ThreadLocal底层实现原理详解

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一、ThreadLocal简介

ThreadLocal顾名思义可以根据字面意思理解成线程本地变量。也就是说如果定义了一个ThreadLocal，每个线程都可以在这个ThreadLocal中读写，这个读写是线程隔离的，线程之前不会有影响。

每个Thread都维护自己的一个ThreadLocalMap ，所以是线程隔离的。

/* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
 * by the ThreadLocal class. */
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

通过这个ThreadLocalMap实现数据的读写，既然是Map肯定有key和value，但是这个ThreadLocalMap的key可以简单的看成是ThreadLocal，实际是并不是ThreadLocal的本身，而是它的一个弱引用。

二、ThreadLocal学习大纲

学习大纲思维导图如下图：

三、ThreadLocal方法和成员变量

API

ThreadLocal的API很少就包含了4个，分别是get()、set()、remove()、withInitial()，源码如下：

public T get() {}

public void set(T value){}

public void remove(){}

public static <S> ThreadLocal<S> withInitial(Supplier<? extends S> supplier) {
        
}

• get()：获取当前线程对应的ThreadLocalMap存储的值，key为当前TheadLocal（实际为TheadLocal的弱引用），也就是获取当前线程本地变量的值。
• set(T value)：给当前线程对应的ThreadLocalMap的设置值，也就是给当前线程本地变量设置值。
• remove()：清除前线程对应的ThreadLocalMap存储的TheadLocal，也就是清除当前线程本地变量的值。
• withInitial()：用于创建一个线程局部变量，变量的初始化值通过调用Supplier的get方法来确定

成员变量

// 调用nextHashCode()方法获取下一个hashCode值，用于计算ThreadLocalMap.tables数组下标
// key.threadLocalHashCode & (len - 1)
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

// 原子类，用于计算hashCode值
private staitc AmoicInteger nextHashCode = new AmoicInteger();

// hash增量值，斐波那契数也叫黄金分割数，可以让hash值分布非常均匀
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647；

// 获取下一个hashCode值方法，只用原子类操作
private static int nextHashCode () {
    return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}

四、ThreadLocalMap

ThreadLocalMap是ThreadLocal类的一个静态内部类，在上面有说到每个线程都维护着一个ThreadLocalMap，这个``ThreadLocalMap` 就是用来储存数据的。

ThreadLocalMap内部维护着一个Entry节点，这个节点继承了WeakReference类，泛型为ThreadLocal表示是弱引用，节点内部定义了一个为Object的value，这个value就是我们存放的值，Entry类的构造方法只有一个，传入key和value，这个key就是ThreadLocal，实际为ThreadLocal的弱引用。

static class Entry extends WeakReference<ThreacLocal<?>> {
    Object value;
    
    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v){
        super(k);
        value = v;
    }
}

Thread、ThreadLocalMap、ThreadLocal结构关系

每个Thread都有一个ThreadLocalMap变量，ThreadLocalMap内部定义了Entry节点类，这个节点继承了WeakReference类泛型为ThreacLocal类，节点类的构造方法ThreadLocal<?> k, Object v，所以可以得到下面的结构关系图：

GC之后key是否为null？

思考一个问题，既然ThreadLocalMap的key是弱引用，GC之后key是否为null？在搞清楚这个问题之前，我们需要先搞清楚Java的四种引用类型：

• 强引用：new出来的对象就是强引用，只要强引用存在，垃圾回收器就永远不会回收被引用的对象，哪怕内存不足的时候。
• 软引用：使用SoftReference修饰的对象被称为软引用，在内存要溢出的时候软引用指向的对象会被回收。
• 弱引用：使用WeakReference修饰的对象被称为弱引用，只要发生垃圾回收，被弱引用指向的对象就会被回收。
• 虚引用：虚引用是最弱的引用，用PhantomReference进行定。唯一的作用就是用来队列接受对象即将死亡的通知。

这个问题的答案是不为null，可以看下面的图：

通过上图我们知道ThreadLocal的强引用是仍然存在的，所以不会被回收，不为null

ThreadLocalMap成员变量

// 初始化容量 必须为2的幂，位运算取代模运算提升计算效率，可以试hash值发生碰撞的概率更小，尽可能的使
// 元素在哈希表中均匀的散列
private static final int INITTAL_CAPACIRY = 16;

// Entry表
private Entry[] table;

// Entry表存放的元素数量
private int size = 0;

// 扩容阙值
private int threshold;

五、ThreadLocal.set()方法源码详解

set()方法用于给本地线程变量设值，我们先来看看set()方法的源码，从源码来一步一步解析实现原理，源码如下：

pubic void set(T value) {
    // 获取当前线程
    Thread t = Threac.currentThread();
    // 获取当前线程的ThreadLocalMap
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    // 如果map不为null， 调用ThreadLocalMap.set()方法设置值
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else 
        // map为null，调用createMap()方法初始化创建map
        createMap(t, value);
}

// 返回线程的ThreadLocalMap.threadLocals
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

// 调用ThreadLocalMap构造方法创建ThreadLocalMap
void createMap(Thread t, T firstValue) {
    t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}

// ThreadLocalMap构造方法，传入firstKey, firstValue
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    // 初始化Entry表的容量 = 16
    table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
    // 获取ThreadLocal的hashCode值与运算得到数组下标
    int i = firsetKey.threadLocalHashCode & (INITAL_CAPACITY - 1);
    // 通过下标Entry表赋值
    table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
    // Entry表存储元素数量初始化为1
    size = 1;
    // 设置Entry表扩容阙值 默认为 len * 2 / 3
    setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}

private void setThreshold(int len) {
    threshold = len * 2 / 3
}
    

ThreadLocal.set()方法还是很简单的，核心方法在ThreadLocalMap.set()方法，ThreadLocal.set()方法流程如下：

1. 获取当前线程的ThreadLocalMap map 。
2. 如果map不为null则调用map.set()方法设置值。
3. 如果map为null则调用createMap方法创建。
4. createMap()方法通过ThreadLocalMap的构造方法创建，构造方法主要做了初始化Entry[] table容量16，通过ThreadLocal的threadLocalHashCode调用nextHashCode()方法获取hashCode值计算出下标，table数组通过下标赋值，初始化存储的元素数量，初始化数组扩容阙值。

ThreadLocalMap在构造方法里处理的时候用到了我们学习大纲里说到的hash算法，源码如下：

int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);

private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;

private static int nextHashCode() {
    return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}

这里最关键的就是threadLocalHashCode值的计算，ThreadLocal中有一个属性为HASH_INCREMENT = 0x61c88647，没创建一个ThreadLocal就会调用一次nextHashCode()方法，这个HASH_INCREMENT值就会增长0x61c88647，这个值很特殊，是斐波那契数也叫黄金分割数，这个值可以让hash分布非常均匀。

可以下一个小demo测试一下：

public static void main(String[] args) {
    int hashCode = 0;
    int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
    for (int i = 0; i < 16; i++) {
        hashCode = i * HASH_INCREMENT + HASH_INCREMENT;
        int bucket = hashCode & (16 - 1);
        System.out.println(i + "在桶中的位置：" + bucket);
    }
}

上面测试输出如下：可以看出数据在算列数组中分布的很均匀。

0在桶中的位置：7
1在桶中的位置：14
2在桶中的位置：5
3在桶中的位置：12
4在桶中的位置：3
5在桶中的位置：10
6在桶中的位置：1
7在桶中的位置：8
8在桶中的位置：15
9在桶中的位置：6
10在桶中的位置：13
11在桶中的位置：4
12在桶中的位置：11
13在桶中的位置：2
14在桶中的位置：9
15在桶中的位置：0

ThreadLocalMap.set()方法源码详解

ThreadLocalMap.set()方法分为好几种情况，主要有以下四种情况，针对不同的情况我们通过画图来说明。

说明： 下面所有图中，绿色块Entry代表正常数据，灰色代表Entry的key值为null，已被GC回收，白色代表Entry为null。

第一种情况：通过hash计算得到的下标，该下标对应的Entry为null：

这种情况直接将该数据放入该槽位即可。

第二种情况：通过hash计算得到的下标，该下标对应的Entry不为null，但是key相同：

这种情况直接该槽位的value值。

第三种情况：通过hash计算得到的下标，该下标对应的Entry不为null，且key不相同，这种时候会遍历数组，线性往后查找，查找Entry为null的槽位，且在找到Entry为null之前没有遇到key过期的Entry，就该数据放入该槽位中，如果遍历过程中，遇到了key相等的槽位，直接更新value即可：

注意：每次循环查找都会判断key是否相等，如果相等则更新value直接返回。

第四种情况：基于第三种情况，如果在找到Entry为null之前遇到了key过期的Entry，如下图：

如上图散列数组下标为7位置对应的Entry数据key为null，说明此数据key值已经被垃圾回收掉了，此时会执行replaceStaleEntry()方法，该方法含义是替换过期数据的逻辑，以index=7为起点开始向前遍历，进行探测式数据清理工作。

初始化探测式清理过期数据扫描的开始位置：slotToExpunge = stateSlot = 7。

以当前stateSlot 开始向前迭代找到，找到其他过期的数据，然后更新过期数据起始扫描下标的slotToExpunge ，直到找到了Entry为null的槽位则结束。

如果找到过期数据，继续向前迭代，直到遇到Entry=null的槽位则停止迭代，如下图所示，slotToExpunge被更新为0：

上图以当前节点index = 7向前迭代，检测是否有过期的Entry数据，如果有则更新slotToExpunge的值，遇到Entry为null则结束探测，以上图为例slotToExpunge被更新为0。

上面向前迭代的操作是为了更新探测清理过期数据的起始位置soltToExpunge的值，这个值是用来判断当前过期槽位staleSlot之前是否还有过期元素。

接着开始staleSolt位置index = 7向后迭代，如果找到了相等key的Entry的数据则更新value值，如下图：

从当前节点staleSolt位置开始向后寻找key相等的Entry位置，如果找到了key相等的Entry，则会交换staleSlot元素的位置，且更新value值，然后进行过期Entry的清理工作，如下图：

如果没有找到相等key的Entry的数据，如下图：

从当前节点staleSlot向后查找key值相等的Entry，如果没有找到，则会继续往后查找直到找到Entry为null停止，然后创建新的Entry，替换stableSlot的位置。

替换完成之后也是进行过期元素的清理工作，清理工作的方法主要有两个expungeStaleEntry和cleanSomeSlots，具体详情后面会讲到。

上面已经图解了set()方法实现的原理，接下来我们结合源码再来看看，源码如下：

private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    // 获取Entry表
    Entry[] tab = table;
    // 获取表长度
    int len = tab.length;
    // 获取当前要放入元素的下标
    int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
    
    // 循环查找
    for (Entry e = tab[i]; 
         e != null;
         e = tab[i = nextIndex(i, len)]){
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        
        // 如果查找到key相等的entry，则更新value
        if (k == key) {
            v.value = value;
            return;
        }
        
        // 如果查找到为key为null的entry，说明key过期，被GC回收
        // 这个时候要初始化探测式清理的起始位置
        // 替换过期元素
        if (k == null) {
            replaceStateEntry(key, value, i);
            return;
        }
    }
    
    // 循环查找过程中，没有找到key相等的entry，且没有key过期的entry
    // 则新建一个entry放入entry表中
    table[i] = new Entry(key, value);
    
    // 存放元素数量+1
    int sz = ++size;
    // 调用启发式清理， 且元素数量大于扩容阙值
    // 则调用rehash方法，该方法会进行key过期的entry清理工作，清理完成之后再判断是否需要扩容
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    	rehash();
}

上面代码流程主要如下：

1. 首先获取Entry表，Entry表长度，通过hashCode计算下标，然后for循环Entry表。
2. 如果循环查找过程中找到了key相等的Entry则更新value对应我们上面说的第二种情况。
3. 如果循环查找过程找到了key为null的Entry，说明key过期了，替换过期元素，需要初始化探测式清理的其实位置，调用replaceStaleEntry()方法，这个方法我们下面再说，这个对应我们上面说的第四种情况。
4. for循环查找完毕，说明在查找过程中该下标对应的Entry为null，则在新建一个Entry放入该槽位，然后调用启发式清理工作。
5. 如果启发式清理未清理任务数据，且size超过扩容阙值(2/3)，则调用rehash()方法，该方法会先进行一次探测式清理，清理过期元素，清理完毕之后如果size >= threshold - threshold / 4 ，则会进行扩容操作。

接下来看核心方法replaceStaleEntry()，该方法在查找过程中遇到key = null数据的时候会执行，该方法提供了替换过期数据的功能，可以对应上面说第四种情况来看，源码如下：

private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
                                       int staleSlot) {
    // 获取Entry表
    Entry[] tab = table;
    // 获取Entry表长度
    int len = tab.length;
    Entry e;

    // 定义探测式清理起始位置 slotToExpunge = staleSlot
    int slotToExpunge = staleSlot;
    
    // 从staleSlot开始向前迭代查找是否有key=null的entry
    // 如果有则更新slotToExpunge
    for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = prevIndex(i, len))
        if (e.get() == null)
            slotToExpunge = i;

    // staleSlot开始向后循环
    for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();

        // 如果查找到了key相等entry
        // 则替换staleSlot和i的位置，且更新value的值
        if (k == key) {
            e.value = value;
			
           	// 替换staleSlot和i的位置
            tab[i] = tab[staleSlot];
            // 更新value值
            tab[staleSlot] = e;
			
            // 如果slotToExpunge == staleSlot，说明向前循环的没有查找到key过期的entry
            // 更新slotToExpunge值
            // 则会调用启动式过期清理，先会进行一遍过期元素探测操作
            if (slotToExpunge == staleSlot)
                slotToExpunge = i;
            cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
            return;
        }

        // 如果找到了key为null 且向前循环的没有查找到key过期的entry
        // 则更新slotToExpunge
        if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
            slotToExpunge = i;
    }

    // 说明没有找到k == key的数据，且碰到Entry为null的数据
    // 则将数据放入该槽位
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = new Entry(key, value);

    // slotToExpunge != staleSlot 说明从staleSlot开始向前迭代查找有key=null的entry
    if (slotToExpunge != staleSlot)
        // 启动式清理之前，先会进行一次过期元素探测，如果发现了有过期的数据就会先进行探测式清理
        cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}

上面代码主要流程如下：

1. 首先获取Entry表，Entry表长度，定义探测式清理起始位置 slotToExpunge = staleSlot。
2. 从staleSlot开始向前迭代查找是否有key=null的entry，如果有则更新slotToExpunge。
3. staleSlot开始向后循环，如果查找到了key相等entry，则替换staleSlot和i的位置，且更新value的值，然后判断slotToExpunge == staleSlot，说明向前循环的没有查找到key过期的entry， 然后更新slotToExpunge值，则会调用启动式过期清理，先会进行一遍过期元素探测操作，如果发现了有过期的数据就会先进行探测式清理。
4. 如果找到了key为null 且向前循环的没有查找到key过期的entry，则更新slotToExpunge。
5. 循环结束，方法没有退出，说明没有找到k == key的数据，且碰到Entry=null的数据，则将数据放入该槽位。
6. 最后判断slotToExpunge != staleSlot，说明从staleSlot开始向前迭代查找有key=null的entry，则调用启动式清理，在启动式清理之前，先会进行一次过期元素探测，如果发现了有过期的数据就会先进行探测式清理。

ThreadLocalMap.set()方法到这里已经解析完毕，我们接下来看看ThreadLocalMap过期 key 的启发式清理流程。

ThreadLocalMap过期 key 的启发式清理流程

上面我们提到的ThreadLocalMap两种过期key数据清理方式：探测式清理和启发式清理。

探测式清理

探测式清理方法expungeStaleEntry，遍历散列数组，从开始位置向后探测清理过期数据，将过期数据的Entry设置为null，遍历过程如果遇到未过期的数据则会将此数据rehash后重新在table数组中定位，如果定位的位置已经有了元素，则会将未过期的数据放在最靠近此位置的Entry = null的桶中，使rehash后的Entry数据距离正确的桶位置更近一点。这种优化会提高整个散列表查询性能。

如下图所示：

探测式清理迭代的过程中遇到了空的槽位，则终止探测，这样子一轮探测式清理就工作完成，我们看看具体的源码实现，源码如下：

// staleSlot探测式清理起始位置
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
	
    // 将起始位置置空
    tab[staleSlot].value = null;
    tab[staleSlot] = null;
    // 元素数量减1
    size--;

    // 重新迭代散列，直到发现空槽
    Entry e;
    int i;
    for (i = nextIndex(staleSlot, len);
         (e = tab[i]) != null;
         i = nextIndex(i, len)) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
		// 如果key过期，则清空元素，数量减1
        if (k == null) {
            e.value = null;
            tab[i] = null;
            size--;
        } else {
            // 如果key没有过期，则重新计算hash，重新获取下标
            int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1);
            // 如果当前下标存在值，则寻找离冲突key所在entry最近的空槽
            if (h != i) {
                // i位置槽置空
                tab[i] = null;

                // 寻找离冲突key所在entry最近的空槽，放入该槽
                while (tab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, len);
                tab[h] = e;
            }
        }
    }
    return i;
}

启发式清理

启发式清理被作者定义为：Heuristically scan some cells looking for stale entries

源码如下：

private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
    boolean removed = false;
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    do {
        i = nextIndex(i, len); // 从下一个位置开始
        Entry e = tab[i];
        // 遍历到key==null的Entry
        if (e != null && e.get() == null) {
            n = len; // 重置n
            removed = true; // 标志有清理元素
            i = expungeStaleEntry(i); // 清理
        }
    } while ( (n >>>= 1) != 0); // log(n) 限制--对数次
    return removed;
}

从i的下一个位置判断元素是否需要清除，如果遇到key==null的元素则会重置n，需要清除且更新i的值，判断且清除完毕之后，n = n >>> 1直到n = 0则退出清理。

ThreadLocalMap.get()方法详解

上面已经说完了set()方法的源码，接下来我们看看get()方法的操作原理，主要包含两种情况，一种是hash计算出下标，该下标对应的Entry.key和我们传入的key相等的情况，另外一种就是不相等的情况。

相等情况：相等情况处理很简单，直接返回value，如下图：

上图中比如get(ThreadLocal1)计算下标为4，且4存在Entry，且key相等，则直接返回value = 11。

不相等情况：不相等情况，先看图：

以get(ThreadLocal2)为例计算下标为4，且4存在Entry，但key相等，这个时候则为往后迭代寻找key相等的元素，如果寻找过程中发现了有key = null的元素则回进行探测式清理操作。如下图：

迭代到index=5的数据时，此时Entry.key=null，触发一次探测式数据回收操作，执行expungeStaleEntry()方法，执行完后，index 5,8的数据都会被回收，而index 6,7的数据都会前移，此时继续往后迭代，到index = 6的时候即找到了key值相等的Entry数据，如下图：

ThreadLocalMap.get()源码如下：

public T get() {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T)e.value;
            return result;
        }
    }
    // 未找到的话，则调用setInitialValue()方法设置null
    return setInitialValue();
}

private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
    int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
    Entry e = table[i];
    // key相等直接返回
    if (e != null && e.get() == key)
        return e;
    else
        // key不相等调用getEntryAfterMiss()方法
        return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}

private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
	
    // 迭代往后查找key相等的entry
    while (e != null) {
        ThreadLocal<?> k = e.get();
        if (k == key)
            return e;
        // 遇到key=null的entry，先进行探测式清理工作
        if (k == null)
            expungeStaleEntry(i);
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }
    return null;
}

ThreadLocalMap的扩容机制

在ThreadLocalMap.set()方法最后，如果执行完启发式清理工作之后，未清理任何数据，且当前散列数组中元素已经超过扩容阙值len*2/3，则执行rehash()逻辑：

if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
    rehash();

rehash()方法源码如下：

private void rehash() {
    //先进行探测式清理工作
    expungeStaleEntries();

    //探测式清理完毕之后 如果size >= threshold - threshold / 4
    // 也就是size >= threshold * 3/4，也就是 size >= len * 1/2，则扩容
    if (size >= threshold - threshold / 4)
        resize();
}

private void expungeStaleEntries() {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    for (int j = 0; j < len; j++) {
        Entry e = tab[j];
        if (e != null && e.get() == null)
            expungeStaleEntry(j);
    }
}

rehash()方法源码流程如下：

1. 首先进行探测式清理工作
2. 如果探测式清理工作完毕之后，如果size >= threshold - threshold / 4， 也就是size >= threshold * 3/4，也就是 size >= len * 1/2，则调用resize()扩容。

扩容方法resize()方法源码如下：

private void resize() {
    Entry[] oldTab = table;
    int oldLen = oldTab.length;
    int newLen = oldLen * 2;
    Entry[] newTab = new Entry[newLen];
    int count = 0;

    for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {
        Entry e = oldTab[j];
        if (e != null) {
            ThreadLocal<?> k = e.get();
            if (k == null) {
                e.value = null;
            } else {
                int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
                while (newTab[h] != null)
                    h = nextIndex(h, newLen);
                newTab[h] = e;
                count++;
            }
        }
    }

    setThreshold(newLen);
    size = count;
    table = newTab;
}

扩容方法执行之后tab的大小为原先的两倍oldLen * 2，然后变量老的散列表，重新计算hash位置，然后放到新的散列表中，如果出现hash冲突则往后寻找最近的entry为null的槽位放入，扩容完成之后，重新计算扩容阙值。

六、ThreadLocal.get()方法源码详解

ThreadLcoal.get()方法源码详解已经在ThreadLocalMap.get()方法源码解析中完成。

七、ThreadLocal.remove()方法源码详解

ThreadLocal.remove()方法流程比较简单，我们结合源码来说明，源码如下：

public void remove() {
    ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
    if (m != null)
        m.remove(this);
}

private void remove(ThreadLocal<?> key) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
    
    // 从hash获取的下标开始，寻找key相等的entry元素清除
    for (Entry e = tab[i];
         e != null;
         e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        if (e.get() == key) {
            e.clear();
            expungeStaleEntry(i);
            return;
        }
    }
}

ThreadLocal.remove()核心是调用ThreadLocalMap.remove()方法，流程如下：

1. 通过hash计算下标。
2. 从散列表该下标开始往后查key相等的元素，如果找到则做清除操作，引用置为null，GC的时候key就会置为null，然后执行探测式清理处理。

八、InheritableThreadLocal

我们在使用ThreadLocal的时候，在异步场景下是无法给子线程共享父线程中创建的线程副本数据的。

为了解决这个问题，JDK中还有一个InheritableThreadLocal类，我们来看个例子：

public static void main(String[] args) {
    ThreadLocal<String> ThreadLocal = new ThreadLocal<>();
    ThreadLocal<String> inheritableThreadLocal = new InheritableThreadLocal<>();
    ThreadLocal.set("父类数据:threadLocal");
    inheritableThreadLocal.set("父类数据:inheritableThreadLocal");

    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("子线程获取父类ThreadLocal数据：" + ThreadLocal.get());
            System.out.println("子线程获取父类inheritableThreadLocal数据：" + inheritableThreadLocal.get());
        }
    }).start();
}

上面代码输出结果为：

子线程获取父类ThreadLocal数据：null
子线程获取父类inheritableThreadLocal数据：父类数据:inheritableThreadLocal

实现原理是子线程通过父线程中调用new Thread()方法创建子线程，Thread#init方法在Thread的构造方法中被调用，init()方法中拷贝父线程数据源到子线程中，源码如下：

private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,
                      long stackSize, AccessControlContext acc,
                      boolean inheritThreadLocals) {
    if (name == null) {
        throw new NullPointerException("name cannot be null");
    }

    if (inheritThreadLocals && parent.inheritableThreadLocals != null)
        this.inheritableThreadLocals =
            ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
    this.stackSize = stackSize;
    tid = nextThreadID();
}

但InheritableThreadLocal仍然有缺陷，一般我们做异步化处理都是使用的线程池，而InheritableThreadLocal是在new Thread中的init()方法给赋值的，而线程池是线程复用的逻辑，所以这里会存在问题。

当然，有问题出现就会有解决问题的方案，阿里巴巴开源了一个TransmittableThreadLocal组件就可以解决这个问题，这里就不再延伸，感兴趣的可自行查阅资料。

参考：https://javaguide.cn/java/concurrent/threadlocal.html