ThreadLocal一般用在哪些地方？有何用？

[dreamhunter_lan]

1、ThreadLocal跟共享有什么关系吗？

2、在Java Concurrency In Practice上看到一个例子：

	private static ThreadLocal<Connection> connectionHolder
		= new ThreadLocal<Connection>() {
		public Connection initialValue() {
			return DriverManager.getConnection(DB_URL);
		}
	};
	
	public static Connection getConnection() {
		return connectionHolder.get();
	}

这个就是为每个线程都会开一个连接，而感觉如下也是一个线程开一个连接：

	public static Connection getConnection() {
		return DriverManager.getConnection(DB_URL);
	}

是不是在有线程池的情况下以上两种方式才有区别？

3、除了上面上的Connection例子，还有在什么情况下会考虑用ThreadLocal？

谢谢

[huntor]

线程不安全的类在多线程中使用，如 SimpleDateFormat；在一个线程中修改不影响其他线程的使用。

[梅小西Echo]

对啊，在这里，2个类都是一个意思，为每个线程生成一个独立的连接。

[杀猪剑客]

很到位！
[Quote=引用 5 楼 ticmy 的回复:]
所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]

[scrack]

楼上说的对 在事务管理上用的比较多

[龙四]

所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的

[oO临时工Oo]

1.ThreadLocal是线程局部 (thread-local) 变量，线程共享，我们写的程序一般是面像对象的，不是面向线程的，一个线程可能有N个对象，但他们工作时可能只需要共享一个资源，这个资源可以放在ThreadLocal里，当然，你愿意你以可以以参数形式在这个线上的每个对象之间传递（ 这个相当麻烦）。
2.与有没有线程池无关。
3.有很多地方，比如在Hibernate中的Session（不是HTTP Session）

[flyoversky]

[Quote=引用 5 楼 ticmy 的回复:]

所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]

说得简单容易理解

[若鱼1919]

ThreadLocal是什么玩意可以多看一些开源的框架的源代码，里面大量使用了ThreadLocal。

[albertshaw]

[Quote=引用 5 楼 ticmy 的回复:]
所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]
ThreadLocal不是map没错,但是其实他里面有通过ThreadLocalMap来管理实现,ThreadLocalMap就是一张自定义的只为维护thread local values 的Hash Map, 这张map的key就是Thread.currentThread().

[宅男小何]

注意，ThreadLocal在那个线程里面put的值，那么一定要在同一个线程里面get，不然会获取出错的~~~
比如我们的web项目，用ThreadLocal保存session的值，结果异步任务无法从ThreadLocal里面获取正确的session。

[dreamhunter_lan]

[Quote=引用 5 楼 ticmy 的回复:]

所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]
之前大概看了下，其实它里面就是一个ThreadLocalMap，在get的时候先取到currentThread，看看map中有没有。
但是各位好像都没回答我的几个问题。

[若鱼1919]

java里面的变量的作用范围，有的是局部变量，有的是成员变量。局部变量永远不存在线程安全问题，成员变量是所有的线程所共享的，ThreadLocal的出现就弥补了这两种范围的一个不足，它比局部变量的范围要大，不仅仅是局限于一个方法块，但是又比成员变量的范围要小，因为它不会被多个线程共享，是线程独占的。

1、ThreadLocal跟共享有什么关系吗？

ThreadLocal是线程独占的。

2.
public static Connection getConnection() {
return DriverManager.getConnection(DB_URL);
}

这种方式多线程访问会有线程安全问题，ThreadLocal就不会。

3、除了上面上的Connection例子，还有在什么情况下会考虑用ThreadLocal？
。。。。

[dreamhunter_lan]

[Quote=引用 14 楼 goldenfish1919 的回复:]
java里面的变量的作用范围，有的是局部变量，有的是成员变量。局部变量永远不存在线程安全问题，成员变量是所有的线程所共享的，ThreadLocal的出现就弥补了这两种范围的一个不足，它比局部变量的范围要大，不仅仅是局限于一个方法块，但是又比成员变量的范围要小，因为它不会被多个线程共享，是线程独占的。

1、ThreadLocal跟共享有什么关系吗？

ThreadLocal是线程独占的。
……
[/Quote]
1、如何线程独占了？connectionHolder不是成员变量吗？
2、不是线程安全因为DriverManager.getConnection(DB_URL)不是线程安全的？

望大神说仔细些，确实没用过ThreadLocal，无法领会。

[licip]

说得很好！[Quote=引用 5 楼 ticmy 的回复:]
所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]

[追风筝的孩子]

今天老师说了这个。。可以在同一个线程之中传递数据。要是你不用框架做javaee，你可能需要写处理事务的sql语句，你可以选择把一个Connection放在localthread里面，在service层取出来使用。

[dreamhunter_lan]

[Quote=引用 16 楼 licip 的回复:]
说得很好！

引用 5 楼 ticmy 的回复:
所谓ThreadLocal，简单一点想，就是一个全局的Map，Map的key是线程对象，value是你要保存的对象

进入某个线程后，就可以从map中取得之前存储的相应线程关联的对象

当然，ThreadLocal并不是一个Map，但用Map来理解是没有问题的
[/Quote]看到一篇博客说过，还模拟实现了ThreadLocal，貌似不是我想要的，需要知道一种场景，没有ThreadLocal就不行~~~

[meran]

[Quote=引用楼主 dreamhunter_lan 的回复:]
1、ThreadLocal跟共享有什么关系吗？

2、在Java Concurrency In Practice上看到一个例子：

Java code


private static ThreadLocal<Connection> connectionHolder
= new ThreadLocal<Connection>() {
pub……
[/Quote]

与共享木有关系 ThreadLocal 是多线程中的免锁解决方案之一。 就是每个线程对于ThreadLocal 都有一个备份 ，这篇内存分配在堆上。


第二点 在两个线程同时执行getConnection() 的时候 会生成两个链接哦。

第三点 ThreadLocal 是多线程下的无锁定解决方案 主要用于保存 线程 的特征，比如你给线程重命名啦之类的 。
核心是 每个线程中都有一个 ThreadLocal 的 副本 而 普通的则是共享的

[元心]

ThreadLocal 主要还是在线程内部共享数据，很方便，让线程知道什么是自己的数据。