Raft算法：保障分布式系統共識的穩健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統
那么ThreadLocal在哪些場景下會出現內存泄露？哪些場景下不會出現內存泄露？出現內存泄露的根本原因又是什么呢？如何真正避免內存泄露？
接下來，我們就用大量的圖解來分析ThreadLocal內存泄露的四個核心問題：哪些場景不會內存泄露、哪些場景會內存泄露、內存泄露的根本原因是什么、以及如何真正 避免內存泄露。
為了更好的說明ThreadLocal內存泄露的場景，以及具體的原因，先來了解下ThreadLocal的內部結構，如圖1所示。
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可以看到，ThreadLocal對象是存儲在每個Thread線程內部的ThreadLocalMap中的，并且在ThreadLocalMap中有一個Entry數組，Entry數組中的每一個元素都是一個Entry對象。
每個Entry對象中存儲著一個ThreadLocal對象與其對應的value值，每個Entry對象在Entry數組中的位置是通過ThreadLocal對象的threadLocalHashCode計算出來的，以此來快速定位Entry對象在Entry數組中的位置。
所以，在Thread中，可以存儲多個ThreadLocal對象。
了解完ThreadLocal的內部存儲結構后，我們先來思考下哪些場景下ThreadLocal不會發生內存泄露，假設我們單獨開啟一個線程，并且將變量存儲到ThreadLocal中，如圖2所示。
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可以看到，Thread線程在正常執行的情況下，會引用ThreadLocalMap的實例對象，只要Thread線程一直在執行任務，這種引用關系就一直存在。
當Thread線程執行任務結束退出時，Thread線程與ThreadLocalMap實例對象之間的引用關系就不存在了，如圖3所示。
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Thread線程執行完任務退出后，線程里持有的ThreadLocalMap對象也就失去了強引用，此時ThreadLocalMap對象就會被GC自動回收，而ThreadLocalMap中包含的ThreadLocal對象也會被GC回收掉，如圖4所示。
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可以看出，如果只是通過Thread類或者Thread類的子類來創建線程執行任務，隨著對應線程的任務執行完畢，線程退出，Thread線程引用的ThreadLocal也會被GC回收掉，此時就不會出現內存泄露的問題。
在實際項目中，如果為每個任務的執行都開啟一個線程的話，是非常耗費系統資源的，所以，在實際項目中，我們很少直接使用Thread類來創建線程，而是使用線程池來執行對應的任務。
如果是在線程池場景下，線程與ThreadLocalMap之間的引用關系又是怎樣的呢？這里，我們先來看一張圖，如圖5所示。
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可以看到，線程池中會有多個線程執行任務，如果是通過ThreadLocal存儲數據的話，每個線程都會引用一個ThreadLocalMap對象。
另外，線程池中的核心線程在執行完任務后，是不會退出的，可以循環使用，說明線程池中的每個核心線程和ThreadLocalMap之間一直是強引用關系，核心線程對應的ThreadLocal是不會自動被GC回收的，會存在內存泄露的風險。
這里，我們對在線程池中使用ThreadLocal存在內存泄露問題的原因進行分析，首先，將ThreadLocalMap中的Entry數組展開，如圖6所示。
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可以看到，ThreadLocalMap中包含一個Entry數組，而Entry數組中的每一個元素就是Entry對象，Entry對象中存儲的Key就是ThreadLocal對象，而value就是要存儲的數據。
其中，Entry對象中的Key屬于弱引用，這點我們可以從ThreadLocalMap類中的內部類Entry的定義可以看出。Entry類的源碼詳見：java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry。
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> { /** The value associated with this ThreadLocal. */ Object value; Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) { super(k); value = v; }}可以看到，Entry類繼承了WeakReference類，WeakReference類的泛型是ThreadLocal，，說明ThreadLocalMap中的Entry數組對Entry對象的Key就是弱引用。
所以，Entry對象中的Key可以被GC自動回收。當Entry對象中的Key被GC自動回收后如圖7所示。
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當Entry對象中的Key被GC自動回收后，對應的ThreadLocal被GC回收掉了，變成了null，但是ThreadLocal對應的value值依然被Entry引用，不能被GC自動回收，如圖8所示。
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此時，我們可以看到，Entry對象中的Key，也就是ThreadLocal對象可以被GC自動回收，但是對應的value還在被引用，所以，value是不能被GC自動回收的，這種情況下就會存在內存泄露的風險。
我們再來總結下，在線程池中使用ThreadLocal保存數據存在內存泄露風險的原因：線程池中的核心線程會被循環使用，每個線程中對應的ThreadLocalMap會被線程強引用。
所以，每個線程對應的ThreadLocalMap不能被GC自動回收。而ThreadLocalMap中包含一個Entry數組，Entry數組中含有多個Key為ThreadLocal，value為存儲的數據的Entry對象。
雖然Entry對象中的Key是弱引用，能夠被GC自動回收，但是value卻是強引用，不能被GC自動回收，所以，在線程池中使用ThreadLocal會存在內存泄露的風險。
在線程池中使用ThreadLocal如何避免內存泄露呢？ThreadLocal提供相應的解決方法了嗎？這里，我們就從ThreadLocal的源碼中看看ThreadLocal是否提供了對應的解決方案。
在ThreadLocal中，提供了一個remove()方法，源碼詳見：java.lang.ThreadLocal#remove。
public void remove() { ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread()); if (m != null) m.remove(this);}可以看到，在remove()方法中，首先根據當前線程獲取ThreadLocalMap類型的m對象，不為空，則直接調用m對象的有參remove()方法移除value的值。
有參remove()方法的源碼詳見：java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#remove。
private void remove(ThreadLocal<?> key) { 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)]) { if (e.get() == key) { e.clear(); expungeStaleEntry(i); return; } }}可以看到，在有參remove()方法中，會通過threadLocalHashCode計算出Entry對象在Entry數組中的位置，并獲取出對應的Entry對象。
如果Entry對象不為空，并且Entry對象中的Key等于傳入的ThreadLocal對象，則清除對應的Key，并且調用expungeStaleEntry()方法。
接下來，我們再分析下expungeStaleEntry()方法，源碼詳見：java.lang.ThreadLocal.ThreadLocalMap#expungeStaleEntry。
private int expungeStaleEntry(int staleSlot) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; // expunge entry at staleSlot tab[staleSlot].value = null; tab[staleSlot] = null; size--; // Rehash until we encounter null Entry e; int i; for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) { ThreadLocal<?> k = e.get(); if (k == null) { e.value = null; tab[i] = null; size--; } else { int h = k.threadLocalHashCode & (len - 1); if (h != i) { tab[i] = null; // Unlike Knuth 6.4 Algorithm R, we must scan until // null because multiple entries could have been stale. while (tab[h] != null) h = nextIndex(h, len); tab[h] = e; } } } return i;}可以看到，在expungeStaleEntry()方法中，會將ThreadLocal為null對應的value設置為null，同時會把對應的Entry對象也設置為null，并且會將所有ThreadLocal對應的value為null的Entry對象設置為null。
這樣就去除了強引用，便于后續的GC進行自動垃圾回收，也就避免了內存泄露的問題。調用ThreadLocal的remove()方法后的示意圖如圖9所示。
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注意：在ThreadLocal中，不僅僅是remove()方法會調用expungeStaleEntry()方法，在set()方法和get()方法中也可能會調用expungeStaleEntry()方法來清理數據。
還有一點需要注意的是，ThreadLocal雖然提供了避免內存泄露的方法，但是ThreadLocal不會主動去執行這些方法，需要我們在使用完ThreadLocal對象中保存的數據后，在finally{}代碼塊中調用ThreadLocal的remove()方法，加快GC自動垃圾回收，避免內存泄露。
本文，主要結合圖例介紹了ThreadLocal有關內存泄露方面的知識，包括：ThreadLocal的內部結構，不會出現內存泄露的場景，會出現內存泄露的場景，內存泄露的問題分析以及如何避免內存泄露。
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