ThreadLocal 内存泄漏问题

本文说说ThreadLocal由于使用不当造成的内存泄漏问题

Thead和ThreadLocal的内存状况如下图，不了解的同学参考： ​​图解ThreadLocal核心原理​​

如果线程太多，每个线程的value值都很大，是不是会造成内存溢出，写个程序模拟一下OOM的场景

1、程序模拟一下OOM

public class ThreadLocalTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        testOOM();
    }
    private static void testOOM() throws InterruptedException {
        int nThreads = 101;
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
        for (int i = 0; i < nThreads; i++) {
            executorService.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    threadLocal.set(new BigObject());
                    // 业务处理
                }
            });
        }
        Thread.sleep(10 * 1000);
    }
    static class BigObject {
        byte[] _1M_bytes = new byte[1024 * 1024];
    }
}
//

使用 ​​-Xms100m -Xmx100m​​ 参数运行程序

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
  at com.yh.stu.rocketmq.ThreadLocalTest$BigObject.<init>(ThreadLocalTest.java:67)
  at com.yh.stu.rocketmq.ThreadLocalTest$1.run(ThreadLocalTest.java:28)

2、ThreadLocal OOM原因分析

为什么会OOM？因为线程池有101个线程，每一个线程都会有个Map，每个Map中存放了1M大小的对象，当循环执行到100左右的时候，堆内存就放满了，再向线程中放入Map时就OOM了

解决办法 ：在​​// 业务处理​​​的后面加入​​threadLocal.remove()​​​，就不会OOM了，垃圾回收器会回收线程中的​​new BigObject()​​对象的空间

3、Thread中的 Map

从前文中我们感觉到，用户的数据是存在Thread的Map中的，ThreadLocal对象只是作为Map的key的方式存在着

key是虚引用，内存不够垃圾回收时会回收，但value却不会， 看下图

执行 ​​threadLocal.remove()​​​ 方法，将引用置为null，value对应的对象​​BigObject​​没有引用指向它，可以被回收

附录-WeakReference使用

运行参数 ​​-Xms100m -Xmx100m​​

public static void testWeakReference() throws InterruptedException {
    while(true){
         new Thread(){
             @Override
             public void run() {
                 WeakReference<BigObject> wref
                       = new WeakReference<>(new BigObject());
                 try {
                     Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
                 } catch (InterruptedException e) {
                     e.printStackTrace();
                 }
             }
         }.start();
  
         Thread.sleep(100);
     }
}

这个程序不会造成内存溢出，因为弱引用在内存不足时会被垃圾回收器回收