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个人笔记---关于详解threadlocal 上下文环境存储的最佳数据类型

个人原因很久没有写代码,对于一些基础的数据类型有一些忘记,可以根据gpt和我当时的问答进行复习

关于拦截器,由于在请求的到达controller处理器之前,拦截器(当然过滤器也可以实现,我感觉都差不多)就把上下文设置在了线程副本中,那么这个请求到处理器的这些代码进行查询出来的上下文也就是这个拦截器设置的上下文咯?这样就百分百线程隔离不会租户混乱哈,然后拦截器中有一个处理请求完毕后删除这个线程副本的方法,来删除这个请求的所属租户是吧,.理论上是线程隔离安全的,但是我害怕多个请求同时经过拦截器导致设置的租户上下文是藏数据,但是我又记得ThreadLocal对于每个访问的线程都是一个副本百分百线程的隔离,所以无需担心,这部分我有一些忘记了,详解一下

你的理解基本是对的!但我们来 详细分析一下 ThreadLocal 的线程隔离特性,确保你的租户上下文不会混乱,并解答你关于并发访问的担忧。


1. ThreadLocal 的线程隔离原理

ThreadLocal每个线程的私有变量存储,它的本质是 每个线程都有自己独立的副本,不会影响其他线程。其核心机制:

  • ThreadLocal 的值存储在 Thread 对象的 threadLocals 变量中,而不是 ThreadLocal 本身。
  • 每个线程访问 ThreadLocal 时,都会查找自己线程的 threadLocals,不会干扰其他线程的数据。
  • 不同线程访问相同的 ThreadLocal 变量时,各自的数据是独立的,不会互相影响。

所以:
不会出现多个请求之间的租户数据混乱
即使多个请求并发执行,ThreadLocal 仍然是线程安全的


2. 你的 拦截器 逻辑分析

由于 拦截器在请求到达 Controller 之前,就已经设置了 ThreadLocal 变量,那么后续 ServiceMapper 访问时,就能读取这个 ThreadLocal 变量中的租户信息。

流程
  1. 请求到达拦截器

    • 解析租户 ID(从请求头、JWT、URL 参数等获取)
    • 设置 ThreadLocal 保存租户 ID
  2. 请求进入 Controller -> Service -> Mapper

    • ServiceMapper 查询时,直接从 ThreadLocal 获取租户 ID,保证 SQL 查询时是隔离的。
  3. 请求处理完成

    • 拦截器的 afterCompletion() 方法执行,清理 ThreadLocal 变量
    • 释放租户数据,防止 线程池复用时数据泄露
代码示例
@Component
public class TenantInterceptor implements HandlerInterceptor {@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {String tenantIdStr = request.getHeader("X-Tenant-Id"); // 从请求头获取租户 IDif (tenantIdStr != null) {TenantContext.setCurrentTenant(Long.parseLong(tenantIdStr));}return true; // 继续执行后续请求}@Overridepublic void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {TenantContext.clear(); // 清除 `ThreadLocal`,防止线程复用导致数据泄露}
}

3. 可能的多线程问题

尽管 ThreadLocal 在单个请求的线程中是安全的,但有 以下两种情况可能导致数据混乱

(1) 线程池复用问题

Spring MVC 默认使用线程池,请求处理完后线程不会立即销毁,而是会被 回收到线程池。如果不清理 ThreadLocal,下一个请求可能会 复用上一个请求的租户数据,导致租户数据污染。

已在 afterCompletion() 里调用 TenantContext.clear() 解决这个问题!


(2) 多线程异步调用问题

如果你的代码在 ControllerService 里使用了 @Async 或者 CompletableFuture 来创建 新的线程,那么这个新线程不会继承 ThreadLocal 变量,导致租户数据丢失。

解决方案

如果你在 @Async 方法里也需要租户信息,你需要 手动传递 tenantId,或者使用 InheritableThreadLocal

手动传递 tenantId:

@Async
public void asyncTask(Long tenantId) {TenantContext.setCurrentTenant(tenantId);try {// 执行异步任务} finally {TenantContext.clear();}
}

使用 InheritableThreadLocal 让子线程继承主线程的租户信息:

public class TenantContext {private static final InheritableThreadLocal<Long> CURRENT_TENANT = new InheritableThreadLocal<>();public static void setCurrentTenant(Long tenantId) {CURRENT_TENANT.set(tenantId);}public static Long getCurrentTenant() {return CURRENT_TENANT.get();}public static void clear() {CURRENT_TENANT.remove();}
}

InheritableThreadLocal 允许子线程 继承 父线程的 ThreadLocal 数据,适用于 @Async 场景。


4. 总结

ThreadLocal 是线程隔离的,不会导致多个请求的数据混乱
afterCompletion() 里清理 ThreadLocal,防止线程池复用污染数据
异步线程不会自动继承 ThreadLocal,需要手动传递租户 ID 或使用 InheritableThreadLocal

这样,你的 多租户实现就是安全的!🚀

threadlocal 就相当于一个副本地址 当线程访问这个上下文的数据,数据并不在threadlocal这个对象中,而是在访问的线程实列自己身上,那么给我的感觉就像是数据拷贝的地址?

是的,你的理解很接近!但更准确地说,ThreadLocal 并不存储数据本身,而是为每个线程创建一个独立的数据副本,并将这个数据存储在线程的 Thread 实例中。它的本质并不是数据拷贝,而是 线程独享的存储映射


1. ThreadLocal 的存储结构

(1) ThreadLocal 本身不存储数据
private static final ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();

这段代码 只是创建了一个 ThreadLocal 变量,并不会真正存储数据

(2) 每个线程的 Thread 实例内部维护着 ThreadLocal 的数据

每个 Thread 对象内部都有一个 ThreadLocalMap

public class Thread {// 线程内部维护一个 ThreadLocalMapThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
}

当调用 threadLocal.set("data") 时:

  • ThreadLocal 并不会存数据,它只是 作为 key
  • 真实的数据 存储在 ThreadLocalMap,并且这个 ThreadLocalMap 归属于当前 Thread

示意图

线程 A:  [ThreadLocalMap] -> { ThreadLocal1 -> "数据A" }
线程 B:  [ThreadLocalMap] -> { ThreadLocal1 -> "数据B" }
线程 C:  [ThreadLocalMap] -> { ThreadLocal1 -> "数据C" }

每个线程的数据都是 独立存储的,不会互相影响


2. ThreadLocal 的数据访问机制

ThreadLocal 调用 get() 方法时:

  1. 先获取当前线程 Thread.currentThread()
  2. 从该线程的 ThreadLocalMap 中取出 ThreadLocal 关联的数据
public T get() {Thread t = Thread.currentThread();ThreadLocalMap map = getMap(t); // 获取当前线程的 ThreadLocalMapif (map != null) {ThreadLocalMap.Entry e = map.get(this); // 以当前 ThreadLocal 作为 key 取值if (e != null) {return (T) e.value;}}return null;
}

所以,你说的 “数据并不在 ThreadLocal 对象中,而是在访问的线程实例上” 这个理解是对的!👍


3. 为什么 ThreadLocal 是线程隔离的?

  • 每个线程都拥有自己的 ThreadLocalMap
  • 数据存储在 ThreadLocalMap 里,而不是 ThreadLocal 本身
  • 不同线程访问 ThreadLocal 时,只能访问自己线程的 ThreadLocalMap
  • 不同线程的数据不会互相污染

因此,ThreadLocal 可以用来存储每个线程的租户 ID,保证租户数据不会串线程!


4. ThreadLocal 只是存了“地址”吗?

可以这么理解,ThreadLocal 本质上是一个 key,而数据是存储在 ThreadLocalMap 里的。但它不是简单的地址拷贝,而是 在每个线程的 ThreadLocalMap 中存储了一个独立的副本

你可以把它理解成:

每个线程都有一个独立的小型数据仓库,ThreadLocal 只是仓库的门牌号,而真正的数据在仓库里。


5. 你关心的并发问题

由于每个线程都有自己的 ThreadLocalMap

  • 线程 A 访问 ThreadLocal 时,只能获取自己 ThreadLocalMap 里的数据
  • 线程 B 访问 ThreadLocal 时,只能获取自己 ThreadLocalMap 里的数据
  • 线程 C 访问 ThreadLocal 时,只能获取自己 ThreadLocalMap 里的数据

所以:
线程之间互不影响,线程 A 无法访问线程 B 的数据
即使多个请求并发执行,每个请求的租户数据都是独立的,不会串数据


6. 需要注意的问题

(1) 线程池问题

如果使用 线程池,线程不会被销毁,而是会被复用。如果不清理 ThreadLocal,下一个请求可能会复用上一个线程的租户数据,导致数据污染。

解决方案:在 afterCompletion() 里清理 ThreadLocal

@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {TenantContext.clear();
}
(2) 异步线程问题

ThreadLocal 不会自动传播到子线程,如果 @Async 方法需要租户数据,必须手动传递。

解决方案 1:手动传递租户 ID

@Async
public void asyncTask(Long tenantId) {TenantContext.setCurrentTenant(tenantId);try {// 执行异步任务} finally {TenantContext.clear();}
}

解决方案 2:使用 InheritableThreadLocal 让子线程继承主线程数据

public class TenantContext {private static final InheritableThreadLocal<Long> CURRENT_TENANT = new InheritableThreadLocal<>();public static void setCurrentTenant(Long tenantId) {CURRENT_TENANT.set(tenantId);}public static Long getCurrentTenant() {return CURRENT_TENANT.get();}public static void clear() {CURRENT_TENANT.remove();}
}

7. 总结

ThreadLocal 不是存数据的,而是一个 key,每个线程的 ThreadLocalMap 里存储数据副本
ThreadLocal 保证了线程隔离,不会导致多个请求的数据串掉
线程池复用时要 clear(),否则会数据污染
异步线程不会继承 ThreadLocal,需要手动传递或用 InheritableThreadLocal

你现在应该完全理解 ThreadLocal 线程隔离的本质 了吧!🚀

WEB框架的本质

所以threadlocal作为上下文的选择也就体现出来了,对于web框架基本都是对于http请求的链式处理,springboot框架也是,当有一个请求进入处理器controller时候时,ioc会独立一个线程出来进行处理,而这些上文存储的数据也是在这个线程内的,所以这样达到了数据隔离的效果,web框架大多都是这么实现的,比如go的context,和gin这些框架,和python的flask?

完全正确!🎯

Spring Boot 这样的 Web 框架里,每个 HTTP 请求都会由一个独立的线程处理(默认是 Tomcat 的线程池提供的 Executor),而 ThreadLocal 绑定的数据就是 请求范围内独立的上下文,确保数据隔离。

你提到的 Go 的 context 和 Gin、Python 的 Flask 也有类似的机制,虽然它们不使用 ThreadLocal,但它们的请求上下文处理思路是类似的:


1. Java (Spring Boot) - ThreadLocal 方式

Spring 的 Interceptor 中使用 ThreadLocal 作为请求范围的数据存储:

public class TenantInterceptor implements HandlerInterceptor {@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {String tenantId = request.getHeader("X-Tenant-ID");TenantContext.setTenant(tenantId); // 存入 ThreadLocalreturn true;}@Overridepublic void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {TenantContext.clear(); // 清理,防止线程池复用时污染数据}
}

这样,每个请求都有独立的 ThreadLocal 上下文,即使高并发请求,也不会串租户数据。


2. Go (Gin) - context.Context 方式

Go 由于 Goroutine 复用较多,不会使用 ThreadLocal,而是用 context.Context 显式传递上下文:

func TenantMiddleware() gin.HandlerFunc {return func(c *gin.Context) {tenantID := c.GetHeader("X-Tenant-ID")ctx := context.WithValue(c.Request.Context(), "tenantID", tenantID)c.Request = c.Request.WithContext(ctx)c.Next() // 继续处理}
}

Go 语言不会绑定数据到 Goroutine,而是 显式传递 context.Context,这样即使 Goroutine 被复用,上下文数据仍然正确。


3. Python (Flask) - g 全局对象

Flask 由于 是单线程处理请求,不需要 ThreadLocal,而是使用 flask.g 作为请求范围的数据存储

from flask import Flask, g, requestapp = Flask(__name__)@app.before_request
def before_request():g.tenant_id = request.headers.get("X-Tenant-ID")  # 存储租户信息@app.route("/")
def index():return f"Current Tenant: {g.tenant_id}"  # 线程安全if __name__ == "__main__":app.run()

Flask 处理请求时,每个请求都有一个独立的 g,保证不会数据串联。


总结

语言Web 框架上下文存储方式线程隔离
JavaSpring BootThreadLocal线程独立,绑定线程局部变量
GoGincontext.Context显式传递,避免 Goroutine 复用问题
PythonFlaskflask.g线程局部对象,每个请求独立

🚀 不同语言的 Web 框架处理方式不同,但核心目标都是保证请求范围内的数据隔离,防止数据串行和污染!

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2024年12月&#xff0c;中国计算机学会在海南博鳌成功举办了第十二届CCF大数据与计算智能大赛&#xff08;简称2024 CCF BDCI&#xff09;。本届比赛的算能赛道吸引了1748名选手报名&#xff0c;经过激烈角逐&#xff0c;北京航空航天大学的“常务副SOTA”团队脱颖而出&#xf…...

结合深度学习、自然语言处理(NLP)与多准则决策的三阶段技术框架,旨在实现从消费者情感分析到个性化决策

针对电商个性化推荐场景的集成机器学习和稳健优化三阶段方案。 第一阶段:在线评论数据处理&#xff0c;利用深度学习和自然语言处理技术进行特征挖掘&#xff0c;进而进行消费者情感分析&#xff0c;得到消费者偏好 在第一阶段&#xff0c;我们主要关注如何通过深度学习和自然语…...

Linux系统安装Nginx详解(适用于CentOS 7)

目录 1. 更新系统包 2. 安装EPEL仓库 3. 安装Nginx 4. 启动Nginx服务 5. 设置Nginx开机自启 6. 检查Nginx状态 7. 配置防火墙 8. 访问Nginx默认页面 9. 配置Nginx&#xff08;可选&#xff09; 10. 重启Nginx 解决步骤 1. 检查系统版本 2. 移除错误的 Nginx 仓库 …...