1、ThreadLocal设计图
2、应用场景分析
3、关键类ThreadLocalMap
（1）数据结构
（2）怎么存/取数据
（3）内存回收和扩容问题
4、参考文档
1、ThreadLocal设计图
设计图分析：
一个Thread维护一个ThreadLocalMap的实例，ThreadLocalMap内部包含一个Entry[]数组，而Entry是一个key为WeakReference
是否会发生内存泄漏，其核心是是否有GC Roots开始的引用链，对于ThreadLocal要考虑的问题：
若往Entry[]数组中，put的数据越来越多，会导致ThreadLocal实例和Object value越来越多，假设ThreadLocalRef到ThreadLocal实例的引用又不断开的话，Thread也不结束的话，就会导致ThreadLocal实例和Object value不能释放，从而可能引发内存溢出或内存泄漏。(活跃的Thread可以作为GC Roots，如果Thread结束，则从Thread中所有对象都会释放。
解决思路：
（1）Thread活跃期间，定期查找key引用断开的废弃Entry，断开这个Entry到value的引用，等GC回收
（2）断开ThreadLocalRef到ThreadLocal实例的引用
不过很多用ThreadLocal的场景，每个线程的Entry[]只存了一个数据，且ThreadLocal定义成 static final类型，所以不容易出现内存溢出。如Android中的Looper就是一个线程对应一个Looper，JDBC数据库连接中也是一个线程对应一个连接。
2、应用场景分析
ThreadLocal简单说来就是：
一个Thread维护自己的一个Map，每个Thread只拿自己Map中的数据，各个Thread互不干扰，不存在什么线程间数据共享问题。Map中可以存放一个或多个数据。
比如Android中的Looper机制就是，主线程和各子线程都有自己独立的Looper实例。
比如Hibernate的JDBC数据库连接，每个线程有自己独立的Connection，互不干扰。
ThreadLocal和synchronized的比较：
都和多线程有关。区别是，ThreadLocal里各线程间的数据是没啥关联，互不干扰的。而synchronized里是数据共享的数据，同一时刻只能一个线程访问。而且ThreadLocal里需要维护一个数组，synchronized不需要维护数组。所以ThreadLocal略占内存但效率高，synchronized不占内存但效率低。也就是网上有人总结的空间换时间和时间换空间的差别。
3、关键类ThreadLocalMap
（1）数据结构
ThreadLocalMap三要素：
Entry[] table; //数组
int size; //元素个数
int threshold; //阈值，2/3数组长度，当size >= 3/4 * threshold时需要对数组扩容
Entry是<WeakReference
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Object value;
Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
super(k);
value = v;
}
}
（2）怎么存/取数据
数据存取，主要是关注set/get方法。
取数据get()
1、获取当前线程
2、获取当前线程的ThreadLocalMap对象
3、当前ThreadLocal实例作为key，从ThreadLocalMap中查找对应的value，并返回结果。
具体查找过程：
（1）先计算索引，int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
（2）如果table[i]元素非空且table[i].key == key，说明找到了，返回table[i].value
（3）否则，从i开始遍历一轮每个元素e（即从包括i开始往后直到第一个空元素，算作1轮，i有可能就是第一个空元素）。
（3.1）如果e.key == key，则说明找到并返回e.value；
（3.2）如果e.key == null，则说明是垃圾数据，调用expungeStaleEntry(i)进行垃圾数据逻辑处理即可
（3.3）如果e.key != null && e.key != key，则说明存在hash冲突，这个位置被别的对象先占了，根据线性探测法往后寻找，循环上面步骤。
4、如果没有查到，则调用初始化方法并返回初始值。
expungeStaleEntry(int staleSlot)为垃圾数据处理逻辑：
简单来说干了两件事：跑1轮，清空里面的垃圾数据，非垃圾数据重新hash。
（1）staleSlot位置的数据清空，size-1
（2）从staleSlot+1开始遍历一轮每个元素e，位置为i（即从staleSlot+1开始往后直到第一个空元素，算作1轮）
（2.1）如果e.key == null，则说明是垃圾数据，将e清空，size-1
（2.2）如果e.key != null 但 [h = e.key.threadLocalHashCode & (len - 1)] != i，说明元素e本来不应该放在位置i，当时只是因为发生hash冲突h位置被别人占了，将第i个位置置空，然后根据线性探测法重新放置元素e的位置，即找到从h开始的第一个空元素位置放进去即可。
（3）返回第一个空元素的位置。
存数据set(T value)
1、获取当前线程
2、获取当前线程的ThreadLocalMap对象
3、将<key, value>放入ThreadLocalMap中，其中key为当前ThreadLocal实例，value为外部传入Object
具体放入步骤：
（1）计算索引，int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
（2）从i开始遍历一轮每个元素e（即从包括i开始往后直到第一个空元素，算作1轮）
（2.1）如果e.key == key，说明找到了赋值的位置，进行赋值e.value = value并return
（2.2）如果e.key == null，说明是垃圾数据，调用replaceStaleEntry(key, value, i)处理完后并return
（2.3）否则继续遍历下一个元素
（3）将<key, value>放到第一个空元素位置，size＋1。
（4）调用cleanSomeSlots(i, size)清空部分数据
（5）若一个数据也没有清空，且size >= threshold，则调用rehash重新hash
replaceStaleEntry(key, value, staleSlot)垃圾数据处理逻辑：
简单来说干了两件事：1、将<key, value>填充到staleSlot位置；2、跑一轮，找到第一个垃圾数据位置slotToExpunge，然后从slotToExpunge开始执行两轮垃圾数据清理操作
（1）从staleSlot开始走prevIndex往前回溯一轮(即从staleSlot往前回溯到第一个空元素)，找到最前面的垃圾数据的位置i，将该位置记录为slotToExpunge
（2）从staleSlot+1开始往后遍历一轮每个元素e，位置为i（即从staleSlot+1往后遍历直到第一个空元素）
（2.1）如果e.key == key，说明位置找到，将table[i]和table[staleSlot]元素交换，并将<key, value>填充到table[staleSlot]，此时table[i]为垃圾数据。如果前面步骤（1）中staleSlot就是第一个垃圾数据的位置，现在数据交换后第一个垃圾数据位置变成了i，将该位置记录为slotToExpunge。然后调用expungeStaleEntry(int staleSlot)执行一轮垃圾数据处理。之后再接着前一轮的空数据的位置调用cleanSomeSlots(i, size)再执行一轮清理垃圾数据。然后return
（2.2）如果e.key == null，说明是垃圾数据，再看是不是staleSlot＋1开始的第一个垃圾数据，如果是的话，将该位置记录为slotToExpunge
（3）将<key, value>填充到staleSlot位置。
（4）调用expungeStaleEntry(int staleSlot)执行垃圾数据处理。之后再调用cleanSomeSlots(i, size)进一步清理垃圾数据。
cleanSomeSlots(i, size)数据清空逻辑：
从位置i开始，以二分的方式往后遍历log(n)次，并清理垃圾数据。
rehash逻辑：
（1）整体扫描一遍数组，对于每一个垃圾数据，调用expungeStaleEntry(i)执行垃圾清理操作
（2）如果size >= 3/4 * threshold，执行resize扩容操作
resize逻辑：
（1）新数组容量扩大为原来老数组的2倍
（2）将老数组里的元素依次映射到新数组（老数组垃圾数据丢弃，index计算方式k.threadLocalHashCode & (newLen - 1)， 线性探测解决hash冲突）
（3）内存回收和扩容问题
内存回收：get和set过程只要遍历到垃圾数据就会来一波垃圾数据清理操作。
扩容问题：set的时候，由于数据量可能扩大，所以可能会扩容。
其他的比如threadLocalHashCode，HASH_INCREMENT = 0x61c88647看下面文章介绍即可。