhí)行 ThreadLocal.set 方法執(zhí)行時，會將要存儲的值放到 ThreadLocalMap 容器中，所以接下來我們再看一下 ThreadLocalMap 的源碼：
staticclass ThreadLocalMap {
// 實(shí)際存儲數(shù)據(jù)的數(shù)組
private Entry[] table;
// 存數(shù)據(jù)的方法
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
for (Entry e = tab[i];
e != null;
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// 如果有對應(yīng)的 key 直接更新 value 值
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
// 發(fā)現(xiàn)空位插入 value
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
// 新建一個 Entry 插入數(shù)組中
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
// 判斷是否需要進(jìn)行擴(kuò)容
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
rehash();
}
// ... 忽略其他源碼
}從上述源碼我們可以看出：ThreadMap 中有一個 Entry[] 數(shù)組用來存儲所有的數(shù)據(jù)，而 Entry 是一個包含 key 和 value 的鍵值對，其中 key 為 ThreadLocal 本身，而 value 則是要存儲在 ThreadLocal 中的值。
根據(jù)上面的內(nèi)容，我們可以得出 ThreadLocal 相關(guān)對象的關(guān)系圖，如下所示：
也就是說它們之間的引用關(guān)系是這樣的：Thread -> ThreadLocalMap -> Entry -> Key,Value，因此當(dāng)我們使用線程池來存儲對象時，因?yàn)榫€程池有很長的生命周期，所以線程池會一直持有 value 值，那么垃圾回收器就無法回收 value，所以就會導(dǎo)致內(nèi)存一直被占用，從而導(dǎo)致內(nèi)存溢出問題的發(fā)生。
解決方案
ThreadLocal 內(nèi)存溢出的解決方案很簡單，我們只需要在使用完 ThreadLocal 之后，執(zhí)行 remove 方法就可以避免內(nèi)存溢出問題的發(fā)生了，比如以下代碼：
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
publicclass App {
/**
* 定義一個 10m 大的類
*/
staticclass MyTask {
// 創(chuàng)建一個 10m 的數(shù)組（單位轉(zhuǎn)換是 1M -> 1024KB -> 1024*1024B）
privatebyte[] bytes = newbyte[10 * 1024 * 1024];
}
// 定義 ThreadLocal
privatestatic ThreadLocal<MyTask> taskThreadLocal = new ThreadLocal<>();
// 測試代碼
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 創(chuàng)建線程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(5, 5, 60,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100));
// 執(zhí)行 n 次調(diào)用
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 執(zhí)行任務(wù)
executeTask(threadPoolExecutor);
Thread.sleep(1000);
}
}
/**
* 線程池執(zhí)行任務(wù)
* @param threadPoolExecutor 線程池
*/
private static void executeTask(ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) {
// 執(zhí)行任務(wù)
threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("創(chuàng)建對象");
try {
// 創(chuàng)建對象（10M）
MyTask myTask = new MyTask();
// 存儲 ThreadLocal
taskThreadLocal.set(myTask);
// 其他業(yè)務(wù)代碼...
} finally {
// 釋放內(nèi)存
taskThreadLocal.remove();
}
}
});
}
}以上程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
從上述結(jié)果可以看出我們只需要在 finally 中執(zhí)行 ThreadLocal 的 remove 方法之后就不會在出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題了。
remove的秘密
那 remove 方法為什么會有這么大的魔力呢？我們打開 remove 的源碼看一下：
public void remove() {
ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
if (m != null)
m.remove(this);
}從上述源碼中我們可以看出，當(dāng)調(diào)用了 remove 方法之后，會直接將 Thread 中的 ThreadLocalMap 對象移除掉，這樣 Thread 就不再持有 ThreadLocalMap 對象了，所以即使 Thread 一直存活，也不會造成因?yàn)椋═hreadLocalMap）內(nèi)存占用而導(dǎo)致的內(nèi)存溢出問題了。
小結(jié)
本文我們使用代碼的方式演示了 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題，嚴(yán)格來講內(nèi)存溢出并不是 ThreadLocal 的問題，而是因?yàn)闆]有正確使用 ThreadLocal 所帶來的問題。想要避免 ThreadLocal 內(nèi)存溢出的問題，只需要在使用完 ThreadLocal 后調(diào)用 remove 方法即可。
