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從 ThreadLocal 常見操作入手分析原始碼。

在開發過程中碰到過 ThreadLocal ,一直都沒有認真看看究竟是怎麼實現的,於是花了點時間理解了下,做一個筆記算是分享下。 原始碼基於 Android SDK 26 JDK 1.8

看到目錄是不是感覺有點奇怪,這些是什麼,算是一些比較關鍵的方法吧。

打算從 ThreadLocal 中的常見操作進行尋找原理,NewSetGetRemove 進行分析。如果沒有耐心的看完的話,建議直接點 【二.2.3】replaceStaleEntry()

【一】ThreadLocal 結構

首先大概瞄一眼 ThreadLocal 結構。

【一】
 public class ThreadLocal
<T> { …… public ThreadLocal() {} static class ThreadLocalMap { //【節點類】 static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> { /** The value associated with this ThreadLocal. */ Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) { super(k); value = v; } } /** * The initial capacity -- 【MUST be a power of two. 】 */ //【預設初始容量】 private static final int INITIAL_CAPACITY
= 16; /** * The table, resized as necessary. * table.length MUST always be a power of two. */ //【存放節點的table】 private Entry[] table; /** * The number of entries in the table. */ //【已存放節點的個數】 private int size = 0; /** * The next size value at which to resize. */ //【容量預警閥值】 private int threshold; // Default to 0 …… }

首先按照我們常用的使用方式。

    ThreadLocal<T> mThreadLocal = new ThreadLocal();

按照這個建構函式點進去,發現啥操作都沒有。 那就從常見的set入手吧。

【二】ThreadLocal.set()

	【二】
    public void set(T value) {
        //【新建一個執行緒並指向了當前執行緒】
        Thread t = Thread.currentThread();
        //【從當前執行緒中拿到 ThreadLocalMap】
        ThreadLocalMap map = getMap(t);【二.1if (map != null)
            map.set(this, value);【二.2else
            createMap(t, value);【二.3}

然後我們來看看這三個方法。

【二.1】getMap()

	【二.1】
    ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }
    
    //【既然是執行緒裡的屬性,咱們就找找 Thread 有沒有這個東西】
    public class Thread implements Runnable {
        …… 
        /* ThreadLocal values pertaining to this thread. 
        * This map is maintained by the ThreadLocal class. */
        
        ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
        …… 
    }

果然有這個屬性,然後在 Thread 當中查詢是否有相關呼叫初始化 暫時沒有找到,我們就預設為 null 。先看 if (map != null) 的情況。

【二.3】createMap()

	【二.3void createMap(Thread t, T firstValue) {
        //【初始化t執行緒的ThreadLocalMap。】
         t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
    }

   
    /**
    * Construct a new map initially containing (firstKey, firstValue).
    * ThreadLocalMaps are constructed lazily, so we only create
    * one when we have at least one entry to put in it.
    */
    //【從構造方法從也看出,如果是走這個構造方法。】
    //【第一次建立是拿到了一個鍵值對,初始化後會直接插入新資料。】
    ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
        //【初始化節點陣列】
        table = new Entry[INITIAL_CAPACITY]; 【二.3.1】
        int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);【二.3.2//【插入第一個節點,調整節點陣列大小,設定預警閥值。】
        table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
        size = 1;
        //【根據最大長度設定預警值】
        setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
    }

    /**
    * The initial capacity -- 【MUST be a power of two.】
    */
    private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
    
    /**
    * Set the resize threshold to maintain at worst a 2/3 load factor.
    */
    private void setThreshold(int len) {
        threshold = len * 2 / 3;
    }    
    

觀察 ThreadLocalMap 的建構函式,是當需要開始放進資料的時候,才會初始化。

【二.3.1】INITIAL_CAPACITY

INITIAL_CAPACITY 的註釋,我標記了下。

什麼叫 power-of-two ,這個要是說成兩種的力量?功率?

聽著感覺怎麼和計算機也不掛鉤,咱們去google(baidu)下。

能看到一個解釋類似的解釋: power() :返回數字乘冪的計算結果。

咱們猜測下 power of two,是不是2的多少次方。

INITIAL_CAPACITY - 1 16 - 1 = 15。一個數好像不好說明問題,咱們多試幾個2的n次方-1來試試。看看能不能找到什麼規律。

3 = 22 - 1 ; 7 = 23 - 1 ; 15 = 24 - 1; 31 = 25 - 1 ; 63 = 26 - 1

然後都換成2進位制看看。(只看八位)

3 = 00000011 ; 7 = 00000111 ; 15 = 00001111 ; 31 = 00011111 ; 63 = 00111111

發現0和1很整齊嘛,彷彿是有某種規律,咱們來看下下一個。 ThreadLocal.threadLocalHashCode.

【二.3.2】ThreadLocalHashCode

    【二.3.2public class ThreadLocal{
        ……
        //【原來還是一個方法,那我們繼續跳轉。】
        private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();
        ……
        //【呼叫自身的自身的hasconde獲取再增加。】
        private static int nextHashCode() {
            return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
        }
        
        private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
         
        /**
         * The difference between successively generated hash codes - turns
         * implicit sequential thread-local IDs into near-optimally spread
         * multiplicative hash values for 【power-of-two-sized tables.】
         */
        private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
        ……
    }
    
    public class AtomicInteger{
        ……
        /**
         * Atomically adds the given value to the current value.
         * 
         * @param delta the value to add 
         * @return the previous value
         */
        //【從這段註釋來看,應該是將原值,加上delta的值。】
        public final int getAndAdd(int delta) {
            return U.getAndAddInt(this, VALUE, delta);
        }
        ……   
    }

不斷累加 HASH_INCREMENT 作為自己的 hashCode。從剛剛的結果來看, INITIAL_CAPACITY - 1 得出了一堆 01 規律的數字,來觀察下。

如果它與一個數進行 & 運算,高位的資料按位與 0 & 計算,都是 0 ;低位資料按位與 1 & 計算,都是原資料。

在這裡插入圖片描述 是不是這樣就忽略高位,保留低位啦。這樣就保證了 & 之後的數,是小於等於 len - 1。剛好也是從 table[0] ~ table[len-1]。

剛分析了 map == null 的情況,來接下來分析下,如果 map != null 的情況。

【二.2】set()

	Code【二.2private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    	//【指向ThreadLocalMap中的節點集合】
    	Entry[] tab = table;【二.2.1】
    	int len = tab.length;
    	//【根據雜湊按位進行運算出 index。】
    	int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
    	//【從index往後迴圈查詢。判斷是先找到key,還是先碰到一個 table 中一個空的位置。】
    	for (Entry e = tab[i];e != null;e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {【二.2.2//【如果從這個迴圈裡結束,就說明是先找到對應的節點。】
    		ThreadLocal<?> k = e.get();
    		//【如果發現之前ThreadLocal儲存過,則修改舊值後返回。】
    		if (k == key) {
    			e.value = value;
    			return;
    		}
    		//【如果是ThreadLocal == null,看名字是一些替換舊資料的操作並返回。】
    		if (k == null) {
    			replaceStaleEntry(key, value, i);【二.2.3return;
    		}
    	}
    	
    	//【如果走這,則說明先碰到 table 中空的位置,在index位置放進新資料。】
    	tab[i] = new Entry(key, value);
    	int sz = ++size;
    	//【看名字又是一些清除的操作,進行預警值的判斷之後還有一次rehash()操作。】
    	if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    		rehash();【二.2.4}    

好吧,發現這次挑戰要多一點。一個一個看。

【二.2.1】ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry

	【二.2.1//需要說明的就是,鍵是ThreadLocal型別,並且是弱引用的.
    static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
        /** The value associated with this ThreadLocal. */
        
        Object value;

        Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
            super(k);
            value = v;
        }
    }

來看個小例子,比如咱們先這麼操作下,建兩個 ThreadLocal

    //【新建兩個ThreadLocal,並存放不同的類。】
    ThreadLocal<String> t1 = new ThreaLocal();
    ThreadLocal<Integer> t2 = new ThreaLocal();
    //【thread1 】
    t1.set("One");
    t2.set(1);
    //【thread2】
    t1.set("Two");
    t2.set(2);
    //【然後兩個 Thread Entry[] tables 應該就差不多是這種.】
    //【thread1】
    Entry[] table = [<t1,"One">,<t2,1>];
    //【thread2】
    Entry[] table = [<t1,"Two">,<t2,2>];
    
    //【測試下,貼部分程式碼 安卓下測試的。】
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        
        //【主執行緒設定一次】
        t1.set("One");
        t2.set(1);
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //【新開執行緒再設定一次】
                t1.set("Two");
                t2.set(2);
                //【新執行緒取一次結果】
                Log.w(TAG, " new Thread t1.get() : " +
                t1.get() + " ; t2.get() : " + t2.get());
            }
        }).start();
        //【主執行緒再取一次結果】
        Log.w(TAG, "main Thread t1.get() : " + t1.get() + " ; t2.get() : " + t2.get());
    }
    

來執行看看結果。

**

取值的時候就會先拿到對應執行緒的 ThreaLocalMap ,再通過對比 table 中每個節點中 key 的值,獲得對應的值。

【二.2.2】nextIndex()

	【二.2.2private static int nextIndex(int i, int len) {
        return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
    }

這個方法簡單,小於長度時加1向後移動,不過那如果等於長度之後,就返回0.是不是可以理解為,向後一直迴圈,滿了之後又從0開始,是一個迴圈的陣列?

table[0] ~ table[len-1] -> table[0] 從 0 到末尾,又重新指向 0。

【二.2.3】replaceStaleEntry()

	【二.2.3private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,int staleSlot) {
    	Entry[] tab = table;
    	int len = tab.length;
    	Entry e;
    
    	//【先存放原計劃 index】
    	int slotToExpunge = staleSlot;
    	//【向前迴圈尋找,是否存在節點的鍵為 null ,如果存在則向左一直查詢並存儲最靠左的 index,直到節點指向了一個 null 的位置】
    	//【這個和之前的nextIndex()差不多。這個是向前迴圈】
    	for (int i = prevIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = prevIndex(i, len))
    		if (e.get() == null)
    			slotToExpunge = i;
    
    	//【從原計劃 index 向後查詢】
    	for (int i = nextIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = nextIndex(i, len)) {
    		ThreadLocal<?> k = e.get();
    
    		// If we find key, then we need to swap it
    		// with the stale entry to【maintain hash table order.】
    		// The newly stale slot, or any other stale slot
    		// encountered above it, can then be sent to expungeStaleEntry
    		// to remove or rehash all of the other entries in run.
    		
    		if (k == key) {
        		//【如果判斷是相同的key,則先替換舊值,將之前在原計劃index的資料,移到key相等的位置】
        		//【再把替換過的節點插入到原計劃index 以保證之前的hash順序一致。如上的註釋】
    			e.value = value;
    			tab[i] = tab[staleSlot];
    			tab[staleSlot] = e;
    
    			// Start expunge at preceding stale entry if it exists
    			//【如果上一步向左掃描都沒有節點鍵為null的情況,因為 staleSlot 目前沒有改變】
    			//【反推如果 slotToExpunge == staleSlot 成立,則說明上一步向左掃描沒有找到節點的鍵為null情況(碰到null節點前)】
    			if (slotToExpunge == staleSlot)
    				slotToExpunge = i;
    			//【將i的值作為清除的index傳入,就是兩種情況,左邊有節點鍵為null的index,或者此處交換之後的index】
    			cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
    			return;
    		}
    
    		// If we didn't find stale entry on backward scan, the
    		// first stale entry seen while scanning for key is the
    		// first still present in the run.
    		//【如果沒有找到,slotToExpunge 則等於從staleSlot右邊算,第一個碰到節點鍵為null的index】
    		if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
    			slotToExpunge = i;
    	}
    
    	// If key not found, put new entry in stale slot
    	//【如果沒有找到該ThreadLocal,則在原計劃位置插入新Enrty】
    	tab[staleSlot].value = null;
    	tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
    
    	// If there are any other stale entries in run, expunge them
    	//【如果兩個資料不相等則說明右邊存在鍵為null的Enrty,然後從那個index開始清除】
    	if (slotToExpunge != staleSlot)
    		cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);2.3.1】【2.3.2}

好吧,長方法又來了 …… 在這裡插入圖片描述 不過 … 縱使困頓難行,亦當砥礪奮進嘛。

  • 先存放最先計劃替換的 index ,先向左查詢,判斷是否有鍵為 null 的節點,有的話,就替換一次 slotToExpunge 的值,一直查詢儲存最左邊的,直到碰到 null 的位置。
  • 向右查詢,是否存在 key 相同的節點。
    • 如果向右能找到,則替換節點 value ,並且與 staleSlot 位置進行交換,保證之前的雜湊順序,然後從 slotToExpunge 開始清理。
    • 如果不能找到,判斷上一步是否在左邊查詢到鍵為 null 的節點,如果沒有向左移動過,則從 staleSlot + 1 處開始清理。
  • 如果沒有找到節點,則在最開始位置進行插入資料,並判斷是否需要清理
    • 如果向左和向右查詢的時候,都是正常的話,那麼 staleSlot == staleToExpunge ,則不需要清理。
    • 否則就從 slotToExpunge 開始清理。

好吧,文字描述了,估計還是有點抽象,還是來幾張圖好說明一下。先分析第一個迴圈,向左迴圈查詢。 接下來分析後面的迴圈,向右迴圈查詢。 關於 staleToExpunge ,只要它向左移動過之後,清理肯定是從左開始的,並且因為中間是連續的,所以與 staleSlot 的位置就沒有關係了。

把這個拿下之後,就大概能明白清理的思路了,剩下就是分析各種清理的方法了。

【二.2.3.1】expungeStaleEntry()
		
	【二.2.3.1/**
    * Expunge a stale entry by rehashing any possibly colliding entries
    * lying between staleSlot and the next null slot.  This also expunges
    * any other stale entries encountered before the trailing null.  See
    * Knuth, Section 6.4
    *
    * @param staleSlot index of slot known to have null key
    * @return the index of the next null slot after staleSlot
    * (all between staleSlot and this slot will have been checked
    * for expunging).
    */
    private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    	Entry[] tab = table;
    	int len = tab.length;
    
    	// expunge entry at staleSlot.
    	//【注意】這裡是先置空value,再置空key。
    	tab[staleSlot].value = null;
    	tab[staleSlot] = null;
    	size--;
    
    	// Rehash until we encounter null
    	Entry e;
    	int i;
    	//【從要清除的index開始向後掃描】
    	for (i = nextIndex(staleSlot, len);(e = tab[i]) != null;i = nextIndex(i, len)) {
    		ThreadLocal<?> k = e.get();
    		//【如果碰到節點鍵為null,會釋放掉值,並置空table[i].調整table大小】
    		if (k == null) {
    			e.value = null;
    			tab[i] = null;
    			size--;
    		} else {
    			int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
    			//【如果碰到鍵不為null,則會重新算出新index,如果不在原來的位置,置空原位置,就線性向後一直探測到null節點並放入】
    			if (h != i) {
    				tab[i] = null;
    				// Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until
    				// null because multiple entries could have been stale.
    				//【向後探測直到存在null的位置放入資料】
    				while (tab[h] != null)
    					h = nextIndex(h, len);
    				tab[h] = e;
    			}
    		}
    	}
    	return i;
    }

此處返回的i,已經是 for 迴圈不成立的時候,就是碰到空節點的時候。

【二.2.3.2】cleanSomeSlots()
	【二.2.3.2private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
    	boolean removed = false;
    	Entry[] tab = table;
    	int len = tab.length;
    	do {
    		i = nextIndex(i, len);
    		Entry e = tab[i];
    		if (e != null && e.get() == null) {
    			n = len;
    			removed = true;
    			i = expungeStaleEntry(i);
    		}
    	} while ( (n >>>= 1) != 0);
    	return removed;
    }
       

從剛剛呼叫時傳入的數值。 cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len) ;

expungeStaleEntry() 返回為一個空鍵節點 indexcleanSomeSlots() 則從 index 下一個開始查詢。

如果查詢到的節點不為 null ,但是鍵為 null ,則從該處開始清理資料。

清理一次,則 n 向右移一位,table 大小縮小一半( 1 變 0 肯定是不算哈)。

其實此處沒太想通退出迴圈的條件是連續 logN 次 沒找到鍵為 null 的節點。

有個小細節:nextIndexpreIndex 為什麼從 ±1開始計算,而不是從傳入的值計算,從方法的呼叫來看。 傳入的一般是節點為 null index ,如果直接從 index 開始進行迴圈查詢,則直接就中斷了。

【二.2.4】rehash()

	【二.2.4private void rehash() {
        //【清理所有老舊的資料(即鍵為null的節點。)】
        expungeStaleEntries();

        // Use lower threshold for doubling to avoid hysteresis
        //【如果清理之後,仍大於預警值的3/4,則兩倍擴容】
        if (size >= threshold - threshold / 4)
            resize();
    }

    /**
    * Expunge all stale entries in the table.
    */
    //【迴圈查詢清理】
    private void expungeStaleEntries() {
        Entry[] tab = table;
        int len = tab.length;
        for (int j = 0; j < len; j++) {
            Entry e = tab[j];
            if 
            
           

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