threadLocal是为了解决对象不能被多线程共享访问
关于threadLocal,threadLocalMap更多的细节可以看，给出了很详细的各个方面的知识（很多也是面试高频考点）。threadLocal,threadLocalMap,entry之间的关系如下图所示：
上图中，实线代表强引用，虚线代表的是弱引用，如果threadLocal外部强引用被置为null(threadLocalInstance=null)的话，threadLocal实例就没有一条引用链路可达，很显然在gc(垃圾回收)的时候势必会被回收，因此entry就存在key为null的情况，无法通过一个Key为null去访问到该entry的value。同时，就存在了这样一条引用链：threadRef->currentThread->threadLocalMap->entry->valueRef->valueMemory,导致在垃圾回收的时候进行可达性分析的时候,value可达从而不会被回收掉，但是该value永远不能被访问到，这样就存在了内存泄漏。当然，如果线程执行结束后，threadLocal，threadRef会断掉，因此threadLocal,threadLocalMap，entry都会被回收掉。可是，在实际使用中我们都是会用线程池去维护我们的线程，比如在Executors.newFixedThreadPool()时创建线程的时候，为了复用线程是不会结束的，所以threadLocal内存泄漏就值得我们关注。
2. 已经做出了哪些改进？
实际上，为了解决threadLocal潜在的内存泄漏的问题，Josh Bloch and Doug Lea大师已经做了一些改进。在threadLocal的set和get方法中都有相应的处理。下文为了叙述，针对key为null的entry，源码注释为stale entry，直译为不新鲜的entry，这里我就称之为“脏entry”。比如在ThreadLocalMap的set方法中：
private void set(ThreadLocal key, Object value) { // We don't use a fast path as with get() because it is at // least as common to use set() to create new entries as // it is to replace existing ones, in which case, a fast // path would fail more often than not. 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)]) { ThreadLocal k = e.get(); if (k == key) { e.value = value; return; } if (k == null) { replaceStaleEntry(key, value, i); return; } } tab[i] = new Entry(key, value); int sz = ++size; if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash(); } 在该方法中针对脏entry做了这样的处理：
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如果在当前取模的table[i]！=null的话说明hash冲突就需要向后环形查找，若在查找过程中遇到脏entry就通过replaceStaleEntry进行处理；
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如果当前table[i]==null的话说明新的entry可以直接插入，但是插入后会调用cleanSomeSlots方法检测并清除脏entry
2.1 cleanSomeSlots
该方法的源码为：
/* @param i a position known NOT to hold a stale entry. The * scan starts at the element after i. * * @param n scan control: {@code log2(n)} cells are scanned, * unless a stale entry is found, in which case * {@code log2(table.length)-1} additional cells are scanned. * When called from insertions, this parameter is the number * of elements, but when from replaceStaleEntry, it is the * table length. (Note: all this could be changed to be either * more or less aggressive by weighting n instead of just * using straight log n. But this version is simple, fast, and * seems to work well.) * * @return true if any stale entries have been removed. */ private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) { boolean removed = false; Entry[] tab = table; int len = tab.length; do { i = nextIndex(i, len); Entry e = tab[i]; if (e != null && e.get() == null) { n = len; removed = true; i = expungeStaleEntry(i); } } while ( (n >>>= 1) != 0); return removed; }
入参：
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i表示：插入entry的位置i，很显然在上述情况2（table[i]==null）中，entry刚插入后该位置i很显然不是脏entry;
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参数n
2.1. n的用途
主要用于扫描控制（scan control），从while中是通过n来进行条件判断的说明n就是用来控制扫描趟数（循环次数）的。在扫描过程中，如果没有遇到脏entry就整个扫描过程持续log2(n)次，log2(n)的获取是因为
n >>>= 1，每次n右移一位相当于n除以2。如果在扫描过程中遇到脏entry的话就会令n为当前hash表的长度（n=len），再继续扫描log2(n)趟，注意此时n增加无非就是多增加了循环次数从而通过nextIndex往后搜索的范围扩大，示意图如下
按照n的初始值，搜索范围为黑线，当遇到了脏entry，此时n变成了哈希数组的长度（n取值增大），搜索范围log2(n)增大，红线表示。如果在整个搜索过程没遇到脏entry的话，搜索结束，采用这种方式的主要是用于时间效率上的平衡。
2.2. n的取值 如果是在set方法插入新的entry后调用（上述情况2），n为当前已经插入的entry个数size；如果是在replaceStaleEntry方法中调用n为哈希表的长度len。
2.2 expungeStaleEntry
如果对输入参数能够理解的话，那么cleanSomeSlots方法搜索基本上清除了，但是全部搞定还需要掌握expungeStaleEntry方法，当在搜索过程中遇到了脏entry的话就会调用该方法去清理掉脏entry。源码为：
/** * Expunge a stale entry by rehashing any possibly colliding entries * lying between staleSlot and the next null slot. This also expunges * any other stale entries encountered before the trailing null. See * Knuth, Section 6.4 * * @param staleSlot index of slot known to have null key * @return the index of the next null slot after staleSlot * (all between staleSlot and this slot will have been checked * for expunging). */ private int expungeStaleEntry(int staleSlot) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; //清除当前脏entry //先将当前的位置的值置空,在将当前值置空 // expunge entry at staleSlot tab[staleSlot].value = null; tab[staleSlot] = null; size--; // Rehash until we encounter null Entry e; int i; //2.往后环形继续查找,直到遇到table[i]==null时结束 for (i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) { ThreadLocal k = e.get(); //3. 如果在向后搜索过程中再次遇到脏entry，同样将其清理掉 if (k == null) { e.value = null; tab[i] = null; size--; } else { //处理rehash的情况 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; } 该方法逻辑请看注释（第1,2,3步），主要做了这么几件事情：
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清理当前脏entry，即将其value引用置为null.table[staleSlot]置为null。value置为null后该value域变为不可达，在下一次gc的时候就会被回收掉，同时table[staleSlot]为null后以便于存放新的entry;
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从当前staleSlot位置向后环形（nextIndex）继续搜索，直到遇到哈希桶（tab[i]）为null的时候退出；
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若在搜索过程再次遇到脏entry，继续将其清除。
也就是说该方法，清理掉当前脏entry后，并没有闲下来继续向后搜索，若再次遇到脏entry继续将其清理，直到哈希桶（table[i]）为null时退出。因此方法执行完的结果为 从当前脏entry（staleSlot）位到返回的i位，这中间所有的entry不是脏entry。为什么是遇到null退出呢？原因是存在脏entry的前提条件是 当前哈希桶（table[i]）不为null,只是该entry的key域为null。如果遇到哈希桶为null,很显然它连成为脏entry的前提条件都不具备。
现在对cleanSomeSlot方法做一下总结，其方法执行示意图如下：
如图所示，cleanSomeSlot方法主要有这样几点：
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从当前位置i处（位于i处的entry一定不是脏entry）为起点在初始小范围（log2(n)，n为哈希表已插入entry的个数size）开始向后搜索脏entry，若在整个搜索过程没有脏entry，方法结束退出
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如果在搜索过程中遇到脏entry通过expungeStaleEntry方法清理掉当前脏entry，并且该方法会返回下一个哈希桶(table[i])为null的索引位置为i。这时重新令搜索起点为索引位置i，n为哈希表的长度len，再次扩大搜索范围为log2(n')继续搜索。
下面，以一个例子更清晰的来说一下，假设当前table数组的情况如下图。
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如图当前n等于hash表的size即n=10，i=1,在第一趟搜索过程中通过nextIndex,i指向了索引为2的位置，此时table[2]为null，说明第一趟未发现脏entry,则第一趟结束进行第二趟的搜索。
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第二趟所搜先通过nextIndex方法，索引由2的位置变成了i=3,当前table[3]!=null但是该entry的key为null，说明找到了一个脏entry，先将n置为哈希表的长度len,然后继续调用expungeStaleEntry方法，该方法会将当前索引为3的脏entry给清除掉（令value为null，并且table[3]也为null）,但是该方法可不想偷懒，它会继续往后环形搜索，往后会发现索引为4,5的位置的entry同样为脏entry，索引为6的位置的entry不是脏entry保持不变，直至i=7的时候此处table[7]位null，该方法就以i=7返回。至此，第二趟搜索结束；
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由于在第二趟搜索中发现脏entry，n增大为数组的长度len，因此扩大搜索范围（增大循环次数）继续向后环形搜索；
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直到在整个搜索范围里都未发现脏entry，cleanSomeSlot方法执行结束退出。
2.3 replaceStaleEntry
先来看replaceStaleEntry 方法，该方法源码为：
/* * @param key the key * @param value the value to be associated with key * @param staleSlot index of the first stale entry encountered while * searching for key. */ private void replaceStaleEntry(ThreadLocal key, Object value, int staleSlot) { Entry[] tab = table; int len = tab.length; Entry e; // Back up to check for prior stale entry in current run. // We clean out whole runs at a time to avoid continual // incremental rehashing due to garbage collector freeing // up refs in bunches (i.e., whenever the collector runs). //向前找到第一个脏entry int slotToExpunge = staleSlot; for (int i = prevIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = prevIndex(i, len)) if (e.get() == null) 1. slotToExpunge = i; // Find either the key or trailing null slot of run, whichever // occurs first for (int i = nextIndex(staleSlot, len); (e = tab[i]) != null; i = nextIndex(i, len)) { ThreadLocal k = e.get(); // If we find key, then we need to swap it // with the stale entry to maintain hash table order. // The newly stale slot, or any other stale slot // encountered above it, can then be sent to expungeStaleEntry // to remove or rehash all of the other entries in run. if (k == key) { //如果在向后环形查找过程中发现key相同的entry就覆盖并且和脏entry进行交换 2. e.value = value; 3. tab[i] = tab[staleSlot]; 4. tab[staleSlot] = e; // Start expunge at preceding stale entry if it exists //如果在查找过程中还未发现脏entry，那么就以当前位置作为cleanSomeSlots //的起点 if (slotToExpunge == staleSlot) 5. slotToExpunge = i; //搜索脏entry并进行清理 6. cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len); return; } // If we didn't find stale entry on backward scan, the // first stale entry seen while scanning for key is the // first still present in the run. //如果向前未搜索到脏entry，则在查找过程遇到脏entry的话，后面就以此时这个位置 //作为起点执行cleanSomeSlots if (k == null && slotToExpunge == staleSlot) 7. slotToExpunge = i; } // If key not found, put new entry in stale slot //如果在查找过程中没有找到可以覆盖的entry，则将新的entry插入在脏entry 8.