netty源码分析之EventLoop中的线程FastThreadLocalThread和队列
netty源码分析之EventLoop中的线程FastThreadLocalThread和队列
每个NioEventLoop有着自己的任务队列(taskQueue=mpscQueue和延迟队列PriorityQueue)和自己的处理线程(FastThreadLocalThread)，同时也维护着自己的Selector。如果是bossGroup，在ServerBootstrap初始化时会去Selector上注册ServerSocketChannel，同时在pipeline中添加ServerBootstrapAcceptor。io.netty.channel.nio.NioEventLoop#processSelectedKey(java.nio.channels.SelectionKey, io.netty.channel.nio.AbstractNioChannel)方法中会在(readyOps & (SelectionKey.OPREAD | SelectionKey.OPACCEPT)) != 0 || readyOps == 0成立时进入unsafe.read()，此时也就是表明有连接进入，在io.netty.channel.nio.AbstractNioMessageChannel.NioMessageUnsafe#read方法中会调用doReadMessages(readBuf)方法，在io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel#doReadMessages方法中会通过NioSocketChannel nioSocketChannel = new NioSocketChannel(this, ch);buf.add(nioSocketChannel);的方式将NioSocketChannel放入List类型的readBuf中。此时回到io.netty.channel.nio.AbstractNioMessageChannel.NioMessageUnsafe#read方法中，会遍历readBuf列表，调用pipeline.fireChannelRead(readBuf.get(i))方法，这样以来就会触发ServerBootstrapAcceptor中的channelRead方法，在ServerBootstrapAcceptor的channelRead方法中调用childGroup.register(child)方法，这个childGroup就是创建ServerBootstrap时传入的workerGroup，这个child就是NioSocketChannel类型的对象。在register之后，每个NioEventLoop线程都会在维护自身的task队列（普通任务队列与定时任务）的同时，在它的run方法中还会不停地执行select，在doRegister方法中会调用pipeline.fireChannelActive();方法，在方法里会在pipeline中进行传播，调用io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.HeadContext#read方法，继而调用unsafe.beginRead()方法，在io.netty.channel.nio.AbstractNioChannel#doBeginRead方法中会进行selectionKey.interestOps(interestOps | readInterestOp)方法的调用。关于接入流程可以参考：https://www.cnblogs.com/ZhuChangwu/p/11210437.html，这些处理的主要是网络IO事件，它的任务事件是放入队列中来进行处理的。
io.netty.channel.nio.NioEventLoop
类继承关系：
它继承自SingleThreadEventLoop，它的超类是SingleThreadEventExecutor。而在下面你会发现NioEventLoopGroup中维护着多个SingleThreadEventExecutor。先来看下NioEventLoop和SingleThreadEventLoop、SingleThreadEventExecutor的代码。
SingleThreadEventExecutor
因为这个Executor的主要作用是维护其中的FastThreadLocalThread的生命周期，我们来依照这条线进行分析：
- 线程创建：
protected SingleThreadEventExecutor(
EventExecutorGroup parent, ThreadFactory threadFactory, boolean addTaskWakesUp) {
----------------省略部分代码--------------------
this.parent = parent;
this.addTaskWakesUp = addTaskWakesUp;
// 创建线程
thread = threadFactory.newThread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
boolean success = false;
updateLastExecutionTime();
try {
// 回调executor的run方法
SingleThreadEventExecutor.this.run();
success = true;
} catch (Throwable t) {
logger.warn("Unexpected exception from an event executor: ", t);
} finally {
for (;;) {
int oldState = STATE_UPDATER.get(SingleThreadEventExecutor.this);
使用threadFactory来创建线程，创建的是FastThreadLocalThread，这个在下文中会详细分析。在创建的线程的run方法中会回调SingleThreadEventExecutor的run方法。
- 线程状态：
private static final int ST_NOT_STARTED = 1;
private static final int ST_STARTED = 2;
private static final int ST_SHUTTING_DOWN = 3;
private static final int ST_SHUTDOWN = 4;
private static final int ST_TERMINATED = 5;
private static final AtomicIntegerFieldUpdater<SingleThreadEventExecutor> STATE_UPDATER;
static {
AtomicIntegerFieldUpdater<SingleThreadEventExecutor> updater = PlatformDependent.newAtomicIntegerFieldUpdater(SingleThreadEventExecutor.class, "state");
if (updater == null) {
updater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(SingleThreadEventExecutor.class, "state");
}
STATE_UPDATER = updater;
}
通过一个AtomicIntegerFieldUpdater变量来维护着线程的状态变化。
- 线程唤醒，为什么要有线程唤醒呢，我们来看下这个SingleThreadEventExecutor的实现类NioEventLoop中对run方法的实现：
@Override
protected void run() {
for (;;) {
boolean oldWakenUp = wakenUp.getAndSet(false);
try {
if (hasTasks()) {
selectNow();
} else {
// wakeup是要在调用selector.wakeup()之前来校检来减少wake-up发生，这是因为selector.wakeup()是一个昂贵的操作
select(oldWakenUp);
------------省略部分------
if (wakenUp.get()) {
selector.wakeup();
}
}
cancelledKeys = 0;
needsToSelectAgain = false;
final int ioRatio = this.ioRatio;
if (ioRatio == 100) {
processSelectedKeys();
runAllTasks();
} else {
final long ioStartTime = System.nanoTime();
processSelectedKeys();
final long ioTime = System.nanoTime() - ioStartTime;
runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio);
}
if (isShuttingDown()) {
closeAll();
if (confirmShutdown()) {
break;
}
}
NIO中的Selector封装了底层的系统调用，其中wakeup用于唤醒阻塞在select方法上的线程，它的实现很简单，在linux上就是创建一 个管道并加入poll的fd集合，wakeup就是往管道里写一个字节，那么阻塞的poll方法有数据可读就立即返回。
这里有必要再提一下ioRatio，这个参数提供了一个粗略的机制,用来大致控制处理IO相关(socket 读,链接,关闭,挂起等)和非IO相关任务的时间分配比.非IO任务是,由于使用Executor接口,例如Executor#execute(..),而在EventLoopGroup队列中的Runnable对象.参数值越小,越多的时间将消耗在非IO任务上.当前,100将禁止所有超时时间(详见源码runAllTasks(long timeoutNanos))并运行所有等待着的非IO任务.详情参考官方issue:https://github.com/netty/netty/issues/6058。
控制wakeup的属性为：
private final boolean addTaskWakesUp;
这里关注下io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#execute方法：
@Override
public void execute(Runnable task) {
----------省略部分-------
boolean inEventLoop = inEventLoop();
if (inEventLoop) {//当前处理线程为EventLoop绑定线程时，放入队列
addTask(task);
} else {
startThread();// 启动新的eventLoop线程
addTask(task);//添加任务入队
if (isShutdown() && removeTask(task)) {
reject();
}
}
// addTaskWakesUp为true就代表只有在触发addTask(Runnable)方法时才会唤醒executor线程，默认为false
if (!addTaskWakesUp && wakesUpForTask(task)) {
wakeup(inEventLoop);
}
}
// io.netty.channel.SingleThreadEventLoop#wakesUpForTask：
@Override
protected boolean wakesUpForTask(Runnable task) {
return !(task instanceof NonWakeupRunnable);
}
// 添加wakeup任务
protected void wakeup(boolean inEventLoop) {
if (!inEventLoop || STATE_UPDATER.get(this) == ST_SHUTTING_DOWN) {
taskQueue.add(WAKEUP_TASK);
}
}
该方法在之前的netty源码分析中详细地分析过，主要用于查看netty的IO线程的状态，当前处理线程为EventLoop绑定线程时，放入队列，否则启动新的EventLoop线程并将任务入队，并在线程处于shutdown状态时将任务出列并执行拒绝策略。如果上面添加的不是NonWakeupRunnable类型的task，并且当前执行线程不是EventLoop线程或者当前线程的状态为shutdown状态时，添加一个WAKEUPTASK，会在io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#takeTask方法从队列中取task时唤醒阻塞线程。
- 关闭线程，在SingleThreadEventExecutor中有一个threadLock属性：
private final Semaphore threadLock = new Semaphore(0);它的主要调用位于：
@Override
public boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
------------省略部分代码--------------
if (threadLock.tryAcquire(timeout, unit)) {
threadLock.release();
}
return isTerminated();
}threadLock是一个初始值为0的信号量。一个初值为0的信号量，当线程请求锁时只会阻塞，这有什么用呢？awaitTermination()方法揭晓答案，用来使其他线程阻塞等待原生线程关闭 。
那么EventLoop线程的作用又是什么呢？
处理IO事件
对于boss NioEventLoop也就是reactor线程来说，轮询到的是基本上是连接事件（OP_ACCEPT）：
源码调用链：
1. io.netty.bootstrap.ServerBootstrap#group(io.netty.channel.EventLoopGroup, io.netty.channel.EventLoopGroup)
public ServerBootstrap group(EventLoopGroup parentGroup, EventLoopGroup childGroup) {
super.group(parentGroup);
----------
this.childGroup = childGroup;}
2. 上面将parentGroup传入了super的group方法io.netty.bootstrap.AbstractBootstrap#group(io.netty.channel.EventLoopGroup)：
public B group(EventLoopGroup group) {
-----------------------
this.group = group;
return (B) this;
}
传给了AbstractBootstrap的group属性。在AbstractBootstrap内部的io.netty.bootstrap.AbstractBootstrap#bind()：
public ChannelFuture bind() {
-----------------------
return doBind(localAddress);
}
doBind方法：
private ChannelFuture doBind(final SocketAddress localAddress) {
final ChannelFuture regFuture = initAndRegister();
final Channel channel = regFuture.channel();
---------------
io.netty.bootstrap.AbstractBootstrap#initAndRegister方法：
final ChannelFuture initAndRegister() {
final Channel channel = channelFactory().newChannel();
try {
init(channel);
------------------------------
}
ChannelFuture regFuture = group().register(channel);//这里是parentGroup
这里的group调用的是初始时传入的parentGroup，紧接着进入io.netty.channel.EventLoopGroup#register(io.netty.channel.Channel)方法，该方法会根据传入的Channel为ServerSocketChannel和SocketChannel来决定注册不同的事件到Selector上，这里主要是accept事件。执行register方法时会从boosGroup的线程组中使用EventExecutorChooser选择出一个NioEventLoop来进行register操作，所以一般boosGroup中的线程数量都是一个。详细分析参考之前的关于netty源码分析的公众号文章。这里还有一点需要注意的是io.netty.bootstrap.ServerBootstrap#init方法：
@Override
void init(Channel channel) throws Exception {
-------------------------------
p.addLast(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
public void initChannel(Channel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new ServerBootstrapAcceptor(
currentChildGroup, currentChildHandler, currentChildOptions, currentChildAttrs));
}
});
}
这里的ServerBootstrapAcceptor就是worker NioEventLoop工作的关键点了。
对于worker NioEventLoop来说，轮询到的基本上是IO读写事件（以OP_READ为例）：
这里简要地过一遍它的源码流程：
//io.netty.bootstrap.ServerBootstrap#group(io.netty.channel.EventLoopGroup, io.netty.channel.EventLoopGroup)
public ServerBootstrap group(EventLoopGroup parentGroup, EventLoopGroup childGroup) {
super.group(parentGroup);
----------
this.childGroup = childGroup;}
// 这里赋值给了childGroup属性。
//接着看io.netty.bootstrap.ServerBootstrap#init方法，上面已经列出，主要是将childGroup传给了ServerBootstrapAcceptor的childGroup属性。我们来看下具体作用，在io.netty.bootstrap.ServerBootstrap.ServerBootstrapAcceptor#channelRead方法：
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
final Channel child = (Channel) msg;
child.pipeline().addLast(childHandler);
--------------------------------------------------------
try {
childGroup.register(child).addListener(new ChannelFutureListener() {
-----------------------------------------
});
在childGroup.register(child)中child对应的就是每个SocketChannel
ServerBootstrapAcceptor就是大名鼎鼎的reactor模型中的acceptor，这里childGroup.register(child)中child对应的就是每个SocketChannel，执行register方法时会从workerGroup的线程组中使用EventExecutorChooser选择出一个NioEventLoop来进行register操作，主要执行Selector的事件注册，这里主要是读写事件。关于EventExecutorChooser和register的介绍之前的文章中有过详细分析，这里不再赘述。
任务处理
处理用户产生的普通任务:
NioEventLoop中的Queue taskQueue被用来承载用户产生的普通Task。任务入列方法io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#addTask：
protected void addTask(Runnable task) {
if (task == null) {
throw new NullPointerException("task");
}
if (isShutdown()) {
reject();
}
taskQueue.add(task);
}
taskQueue的创建是io.netty.channel.nio.NioEventLoop#newTaskQueue方法：
@Override
protected Queue<Runnable> newTaskQueue() {
// This event loop never calls takeTask()
return PlatformDependent.newMpscQueue();
}
使用的是mpsc队列，也就是多生产者单消费者队列。
taskQueue被实现为netty的mpscQueue，即多生产者单消费者队列。netty使用该队列将外部用户线程产生的Task聚集，并在reactor线程内部用单线程的方式串行执行队列中的Task。
当用户在非IO线程调用Channel的各种方法执行Channel相关的操作时，比如channel.write()、channel.flush()等，netty会将相关操作封装成一个Task并放入taskQueue中，保证相关操作在IO线程中串行执行。
处理用户产生的定时任务:
关于定时任务就需要看下io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#schedule(java.lang.Runnable, long, java.util.concurrent.TimeUnit)方法代码:
@Override
public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit) {
----------省略部分代码---------------------
return schedule(new ScheduledFutureTask<Void>(
this, delayedTaskQueue, command, null, ScheduledFutureTask.deadlineNanos(unit.toNanos(delay))));
}
ScheduledFutureTask中传入的队列为delayedTaskQueue:
final Queue<ScheduledFutureTask<?>> delayedTaskQueue = new PriorityQueue<ScheduledFutureTask<?>>();NioEventLoop中的Queue> delayedTaskQueue = new PriorityQueue被用来承载用户产生的定时Task。它是一个优先队列。
当用户在非IO线程需要产生定时操作时，netty将用户的定时操作封装成ScheduledFutureTask，即一个netty内部的定时Task，并将定时Task放入delayedTaskQueue中等待对应Channel的IO线程串行执行。
为了解决多线程并发写入delayedTaskQueue的问题，netty将添加ScheduledFutureTask到delayedTaskQueue中的操作封装成普通Task，放入taskQueue中，通过NioEventLoop的IO线程对delayedTaskQueue进行单线程写操作。
处理任务队列的逻辑:
- 将已到期的定时Task从delayedTaskQueue中转移到taskQueue中
- 计算本次循环执行的截止时间
- 循环执行taskQueue中的任务，每隔64个任务检查一下是否已过截止时间，直到taskQueue中任务全部执行完或者超过执行截止时间。
io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#takeTask方法：
在io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#fetchFromDelayedQueue方法内部进行任务迁移的操作：
private void fetchFromDelayedQueue() {
long nanoTime = 0L;
for (;;) {
ScheduledFutureTask<?> delayedTask = delayedTaskQueue.peek();
if (delayedTask == null) {
break;
}
if (nanoTime == 0L) {
nanoTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
}
if (delayedTask.deadlineNanos() <= nanoTime) {
delayedTaskQueue.remove();// 从delayedTaskQueue中移除
taskQueue.add(delayedTask);// 添加到任务队列中
} else {
break;
}
}
}
io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup
NioEventLoopGroup中主要维护一组EventLoop，EventLoop实现了Executor接口，里面维护着executor线程和方法。
NioEventLoopGroup的类继承关系：
MultithreadEventLoopGroup
在这个类的静态代码块中对EventLoopGroup的默认线程数进行了初始化：
static {
DEFAULT_EVENT_LOOP_THREADS = Math.max(1, SystemPropertyUtil.getInt(
"io.netty.eventLoopThreads", Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2));
}
并且对ThreadFactory进行的初始化：
@Override
protected ThreadFactory newDefaultThreadFactory() {
return new DefaultThreadFactory(getClass(), Thread.MAX_PRIORITY);
}
io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory#DefaultThreadFactory(java.lang.Class, int)：
public DefaultThreadFactory(String poolName, boolean daemon, int priority) {
if (poolName == null) {
throw new NullPointerException("poolName");
}
if (priority < Thread.MIN_PRIORITY || priority > Thread.MAX_PRIORITY) {
throw new IllegalArgumentException(
"priority: " + priority + " (expected: Thread.MIN_PRIORITY <= priority <= Thread.MAX_PRIORITY)");
}
prefix = poolName + '-' + poolId.incrementAndGet() + '-';
this.daemon = daemon;
this.priority = priority;
}
这里我们主要关注一下它的newThread方法：
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = newThread(new DefaultRunnableDecorator(r), prefix + nextId.incrementAndGet());
--------------------------
}
protected Thread newThread(Runnable r, String name) {
return new FastThreadLocalThread(r, name);
}
这里创建的线程为FastThreadLocalThread，接着顺便来分析下FastThreadLocalThread，先来看下它与普通线程不一样的属性和方法：
private InternalThreadLocalMap threadLocalMap;
/**
* Returns the internal data structure that keeps the thread-local variables bound to this thread.
* Note that this method is for internal use only, and thus is subject to change at any time.
*/
public final InternalThreadLocalMap threadLocalMap() {
return threadLocalMap;
}
/**
* Sets the internal data structure that keeps the thread-local variables bound to this thread.
* Note that this method is for internal use only, and thus is subject to change at any time.
*/
public final void setThreadLocalMap(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
this.threadLocalMap = threadLocalMap;
}
JDK 中自带的 ThreadLocal 在线程池使用环境中，有内存泄漏的风险，很明显，Netty 为了避免这个 bug，重新进行了封装。它主要用于与io.netty.util.concurrent.FastThreadLocal合用，就如同Thread与ThreadLocal合用一样(关于ThreadLocal、InheritThreadLocal和TransmitableThreadLocal的源码之前有一系列的文章分别分析过，需要详细了解的请翻阅历史文章)。我们知道解决hash冲突的办法主要有以下几种：
- 开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
- 再次哈希法(rehash)
- 链地址法
- 建立一个公共溢出区
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。这里我们补充一下hashmap中的知识点：
- JDK1.8 HashMap的优化：一方面引入红黑树解决过长链表效率低的问题；另一方面重写resize方法，移除了alternative hashing相关方法，避免重新计算键的hash。
- HashMap的线程不安全体现在：多线程同时put添加元素会丢失元素，多线程同时扩容会造成死循环。
关于FastThreadLocal，我们简要来分析几点：
缓冲行填充
io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap中有几个long类型的属性:
// Cache line padding (must be public)
// With CompressedOops enabled, an instance of this class should occupy at least 128 bytes.
public long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7, rp8, rp9;
对cpu缓存行进行填充，防止因为伪共享导致的缓存失效问题。
fastGet和slowGet方法
io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap#get:
public static InternalThreadLocalMap get() {
Thread thread = Thread.currentThread();
if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {
return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);
} else {
return slowGet();
}
}
会根据当前线程类型来决定走fastGet方法还是slowGet方法.
io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap#fastGet：
private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) {
InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap();
if (threadLocalMap == null) {
thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap());
}
return threadLocalMap;
}
// 构造方法:
private InternalThreadLocalMap() {
super(newIndexedVariableTable());
}
private static Object[] newIndexedVariableTable() {
Object[] array = new Object[32];
Arrays.fill(array, UNSET);
return array;
}
// super构造方法:
UnpaddedInternalThreadLocalMap(Object[] indexedVariables) {
this.indexedVariables = indexedVariables;
}
在fastGet方法中针对的是FastThreadLocalThread线程，也就是netty的内部线程(与EventLoop关联使用的线程，用的是io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap。，这个 Map 内部维护的是一个数组，和 JDK 不同，JDK 维护的是一个使用线性探测法的 Map，可见，从底层数据结构上，JDK ThreadLocalMap就已经输了，他们的读取速度相差很大，特别是当数据量很大的时候，Netty 的数据结构速度依然不变，而 JDK ThreadLocalMap由于使用线性探测法，速度会相应的下降。
io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap#slowGet：
private static InternalThreadLocalMap slowGet() {
ThreadLocal<InternalThreadLocalMap> slowThreadLocalMap = UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap;
if (slowThreadLocalMap == null) {
UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap =
slowThreadLocalMap = new ThreadLocal<InternalThreadLocalMap>();
}
InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get();
if (ret == null) {
ret = new InternalThreadLocalMap();
slowThreadLocalMap.set(ret);
}
return ret;
}
- 这个方法针对的是普通线程，非FastThreadLocalThread线程。它使用的是ThreadLocal变量，在ThreadLocal变量内部存放的是InternalThreadLocalMap。在之前的文章中有详细分析过ThreadLocal,它的内部是基于ThreadLocalMap实现的，ThreadLocalMap内部Entry是一个WeakReference类型(弱引用级别比软引用更低。当对象根节点可及、无强引用和软引用、有弱引用指向对象时，若发生GC，该对象将直接被回收)的hashMap的结构。上上面提到过,hashmap是线性探测法的 Map。
- 这个方法首先使用 JDK 的 ThreadLocal 获取一个 Netty 的 InternalThreadLocalMap，如果没有就创建一个，并将这个 InternalThreadLocalMap 设置到 JDK 的 ThreadLocal 中，然后返回这个 InternalThreadLocalMap。从这里可以看出，为了提高性能，Netty 还是避免使用了JDK 的 threadLocalMap，他的方式是曲线救国：在JDK 的 threadLocal 中设置 Netty 的 InternalThreadLocalMap ，然后，这个 InternalThreadLocalMap 中设置 Netty 的 FastThreadLcoal。
io.netty.util.concurrent.FastThreadLocal#set与get方法
/**
* Set the value for the current thread.
*/
public final void set(V value) {
if (value != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
set(InternalThreadLocalMap.get(), value);
} else {
remove();
}
}
public final void set(InternalThreadLocalMap threadLocalMap, V value) {
if (value != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
// 设置变量
if (threadLocalMap.setIndexedVariable(index, value)) {
addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this);
}
} else {
remove(threadLocalMap);
}
}
//index是在FastThreadLocal的构造方法中初始化的:
public FastThreadLocal() {
index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();
}
//io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap#nextVariableIndex:
public static int nextVariableIndex() {
// 通过AtomicInteger维护
int index = nextIndex.getAndIncrement();
if (index < 0) {
nextIndex.decrementAndGet();
throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables");
}
return index;
}
它的每个变量值在set进去后可以根据index快速定位到指定index在数组中的值,看下get方法就很清晰了:
/**
* Returns the current value for the current thread
*/
public final V get() {
return get(InternalThreadLocalMap.get());
}
/**
* Returns the current value for the specified thread local map.
* The specified thread local map must be for the current thread.
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public final V get(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {
Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index);
if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {
return (V) v;
}
return initialize(threadLocalMap);
}
// io.netty.util.internal.InternalThreadLocalMap#indexedVariable
public Object indexedVariable(int index) {
Object[] lookup = indexedVariables;
return index < lookup.length? lookup[index] : UNSET;
}
它能够根据index的值快速定位到数组中的元素,而它的索引是通过AtomicInteger来维护的.
拓容
private void expandIndexedVariableTableAndSet(int index, Object value) {
Object[] oldArray = indexedVariables;
final int oldCapacity = oldArray.length;
int newCapacity = index;
newCapacity |= newCapacity >>> 1;
newCapacity |= newCapacity >>> 2;
newCapacity |= newCapacity >>> 4;
newCapacity |= newCapacity >>> 8;
newCapacity |= newCapacity >>> 16;
newCapacity ++;
Object[] newArray = Arrays.copyOf(oldArray, newCapacity);
Arrays.fill(newArray, oldCapacity, newArray.length, UNSET);
newArray[index] = value;
indexedVariables = newArray;
}
这里和hashMap的扩容对比着看就很好理解了,这段代码的作用就是按原来的容量扩容2倍。并且保证结果是2的幂次方。这里 Netty 的做法和 HashMap 一样，按照原来的容量扩容到最近的 2 的幂次方大小，比如原来32，就扩容到64，然后，将原来数组的内容填充到新数组中，剩余的填充 空对象，然后将新数组赋值给成员变量 indexedVariables。完成了一次扩容。
从上面几点可以看出FastThreadLocalThread与FastThreadLocal合并时的主要特点是快，更多细节请参考：https://www.jianshu.com/p/3fc2fbac4bb7和https://www.jianshu.com/p/6adfa89ed06e。而DefaultThreadFactory创建的线程都是FastThreadLocalThread类型的.
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