背景 #
在一次代码评审中，同事指出我使用 ThreadLocal 可能会导致内存泄漏，这让我大吃一惊——ThreadLocal 这么常用的工具类怎么会引发内存泄漏呢？于是我开始深入研究这个问题。
什么是内存泄漏？ #
在 Java 中，垃圾回收（GC）是自动进行的，但当某些对象在使用完毕后无法被正确回收时，就会发生内存泄漏。这些"毒瘤"会逐渐积累，最终可能导致 OutOfMemoryError（OOM）。
ThreadLocal 为什么会内存泄漏？ #
ThreadLocal 的实现原理是通过每个线程内部维护的一个 ThreadLocalMap 来存储数据。这个 Map 使用 ThreadLocal 实例作为键，存储线程特定的值。
当线程死亡时，ThreadLocal 会释放内存吗？ #
会的！ 当线程结束时，其内部的 ThreadLocalMap 会随之被回收，所有关联的 ThreadLocal 值也会被清理。
但问题在于：如果线程没有死亡，并且没有调用 remove() 方法，ThreadLocal 会一直持有其值。
内存泄漏的真正原因 #
现代 Java 应用普遍使用线程池，这意味着线程在执行完任务后不会关闭，而是会继续存活在线程池中等待下一个任务。看看这个示例代码：
public class ThreadLocalRecyclePoolTest {
private static final ThreadLocal<byte[]> threadLocal = new ThreadLocal<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AtomicReference<WeakReference<byte[]>> weakRefHolder = new AtomicReference<>();
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
executor.submit(() -> {
try {
byte[] data = new byte[10 * 1024 * 1024]; // 10MB 大对象
threadLocal.set(data);
weakRefHolder.set(new WeakReference<>(data));
System.out.println("WorkerThread: ThreadLocal 值已设置");
} finally {
latch.countDown();
}
});
latch.await();
System.out.println("触发 GC");
for (int i = 0; i < 3; i++) {
System.gc();
Thread.sleep(1000);
}
WeakReference<byte[]> weakRef = weakRefHolder.get();
if (weakRef.get() == null) {
System.out.println("ThreadLocal 值已被回收");
} else {
System.out.println("ThreadLocal 值未被回收");
}
}
}
在这个例子中，即使我们显式调用了 GC，ThreadLocal 中的大对象仍然不会被回收，因为线程池中的线程仍然存活并持有对它的引用。
ThreadLocal 的两种典型用法 #
1. 临时存储袋（上下文传递） #
在多级调用中，如果底层函数需要访问上层调用的变量，有两种方法：
- 通过方法参数层层传递（改动大，侵入性强）
- 使用 ThreadLocal 临时存储（简洁但需要谨慎）
问题：如果使用后不调用 remove()，在线程池中这个变量会一直存在，成为无法回收的垃圾。
注意：普通 ThreadLocal 在子线程中不可见，需要使用 InheritableThreadLocal 来复制值到子线程。
2. 线程安全类（如 SimpleDateFormat） #
SimpleDateFormat 不是线程安全的，常见解决方案：
private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> threadLocalSdf =
ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));
内存考量：每个线程首次使用时创建一个 SimpleDateFormat 对象。对于大多数应用来说，这个开销是可以接受的。除非内存极其紧张，否则不必每次都 remove()。
解决方案：
- 设置线程存活时间（适合低频调用场景）
- 高频调用场景下，权衡是否值得每次都创建新实例
总结 #
ThreadLocal 确实可能导致内存泄漏，但关键在于理解其使用场景：
- 对于临时存储模式，必须确保在使用后调用 remove()
- 对于线程安全工具类模式，内存开销通常是可接受的
不要人云亦云地认为所有 ThreadLocal 使用都会导致严重内存泄漏。掌握核心原理，根据实际场景做出合理选择才是关键。内存泄漏不可怕，可怕的是对技术细节的一知半解和盲目恐慌。