吊打 ThreadLocal,谈谈FastThreadLocal为啥能这么快?

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2022-06-11 22:54


来源:blog.csdn.net/mycs2012/article/details/90898128


# FastThreadLocal的引入背景和原理简介


既然jdk已经有ThreadLocal,为何netty还要自己造个FastThreadLocal?FastThreadLocal快在哪里?


这需要从jdk ThreadLocal的本身说起。如下图:



在java线程中,每个线程都有一个ThreadLocalMap实例变量(如果不使用ThreadLocal,不会创建这个Map,一个线程第一次访问某个ThreadLocal变量时,才会创建)。


该Map是使用线性探测的方式解决hash冲突的问题,如果没有找到空闲的slot,就不断往后尝试,直到找到一个空闲的位置,插入entry,这种方式在经常遇到hash冲突时,影响效率。


FastThreadLocal(下文简称ftl)直接使用数组避免了hash冲突的发生,具体做法是:每一个FastThreadLocal实例创建时,分配一个下标index;分配index使用AtomicInteger实现,每个FastThreadLocal都能获取到一个不重复的下标。


当调用ftl.get()方法获取值时,直接从数组获取返回,如return array[index],如下图:



# 实现源码分析


根据上文图示可知,ftl的实现,涉及到InternalThreadLocalMap、FastThreadLocalThread和FastThreadLocal几个类,自底向上,我们先从InternalThreadLocalMap开始分析。


InternalThreadLocalMap类的继承关系图如下:


2.1 UnpaddedInternalThreadLocalMap的主要属性


static final ThreadLocal slowThreadLocalMap = new ThreadLocal();static final AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger();Object[] indexedVariables;



数组indexedVariables就是用来存储ftl的value的,使用下标的方式直接访问。nextIndex在ftl实例创建时用来给每个ftl实例分配一个下标,slowThreadLocalMap在线程不是ftlt时使用到。


2.2 InternalThreadLocalMap分析


InternalThreadLocalMap的主要属性:


// 用于标识数组的槽位还未使用public static final Object UNSET = new Object();/** * 用于标识ftl变量是否注册了cleaner * BitSet简要原理: * BitSet默认底层数据结构是一个long[]数组,开始时长度为1,即只有long[0],而一个long有64bit。 * 当BitSet.set(1)的时候,表示将long[0]的第二位设置为true,即0000 0000 ... 0010(64bit),则long[0]==2 * 当BitSet.get(1)的时候,第二位为1,则表示true;如果是0,则表示false * 当BitSet.set(64)的时候,表示设置第65位,此时long[0]已经不够用了,扩容处long[1]来,进行存储 * * 存储类似 {index:boolean} 键值对,用于防止一个FastThreadLocal多次启动清理线程 * 将index位置的bit设为true,表示该InternalThreadLocalMap中对该FastThreadLocal已经启动了清理线程 */private BitSet cleanerFlags; private InternalThreadLocalMap() {        super(newIndexedVariableTable());}
private static Object[] newIndexedVariableTable() { Object[] array = new Object[32]; Arrays.fill(array, UNSET); return array;}



比较简单,newIndexedVariableTable()方法创建长度为32的数组,然后初始化为UNSET,然后传给父类。之后ftl的值就保存到这个数组里面。

注意,这里保存的直接是变量值,不是entry,这是和jdk ThreadLocal不同的。InternalThreadLocalMap就先分析到这,其他方法在后面分析ftl再具体说。


2.3 ftlt的实现分析


要发挥ftl的性能优势,必须和ftlt结合使用,否则就会退化到jdk的ThreadLocal。ftlt比较简单,关键代码如下:


public class FastThreadLocalThread extends Thread {  // This will be set to true if we have a chance to wrap the Runnable.  private final boolean cleanupFastThreadLocals;    private InternalThreadLocalMap threadLocalMap;    public final InternalThreadLocalMap threadLocalMap() {        return threadLocalMap;  }  public final void setThreadLocalMap(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {        this.threadLocalMap = threadLocalMap;  }}



ftlt的诀窍就在threadLocalMap属性,它继承java Thread,然后聚合了自己的InternalThreadLocalMap。后面访问ftl变量,对于ftlt线程,都直接从InternalThreadLocalMap获取变量值。


2.4 ftl实现分析


ftl实现分析基于netty-4.1.34版本,特别地声明了版本,是因为在清除的地方,该版本的源码已经注释掉了ObjectCleaner的调用,和之前的版本有所不同。


2.4.1 ftl的属性和实例化


private final int index;
public FastThreadLocal() { index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();}



非常简单,就是给属性index赋值,赋值的静态方法在InternalThreadLocalMap:


 public static int nextVariableIndex() {        int index = nextIndex.getAndIncrement();        if (index < 0) {            nextIndex.decrementAndGet();            throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables");        }        return index;  }



可见,每个ftl实例以步长为1的递增序列,获取index值,这保证了InternalThreadLocalMap中数组的长度不会突增。


2.4.2 get()方法实现分析


public final V get() {    InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get(); // 1    Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index); // 2    if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {        return (V) v;    }
V value = initialize(threadLocalMap); // 3 registerCleaner(threadLocalMap); // 4 return value;}



1.先来看看InternalThreadLocalMap.get()方法如何获取threadLocalMap:


=======================InternalThreadLocalMap=======================    public static InternalThreadLocalMap get() {        Thread thread = Thread.currentThread();        if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {            return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);        } else {            return slowGet();        }    }      private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) {        InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap();        if (threadLocalMap == null) {            thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap());        }        return threadLocalMap;    }



因为结合FastThreadLocalThread使用才能发挥FastThreadLocal的性能优势,所以主要看fastGet方法。该方法直接从ftlt线程获取threadLocalMap,还没有则创建一个InternalThreadLocalMap实例并设置进去,然后返回。


2.threadLocalMap.indexedVariable(index)就简单了,直接从数组获取值,然后返回:


  public Object indexedVariable(int index) {        Object[] lookup = indexedVariables;        return index < lookup.length? lookup[index] : UNSET;    }



3.如果获取到的值不是UNSET,那么是个有效的值,直接返回。如果是UNSET,则初始化。


initialize(threadLocalMap)方法:


  private V initialize(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {        V v = null;        try {            v = initialValue();        } catch (Exception e) {            PlatformDependent.throwException(e);        }        threadLocalMap.setIndexedVariable(index, v); // 3-1        addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this); // 3-2        return v;    }



3.1.获取ftl的初始值,然后保存到ftl里的数组,如果数组长度不够则扩充数组长度,然后保存,不展开。


3.2.addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this)的实现,是将ftl实例保存在threadLocalMap内部数组第0个元素的Set集合中。


此处不贴代码,用图示如下:


4.registerCleaner(threadLocalMap)的实现,netty-4.1.34版本中的源码:


private void registerCleaner(final InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {        Thread current = Thread.currentThread();        if (FastThreadLocalThread.willCleanupFastThreadLocals(current) || threadLocalMap.isCleanerFlagSet(index)) {            return;        }
threadLocalMap.setCleanerFlag(index);

// TODO: We need to find a better way to handle this. /* // We will need to ensure we will trigger remove(InternalThreadLocalMap) so everything will be released // and FastThreadLocal.onRemoval(...) will be called. ObjectCleaner.register(current, new Runnable() { @Override public void run() { remove(threadLocalMap);

// It's fine to not call InternalThreadLocalMap.remove() here as this will only be triggered once // the Thread is collected by GC. In this case the ThreadLocal will be gone away already. } }); */}



由于ObjectCleaner.register这段代码在该版本已经注释掉,而余下逻辑比较简单,因此不再做分析。


2.5 普通线程使用ftl的性能退化


随着get()方法分析完毕,set(value)方法原理也呼之欲出,限于篇幅,不再单独分析。


前文说过,ftl要结合ftlt才能最大地发挥其性能,如果是其他的普通线程,就会退化到jdk的ThreadLocal的情况,因为普通线程没有包含InternalThreadLocalMap这样的数据结构,接下来我们看如何退化。


从InternalThreadLocalMap的get()方法看起:


=======================InternalThreadLocalMap=======================    public static InternalThreadLocalMap get() {        Thread thread = Thread.currentThread();        if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {            return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);        } else {            return slowGet();        }    }
private static InternalThreadLocalMap slowGet() { // 父类的类型为jdk ThreadLocald的静态属性,从该threadLocal获取InternalThreadLocalMap ThreadLocal slowThreadLocalMap = UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap; InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get(); if (ret == null) { ret = new InternalThreadLocalMap(); slowThreadLocalMap.set(ret); } return ret; }



从ftl看,退化操作的整个流程是:从一个jdk的ThreadLocal变量中获取InternalThreadLocalMap,然后再从InternalThreadLocalMap获取指定数组下标的值,对象关系示意图:



# ftl的资源回收机制


在netty中对于ftl提供了三种回收机制:


自动:使用ftlt执行一个被FastThreadLocalRunnable wrap的Runnable任务,在任务执行完毕后会自动进行ftl的清理。


手动:ftl和InternalThreadLocalMap都提供了remove方法,在合适的时候用户可以(有的时候也是必须,例如普通线程的线程池使用ftl)手动进行调用,进行显示删除。


自动:为当前线程的每一个ftl注册一个Cleaner,当线程对象不强可达的时候,该Cleaner线程会将当前线程的当前ftl进行回收。(netty推荐如果可以用其他两种方式,就不要再用这种方式,因为需要另起线程,耗费资源,而且多线程就会造成一些资源竞争,在netty-4.1.34版本中,已经注释掉了调用ObjectCleaner的代码。)


# ftl在netty中的使用


ftl在netty中最重要的使用,就是分配ByteBuf。基本做法是:每个线程都分配一块内存(PoolArena),当需要分配ByteBuf时,线程先从自己持有的PoolArena分配,如果自己无法分配,再采用全局分配。


但是由于内存资源有限,所以还是会有多个线程持有同一块PoolArena的情况。不过这种方式已经最大限度地减轻了多线程的资源竞争,提高程序效率。


具体的代码在PoolByteBufAllocator的内部类PoolThreadLocalCache中:


  final class PoolThreadLocalCache extends FastThreadLocal<PoolThreadCache> {
@Override protected synchronized PoolThreadCache initialValue() { final PoolArena<byte[]> heapArena = leastUsedArena(heapArenas);            final PoolArena directArena = leastUsedArena(directArenas);
Thread current = Thread.currentThread(); if (useCacheForAllThreads || current instanceof FastThreadLocalThread) { // PoolThreadCache即为各个线程持有的内存块的封装 return new PoolThreadCache( heapArena, directArena, tinyCacheSize, smallCacheSize, normalCacheSize, DEFAULT_MAX_CACHED_BUFFER_CAPACITY, DEFAULT_CACHE_TRIM_INTERVAL); } // No caching so just use 0 as sizes. return new PoolThreadCache(heapArena, directArena, 0, 0, 0, 0, 0); } }


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