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阅读本文需要首先大体了解ThreadLocal。不啰嗦，直接进入正题。
标签：【各种级别】【Java】【源码】
1. 问
连环四问：
- ThreadLocal的原理?
- 内存泄漏的原因?
- InheritableThreadLocal用过吗?
- Netty的FastThreadLocal是什么?
2. 分析
ThreadLocal作为实现“线程封闭”的最主要的编程手段，经常被使用。比如，比如，传统的SimpleDateFormat，不是线程安全的。如果你声明成全局变量，在并发环境下就会产生时间错乱。一种好的解决方式，就是使用ThreadLocal。
ThreadLocal使用非常广泛。比如，Spring的事务管理，就是通过它实现的。但它的弱点也是有的，不能透传(不能被子线程获取)，所以催生了InheritableThreadLocal，甚至更高级的封装库。
3. 答
3.1 ThreadLocal的原理?
看过源码就不难回答。如下图(这张图最易懂)，ThreadLocal的get和remove方法，只不过是一个使用的快捷方式。它的真正数据，是存在于线程中的一个叫做ThreadLocalMap的结构里。
一个ThreadLocal的值，会根据线程的不同，分散在N个线程中。所以获取ThreadLocal的Value，有两个步骤。
- 第一步，根据线程获取Map
- 第二部，根据自身从Map中获取值，所以它的this就是Map的Key
这没什么原理。这就是一个为了照顾编码习惯的数据结构。
3.2 内存泄漏的原因?
严格来说，ThreadLocal没有内存泄漏问题。有的话，那就是你忘记执行remove方法。这是不正确使用引起的。
这和其他一些内存泄漏的问题是一致的，比如：
- 流没有关闭
- 连接没有断开
- 滥用static map
为什么会有泄漏问题?
如果你不调用remove方法的话，ThreadLocal所对应的值，就会存在，一直到当前线程的销毁。
众所周知，线程的生命周期都比较长，加上现在普遍使用的线程池，会让线程的生命更加长。不remove，当然不会释放。这和Key，到底是不是弱引用，关系不大。
那这种情况，属不属于泄漏问题，是一个咬字眼的问题。面试的过程是探讨，并不一定要标准的答案。
比起内存泄漏问题，线程池所引起的数据错乱问题，更加应该引起关心。因为放在ThreadLocal的数据，肯定不会很大，泄漏顶多占用一点内存而已;而数据错乱，可是会引起业务Bug的。
3.3 InheritableThreadLocal用过吗?
InheritableThreadLocal在父子线程传递值的时候用到过，解决了threadlocal不能在父子线程间传值的问题。
这个在本质上，还是通过Thread来实现的。通过两个Map来进行属性拷贝。
- /* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
- * by the ThreadLocal class. */
- ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
- /*
- * InheritableThreadLocal values pertaining to this thread. This map is
- * maintained by the InheritableThreadLocal class.
- */
- ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
不要高兴太早，对于使用线程池的情况，由于会缓存线程，线程是缓存起来反复使用的。这时父子线程关系的上下文传递，已经没有意义。
附加问：你如何解决的?
阿里这里有个库，https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local 专门解决变量跨线程共享。如果你面的阿里，不妨顺便舔一把。
3.4 Netty的FastThreadLocal是什么
既然Java中有了ThreadLocal类了，为什么Netty还自己创建了一个叫做FastThreadLocal的结构?
我们首先来看一下ThreadLocal的实现。
Thread类中，有一个成员变量threadLocals，存放了与本线程相关的所有自定义信息。对这个变量的定义在Thread类，而操作却在ThreadLocal类中。
问题就出在ThreadLocalMap类上，它虽然叫Map，但却没有实现Map的接口。如图，ThreadLocalMap在rehash的时候，并没有采用类似HashMap的数组+链表+红黑树的做法，它只使用了一个数组，使用开放寻址(遇到冲突，依次查找，直到空闲位置)的方法，这种方式是非常低效的。
由于Netty对ThreadLocal的使用非常频繁，Netty对它进行了专项的优化。它之所以快，是因为在底层数据结构上做了文章，使用常量下标对元素进行定位，而不是使用JDK默认的探测性算法。
底层的InternalThreadLocalMap对cacheline也做了相应的优化。
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