前言
對于從事后端開發(fā)的同學來說，并發(fā)編程肯定再熟悉不過了。
說實話，在java中并發(fā)編程是一大難點，至少我是這么認為的。不光理解起來比較費勁，使用起來更容易踩坑。
不信，讓繼續(xù)往下面看。
今天重點跟大家一起聊聊并發(fā)編程的10個坑，希望對你有幫助。
1. SimpleDateFormat線程不安全
在java8之前，我們對時間的格式化處理，一般都是用的SimpleDateFormat類實現的。例如：
@Service
public class SimpleDateFormatService {
public Date time(String time) throws ParseException {
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
return dateFormat.parse(time);
}
}
如果你真的這樣寫，是沒問題的。
就怕哪天抽風，你覺得dateFormat是一段固定的代碼，應該要把它抽取成常量。
于是把代碼改成下面的這樣：
@Service
public class SimpleDateFormatService {
private static SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public Date time(String time) throws ParseException {
return dateFormat.parse(time);
}
}
dateFormat對象被定義成了靜態(tài)常量，這樣就能被所有對象共用。
如果只有一個線程調用time方法，也不會出現問題。
但Serivce類的方法，往往是被Controller類調用的，而Controller類的接口方法，則會被tomcat的線程池調用。換句話說，可能會出現多個線程調用同一個Controller類的同一個方法，也就是會出現多個線程會同時調用time方法的情況。
而time方法會調用SimpleDateFormat類的parse方法：
@Override
public Date parse(String text, ParsePosition pos) {
...
Date parsedDate;
try {
parsedDate = calb.establish(calendar).getTime();
...
} catch (IllegalArgumentException e) {
pos.errorIndex = start;
pos.index = oldStart;
return null;
}
return parsedDate;
}
該方法會調用establish方法：
Calendar establish(Calendar cal) {
...
//1.清空數據
cal.clear();
//2.設置時間
cal.set(...);
//3.返回
return cal;
}
其中的步驟1、2、3是非原子操作。
但如果cal對象是局部變量還好，壞就壞在parse方法調用establish方法時，傳入的calendar是SimpleDateFormat類的父類DateFormat的成員變量：
public abstract class DateFormat extends Forma {
....
protected Calendar calendar;
...
}
這樣就可能會出現多個線程，同時修改同一個對象即：dateFormat，他的同一個成員變量即：Calendar值的情況。
這樣可能會出現，某個線程設置好了時間，又被其他的線程修改了，從而出現時間錯誤的情況。
那么，如何解決這個問題呢？
SimpleDateFormat類的對象不要定義成靜態(tài)的，可以改成方法的局部變量。
使用ThreadLocal保存SimpleDateFormat類的數據。
使用java8的DateTimeFormatter類。
2. 雙重檢查鎖的漏洞
單例模式無論在實際工作，還是在面試中，都出現得比較多。
我們都知道，單例模式有：餓漢模式和懶漢模式兩種。
餓漢模式代碼如下：
public class SimpleSingleton {
//持有自己類的引用
private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();
//私有的構造方法
private SimpleSingleton() {
}
//對外提供獲取實例的靜態(tài)方法
public static SimpleSingleton getInstance() {
return INSTANCE;
}
}
使用餓漢模式的好處是：沒有線程安全的問題，但帶來的壞處也很明顯。
private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();
一開始就實例化對象了，如果實例化過程非常耗時，并且最后這個對象沒有被使用，不是白白造成資源浪費嗎？
還真是啊。
這個時候你也許會想到，不用提前實例化對象，在真正使用的時候再實例化不就可以了？
這就是我接下來要介紹的：懶漢模式。
具體代碼如下：
public class SimpleSingleton2 {
private static SimpleSingleton2 INSTANCE;
private SimpleSingleton2() {
}
public static SimpleSingleton2 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton2();
}
return INSTANCE;
}
}
示例中的INSTANCE對象一開始是空的，在調用getInstance方法才會真正實例化。
嗯，不錯不錯。但這段代碼還是有問題。
假如有多個線程中都調用了getInstance方法，那么都走到 if (INSTANCE == null) 判斷時，可能同時成立，因為INSTANCE初始化時默認值是null。這樣會導致多個線程中同時創(chuàng)建INSTANCE對象，即INSTANCE對象被創(chuàng)建了多次，違背了只創(chuàng)建一個INSTANCE對象的初衷。
為了解決餓漢模式和懶漢模式各自的問題，于是出現了：雙重檢查鎖。
具體代碼如下：
public class SimpleSingleton4 {
private static SimpleSingleton4 INSTANCE;
private SimpleSingleton4() {
}
public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton4.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton4();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
需要在synchronized前后兩次判空。
但我要告訴你的是：這段代碼有漏洞的。
有什么問題？
public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
if (INSTANCE == null) {//3
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}
getInstance方法的這段代碼，我是按1、2、3、4、5這種順序寫的，希望也按這個順序執(zhí)行。
但是java虛擬機實際上會做一些優(yōu)化，對一些代碼指令進行重排。重排之后的順序可能就變成了：1、3、2、4、5，這樣在多線程的情況下同樣會創(chuàng)建多次實例。重排之后的代碼可能如下：
public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
if (INSTANCE == null) {//3
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}
原來如此，那有什么辦法可以解決呢？
答：可以在定義INSTANCE是加上volatile關鍵字。具體代碼如下：
public class SimpleSingleton7 {
private volatile static SimpleSingleton7 INSTANCE;
private SimpleSingleton7() {
}
public static SimpleSingleton7 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton7.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton7();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}
volatile關鍵字可以保證多個線程的可見性，但是不能保證原子性。同時它也能禁止指令重排。
雙重檢查鎖的機制既保證了線程安全，又比直接上鎖提高了執(zhí)行效率，還節(jié)省了內存空間。
3. volatile的原子性
從前面我們已經知道volatile，是一個非常不錯的關鍵字，它能保證變量在多個線程中的可見性，它也能禁止指令重排，但是不能保證原子性。
使用volatile關鍵字禁止指令重排，前面已經說過了，這里就不聊了。
可見性主要體現在：一個線程對某個變量修改了，另一個線程每次都能獲取到該變量的最新值。
先一起看看反例：
public class VolatileTest extends Thread {
private boolean stopFlag = false;
public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}
public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();
while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}
上面這段代碼中，VolatileTest是一個Thread類的子類，它的成員變量stopFlag默認是false，在它的run方法中修改成了true。
然后在main方法的主線程中，用vt.isStopFlag()方法判斷，如果它的值是true時，則打印stop關鍵字。
那么，如何才能讓stopFlag的值修改了，在主線程中通過vt.isStopFlag()方法，能夠獲取最新的值呢？
正例如下：
public class VolatileTest extends Thread {
private volatile boolean stopFlag = false;
public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}
public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();
while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}
用volatile關鍵字修飾stopFlag即可。
下面重點說說volatile的原子性問題。
使用多線程給count加1，代碼如下：
public class VolatileTest {
public volatile int count = 0;
public void add() {
count++;
}
public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}
;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保證前面的線程都執(zhí)行完
Thread.yield();
}
System.out.println(test.count);
}
}
執(zhí)行結果每次都不一樣，但可以肯定的是count值每次都小于20000，比如：19999。
這個例子中count是成員變量，雖說被定義成了volatile的，但由于add方法中的count++是非原子操作。在多線程環(huán)境中，count++的數據可能會出現問題。
由此可見，volatile不能保證原子性。
那么，如何解決這個問題呢？
答：使用synchronized關鍵字。
改造后的代碼如下：
public class VolatileTest {
public int count = 0;
public synchronized void add() {
count++;
}
public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}
;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保證前面的線程都執(zhí)行完
Thread.yield();
}
System.out.println(test.count);
}
}
4. 死鎖
死鎖可能是大家都不希望遇到的問題，因為一旦程序出現了死鎖，如果沒有外力的作用，程序將會一直處于資源競爭的假死狀態(tài)中。
死鎖代碼如下：
public class DeadLockTest {
public static String OBJECT_1 = "OBJECT_1";
public static String OBJECT_2 = "OBJECT_2";
public static void main(String[] args) {
LockA lockA = new LockA();
new Thread(lockA).start();
LockB lockB = new LockB();
new Thread(lockB).start();
}
}
class LockA implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class LockB implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
一個線程在獲取OBJECT_1鎖時，沒有釋放鎖，又去申請OBJECT_2鎖。而剛好此時，另一個線程獲取到了OBJECT_2鎖，也沒有釋放鎖，去申請OBJECT_1鎖。由于OBJECT_1和OBJECT_2鎖都沒有釋放，兩個線程將一起請求下去，陷入死循環(huán)，即出現死鎖的情況。
那么如果避免死鎖問題呢？
4.1 縮小鎖的范圍
出現死鎖的情況，有可能是像上面那樣，鎖范圍太大了導致的。
那么解決辦法就是縮小鎖的范圍。
具體代碼如下：
class LockA implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
}
}
class LockB implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
}
}
在獲取OBJECT_1鎖的代碼塊中，不包含獲取OBJECT_2鎖的代碼。同時在獲取OBJECT_2鎖的代碼塊中，也不包含獲取OBJECT_1鎖的代碼。
4.2 保證鎖的順序
出現死鎖的情況說白了是，一個線程獲取鎖的順序是：OBJECT_1和OBJECT_2。而另一個線程獲取鎖的順序剛好相反為：OBJECT_2和OBJECT_1。
那么，如果我們能保證每次獲取鎖的順序都相同，就不會出現死鎖問題。
具體代碼如下：
class LockA implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class LockB implements Runnable {
@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
兩個線程，每個線程都是先獲取OBJECT_1鎖，再獲取OBJECT_2鎖。
5. 沒釋放鎖
在java中除了使用synchronized關鍵字，給我們所需要的代碼塊加鎖之外，還能通過Lock關鍵字加鎖。
使用synchronized關鍵字加鎖后，如果程序執(zhí)行完畢，或者程序出現異常時，會自動釋放鎖。
但如果使用Lock關鍵字加鎖后，需要開發(fā)人員在代碼中手動釋放鎖。
例如：
public class LockTest {
private final ReentrantLock rLock = new ReentrantLock();
public void fun() {
rLock.lock();
try {
System.out.println("fun");
} finally {
rLock.unlock();
}
}
}
代碼中先創(chuàng)建一個ReentrantLock類的實例對象rLock，調用它的lock方法加鎖。然后執(zhí)行業(yè)務代碼，最后再finally代碼塊中調用unlock方法。
但如果你沒有在finally代碼塊中，調用unlock方法手動釋放鎖，線程持有的鎖將不會得到釋放。
6. HashMap導致內存溢出
HashMap在實際的工作場景中，使用頻率還是挺高的，比如：接收參數，緩存數據，匯總數據等等。
但如果你在多線程的環(huán)境中使用HashMap，可能會導致非常嚴重的后果。
@Service
public class HashMapService {
private Map<Long, Object> hashMap = new HashMap<>();
public void add(User user) {
hashMap.put(user.getId(), user.getName());
}
在HashMapService類中定義了一個HashMap的成員變量，在add方法中往HashMap中添加數據。在controller層的接口中調用add方法，會使用tomcat的線程池去處理請求，就相當于在多線程的場景下調用add方法。
在jdk1.7中，HashMap使用的數據結構是：數組+鏈表。如果在多線程的情況下，不斷往HashMap中添加數據，它會調用resize方法進行擴容。該方法在復制元素到新數組時，采用的頭插法，在某些情況下，會導致鏈表會出現死循環(huán)。
死循環(huán)最終結果會導致：內存溢出。
此外，如果HashMap中數據非常多，會導致鏈表很長。當查找某個元素時，需要遍歷某個鏈表，查詢效率不太高。
為此，jdk1.8之后，將HashMap的數據結構改成了：數組+鏈表+紅黑樹。
如果同一個數組元素中的數據項小于8個，則還是用鏈表保存數據。如果大于8個，則自動轉換成紅黑樹。
為什么要用紅黑樹？
答：鏈表的時間復雜度是O(n)，而紅黑樹的時間復雜度是O(logn)，紅黑樹的復雜度是優(yōu)于鏈表的。
既然這樣，為什么不直接使用紅黑樹？
答：樹節(jié)點所占存儲空間是鏈表節(jié)點的兩倍，節(jié)點少的時候，盡管在時間復雜度上，紅黑樹比鏈表稍微好一些。但是由于紅黑樹所占空間比較大，HashMap綜合考慮之后，認為節(jié)點數量少的時候用占存儲空間更多的紅黑樹不劃算。
jdk1.8中HashMap就不會出現死循環(huán)？
答：錯，它在多線程環(huán)境中依然會出現死循環(huán)。在擴容的過程中，在鏈表轉換為樹的時候，for循環(huán)一直無法跳出，從而導致死循環(huán)。
那么，如果想多線程環(huán)境中使用HashMap該怎么辦呢？
答：使用ConcurrentHashMap。
7. 使用默認線程池
我們都知道jdk1.5之后，提供了ThreadPoolExecutor類，用它可以自定義線程池。
線程池的好處有很多，比如：
降低資源消耗：避免了頻繁的創(chuàng)建線程和銷毀線程，可以直接復用已有線程。而我們都知道，創(chuàng)建線程是非常耗時的操作。
提供速度：任務過來之后，因為線程已存在，可以拿來直接使用。
提高線程的可管理性：線程是非常寶貴的資源，如果創(chuàng)建過多的線程，不僅會消耗系統(tǒng)資源，甚至會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定。使用線程池，可以非常方便的創(chuàng)建、管理和監(jiān)控線程。
當然jdk為了我們使用更便捷，專門提供了：Executors類，給我們快速創(chuàng)建線程池。
該類中包含了很多靜態(tài)方法：
newCachedThreadPool：創(chuàng)建一個可緩沖的線程，如果線程池大小超過處理需要，可靈活回收空閑線程，若無可回收，則新建線程。
newFixedThreadPool：創(chuàng)建一個固定大小的線程池，如果任務數量超過線程池大小，則將多余的任務放到隊列中。
newScheduledThreadPool：創(chuàng)建一個固定大小，并且能執(zhí)行定時周期任務的線程池。
newSingleThreadExecutor：創(chuàng)建只有一個線程的線程池，保證所有的任務安裝順序執(zhí)行。
在高并發(fā)的場景下，如果大家使用這些靜態(tài)方法創(chuàng)建線程池，會有一些問題。
那么，我們一起看看有哪些問題？
newFixedThreadPool：允許請求的隊列長度是Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而導致OOM。
newSingleThreadExecutor：允許請求的隊列長度是Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而導致OOM。
newCachedThreadPool：允許創(chuàng)建的線程數是Integer.MAX_VALUE，可能會創(chuàng)建大量的線程，從而導致OOM。
那我們該怎辦呢？
優(yōu)先推薦使用ThreadPoolExecutor類，我們自定義線程池。
具體代碼如下：
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
8, //corePoolSize線程池中核心線程數
10, //maximumPoolSize 線程池中最大線程數
60, //線程池中線程的最大空閑時間，超過這個時間空閑線程將被回收
TimeUnit.SECONDS,//時間單位
new ArrayBlockingQueue(500), //隊列
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒絕策略
順便說一下，如果是一些低并發(fā)場景，使用Executors類創(chuàng)建線程池也未嘗不可，也不能完全一棍子打死。在這些低并發(fā)場景下，很難出現OOM問題，所以我們需要根據實際業(yè)務場景選擇。
8. @Async注解的陷阱
之前在java并發(fā)編程中實現異步功能，一般是需要使用線程或者線程池。
線程池的底層也是用的線程。
而實現一個線程，要么繼承Thread類，要么實現Runnable接口，然后在run方法中寫具體的業(yè)務邏輯代碼。
開發(fā)spring的大神們，為了簡化這類異步操作，已經幫我們把異步功能封裝好了。spring中提供了@Async注解，我們可以通過它即可開啟異步功能，使用起來非常方便。
具體做法如下：
1.在springboot的啟動類上面加上@EnableAsync注解。
@EnableAsync
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
2.在需要執(zhí)行異步調用的業(yè)務方法加上@Async注解。
@Service
public class CategoryService {
@Async
public void add(Category category) {
//添加分類
}
}
3.在controller方法中調用這個業(yè)務方法。
@RestController
@RequestMapping("/category")
public class CategoryController {
@Autowired
private CategoryService categoryService;
@PostMapping("/add")
public void add(@RequestBody category) {
categoryService.add(category);
}
}
這樣就能開啟異步功能了。
是不是很easy？
但有個壞消息是：用@Async注解開啟的異步功能，會調用AsyncExecutionAspectSupport類的doSubmit方法。
默認情況會走else邏輯。
而else的邏輯最終會調用doExecute方法：
protected void doExecute(Runnable task) {
Thread thread = (this.threadFactory != null ? this.threadFactory.newThread(task) : createThread(task));
thread.start();
}
我去，這不是每次都會創(chuàng)建一個新線程嗎？
沒錯，使用@Async注解開啟的異步功能，默認情況下，每次都會創(chuàng)建一個新線程。
如果在高并發(fā)的場景下，可能會產生大量的線程，從而導致OOM問題。
9. 自旋鎖浪費cpu資源
在并發(fā)編程中，自旋鎖想必大家都已經耳熟能詳了。
自旋鎖有個非常經典的使用場景就是：CAS（即比較和交換），它是一種無鎖化思想（說白了用了一個死循環(huán)），用來解決高并發(fā)場景下，更新數據的問題。
而atomic包下的很多類，比如：AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等，都是用CAS實現的。
我們以AtomicInteger類為例，它的incrementAndGet沒有每次都給變量加1。
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
它的底層就是用的自旋鎖實現的：
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
在do...while死循環(huán)中，不停進行數據的比較和交換，如果一直失敗，則一直循環(huán)重試。
如果在高并發(fā)的情況下，compareAndSwapInt會很大概率失敗，因此導致了此處cpu不斷的自旋，這樣會嚴重浪費cpu資源。
那么，如果解決這個問題呢？
答：使用LockSupport類的parkNanos方法。
具體代碼如下：
private boolean compareAndSwapInt2(Object var1, long var2, int var4, int var5) {
if(this.compareAndSwapInt(var1,var2,var4, var5)) {
return true;
} else {
LockSupport.parkNanos(10);
return false;
}
}
當cas失敗之后，調用LockSupport類的parkNanos方法休眠一下，相當于調用了Thread.Sleep方法。這樣能夠有效的減少頻繁自旋導致cpu資源過度浪費的問題。
10. ThreadLocal用完沒清空
在java中保證線程安全的技術有很多，可以使用synchroized、Lock等關鍵字給代碼塊加鎖。
但是它們有個共同的特點，就是加鎖會對代碼的性能有一定的損耗。
其實，在jdk中還提供了另外一種思想即：用空間換時間。
沒錯，使用ThreadLocal類就是對這種思想的一種具體體現。
ThreadLocal為每個使用變量的線程提供了一個獨立的變量副本，這樣每一個線程都能獨立地改變自己的副本，而不會影響其它線程所對應的副本。
ThreadLocal的用法大致是這樣的：
先創(chuàng)建一個CurrentUser類，其中包含了ThreadLocal的邏輯。
public class CurrentUser {
private static final ThreadLocal<UserInfo> THREA_LOCAL = new ThreadLocal();
public static void set(UserInfo userInfo) {
THREA_LOCAL.set(userInfo);
}
public static UserInfo get() {
THREA_LOCAL.get();
}
public static void remove() {
THREA_LOCAL.remove();
}
}
2.在業(yè)務代碼中調用CurrentUser類。
public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);
CurrentUser.set(userInfo);
...
//業(yè)務代碼
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
}
在業(yè)務代碼的第一行，將userInfo對象設置到CurrentUser，這樣在業(yè)務代碼中，就能通過CurrentUser.get()獲取到剛剛設置的userInfo對象。特別是對業(yè)務代碼調用層級比較深的情況，這種用法非常有用，可以減少很多不必要傳參。
但在高并發(fā)的場景下，這段代碼有問題，只往ThreadLocal存數據，數據用完之后并沒有及時清理。
ThreadLocal即使使用了WeakReference（弱引用）也可能會存在內存泄露問題，因為 entry對象中只把key(即threadLocal對象)設置成了弱引用，但是value值沒有。
那么，如何解決這個問題呢？
public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);
try{
CurrentUser.set(userInfo);
...
//業(yè)務代碼
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
} finally {
CurrentUser.remove();
}
}
需要在finally代碼塊中，調用remove方法清理沒用的數據。
