在Java多线程编程中，ThreadLocalMap是一个重要的内部类，它用于存储线程局部变量。随着线程数量的增加，ThreadLocalMap中的Hash冲突问题也逐渐凸显出来。为了解决这一问题，ThreadLocalMap采用了线性探测法作为其Hash冲突解决机制。本文将详细探讨Java中ThreadLocalMap是如何通过线性探测法来解决Hash冲突的，并对其代码进行解析。
ThreadLocalMap 解决哈希冲突的主要方式是使用线性探测法（linear probing）。这种方法通过线性探测来寻找空槽位，以应对哈希冲突。以下是详细的解决方案：
1. 线性探测法
线性探测法在发生哈希冲突时，通过检查数组中的下一个位置来找到空的槽位。如果当前槽位已被占用，它将继续检查下一个槽位，直到找到空槽位或合适的槽位为止。
2. ThreadLocalMap 实现中的哈希冲突解决
ThreadLocalMap 通过以下方法来处理哈希冲突：
计算索引：
使用
ThreadLocal的哈希码来计算在Entry数组中的索引。该索引由
ThreadLocal实例的threadLocalHashCode和数组长度（减去 1）按位与运算得到。线性探测：
如果计算出的索引位置已经被占用（即已有
Entry对象），ThreadLocalMap会通过线性探测法检查数组中的下一个位置，直到找到一个空槽位或适合的槽位。使用
nextIndex方法来实现线性探测，它将当前位置增加 1，循环回到数组的开头。处理过时条目：
如果在探测过程中遇到
Entry的键为null（即过时的条目），ThreadLocalMap会调用expungeStaleEntry方法来清理这些过时条目，并将当前条目插入到合适的位置。
关键代码解析
以下是 ThreadLocalMap 中处理哈希冲突的相关代码：
static class ThreadLocalMap {
// 存储条目的数组
private Entry[] table;
// 存储条目的数量
private int size = 0;
// 定义初始容量
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
// 构造函数
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
size = 1;
}
// 线性探测法获取 Entry
private Entry getEntry(ThreadLocal<?> key) {
int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
Entry e = table[i];
if (e != null && e.get() == key)
return e;
else
return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
// 线性探测法后处理
private Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal<?> key, int i, Entry e) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
while (e != null) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key)
return e;
if (k == null)
expungeStaleEntry(i);
else
i = nextIndex(i, len);
e = tab[i];
}
return null;
}
// 设置值
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);
for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
rehash();
}
// 获取下一个索引
private int nextIndex(int i, int len) {
return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
}
// 替换过时条目
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value, int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len)) {
if (e.get() == null)
slotToExpunge = i;
}
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
if (k == key) {
e.value = value;
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
// 处理过时条目
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = null;
size--;
Entry e;
int i;
for (i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
if (e.get() == null) {
e.value = null;
tab[i] = null;
size--;
} else {
int h = e.get().threadLocalHashCode & (len - 1);
if (h != i) {
tab[i] = null;
while (tab[h] != null)
h = nextIndex(h, len);
tab[h] = e;
}
}
}
return i;
}
// 清理某些槽位
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
boolean removed = false;
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
do {
i = nextIndex(i, len);
Entry e = tab[i];
if (e != null && e.get() == null) {
n = len;
removed = true;
i = expungeStaleEntry(i);
}
} while ((n >>>= 1) != 0);
return removed;
}
// 重新哈希
private void rehash() {
expungeStaleEntries();
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);
}
}
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;
}
}重要细节
计算索引：
i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);使用ThreadLocal的哈希码和表长度减去 1 的按位与运算来计算索引。线性探测：
nextIndex(i, len)方法计算下一个索引位置，用于探测冲突。如果发生冲突，会在
table数组中继续查找，直到找到空槽位。清理和重哈希：
使用
expungeStaleEntry方法清理过时的条目。resize()方法扩展数组并重新分配条目，以减少冲突并提高性能。
总结：
本文深入剖析了Java中ThreadLocalMap通过线性探测法解决Hash冲突的实现方式。线性探测法作为一种简单有效的冲突解决策略，在ThreadLocalMap中发挥了重要作用。它能够在一定程度上减少Hash冲突的发生，提高数据访问效率。然而，线性探测法也存在一定的局限性，如聚集问题等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体场景权衡利弊，选择合适的Hash冲突解决策略。
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