TransmittableThreadLocal原理
1、原理
TransmittableThreadLocal(简称TTL)是阿里巴巴开源的一个Java库,用于解决线程池中线程本地变量传递的问题。其底层原理主要是基于Java的ThreadLocal
机制并对其进行扩展,以支持在父子线程间以及线程池中任务切换时,能够传递和继承ThreadLocal
变量的值。下面是TTL的核心工作原理:
-
基于ThreadLocal的扩展: TTL继承自
InheritableThreadLocal和
ThreadLocal,
但与InheritableThreadLocal
不同的是,TTL解决了在已经存在的线程(如线程池中的线程)之间传递ThreadLocal
值的问题。 -
线程池任务切换处理:
- 在任务提交到线程池之前,会先将当前(父)线程的
ThreadLocal
变量值保存到一个中间结构中(通常是通过装饰器模式,比如TtlRunnable
或TtlCallable
)。 - 当任务开始在子线程(线程池中的线程)中执行时,会从这个中间结构中恢复这些变量值,并设置到子线程的
ThreadLocal
副本中,从而实现了值的跨线程传递。
- 在任务提交到线程池之前,会先将当前(父)线程的
-
异步任务传递: 对于异步任务,TTL确保了即使在异步执行的上下文中,父线程的
ThreadLocal
状态也能被正确地传递给处理该任务的子线程。 -
核心组件与流程:
- 构建TtlRunnable/Callable:TTL提供工具方法(如
TtlRunnable.get()
)来包装原有的Runnable
或Callable
对象,使其在执行前能加载父线程的ThreadLocal
状态。 - 上下文传递与清理:TTL管理一个上下文,其中包含要传递的
ThreadLocal
变量值,确保在任务执行前后,这些值的传递和清理操作得以正确执行,避免内存泄漏。
- 构建TtlRunnable/Callable:TTL提供工具方法(如
-
源码层面: TTL内部实现涉及对
ThreadLocal
的深入理解和扩展,包括如何安全地存储和恢复变量值,以及如何与线程池的任务调度机制相结合。它通过覆盖InheritableThreadLocal
的一些方法,并添加额外的逻辑来实现这一功能。
综上所述,TransmittableThreadLocal通过精心设计的机制,在不改变原有线程池和任务执行模型的基础上,增强了ThreadLocal
的传递能力,使之适应更复杂的多线程和线程池应用场景。
2、过程分析
上图其实把过程介绍的很清晰和详细了。我们可以简单的认为TransmittableThreadLocal和普通TheadLocal是一样的,都是线程变量,只不过从语义上TransmittableThreadLocal是用来在线程间传递值的。这个传递是TtlRunnable来完成的,它的本质是个wapper,它在执行线程前获取父线程的所有值(上图4.1),线程执行时会将这些值重放/赋值到子线程的里(上图6.2),当然TtlRunnable使用了工具类Transmitter。
因此TransmittableThreadLocal变量值要想实现线程间的传递,线程必须用TtlRunnable修饰,或者把线程提交给TtlExecutors修饰过的线程池执行,否则TransmittableThreadLocal与ThreadLocal没有区别。TtlExecutors的原理也很简单,它把提交给它的Runnable包装成TtlRunnable,我们看到TtlRunnable构造方法就是需要一个Runnable,当然如果提交给它的已经是TtlRunnable,它不会再次包装。
总结:TransmittableThreadLocal+TtlRunnable+TtlExecutors 是在Java提供的既有能力上进行包装、拓展,实现了新的功能,它使用了装饰器模式。
相关文章:

TransmittableThreadLocal原理
1、原理 TransmittableThreadLocal(简称TTL)是阿里巴巴开源的一个Java库,用于解决线程池中线程本地变量传递的问题。其底层原理主要是基于Java的ThreadLocal机制并对其进行扩展,以支持在父子线程间以及线程池中任务切换时&#x…...

华为昇腾310B初体验,OrangePi AIpro开发板使用测评
0、写在前面 很高兴收到官方的OrangePi AIpro开发板测试邀请,在过去的几年中,我在自己的博客写了一系列有关搭载嵌入式Linux系统的SBC(单板计算机)的博文,包括树莓派4系列、2K1000龙芯教育派、Radxa Rock5B、BeagleBo…...
GPTQ 量化大模型
GPTQ 量化大模型 GPTQ 算法 GPTQ 算法由 Frantar 等人 (2023) 提出,它从 OBQ 方法中汲取灵感,但进行了重大改进,可以将其扩展到(非常)大型的语言模型。 步骤 1:任意顺序量化 OBQ 方法选择权重按特定顺序…...

【GD32】05 - PWM 脉冲宽度调制
PWM PWM (Pulse Width Modulation) 是一种模拟信号电平的方法,它通过使用数字信号(通常是方波)来近似地表示模拟信号。在PWM中,信号的占空比(即高电平时间占整个周期的比例)被用来控制平均输出电压或电流。…...

JVM思维导图
帮助我们快速整理和总结JVM相关知识,有结构化认识和整体的思维模型 JVM相关详细知识和面试题...

Ollama+OpenWebUI+Phi3本地大模型入门
文章目录 Ollama+OpenWebUI+Phi3本地大模型入门一、基础环境二、Ollama三、OpenWebUI + Phi3Ollama+OpenWebUI+Phi3本地大模型入门 完全不懂大模型的请绕道,相信我李一舟的课程比较适合 Ollama提供大模型运行环境,OpenWebUI提供UI,Phi3就是那个大模型。 当然,Ollama支持超级…...

实战15:bert 命名实体识别、地址解析、人名电话地址抽取系统-完整代码数据
直接看项目视频演示: bert 命名实体识别、关系抽取、人物抽取、地址解析、人名电话地址提取系统-完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili 项目演示: 代码: import re from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification, pipeline import os import torch im…...

js 表格添加|删除一行交互
一、需求 二、实现 <div style"margin-bottom: 55px"><form action"" method"post" enctype"multipart/form-data" id"reportForm" name"sjf" style"margin-left: 25px;margin-bottom: 50px;&quo…...
如何选择合适的服务器硬件和配置?
业务需求 了解您的业务需求和负载。这将帮助您确定需要哪种类型的服务器(如文件服务器、数据库服务器、Web服务器等)以及所需的处理能力、内存、存储和网络性能。...

Prometheus + Grafana + Alertmanager 系统监控
PrometheusGrafana 系统监控 1. 简介1.1 Prometheus 普罗 米修斯1.2 Grafana 2. 快速试用2.1 Prometheus 普罗 米修斯2.2 Prometheus 配置文件2.3 Grafana 2. 使用 Docker-Compose脚本部署监控服务3. Grafana 配置3.1 配置数据源 Prometheus3.2 使用模板ID 配置监控模板3.3 使用…...

5.23R语言-参数假设检验
理论 方差分析(ANOVA, Analysis of Variance)是统计学中用来比较多个样本均值之间差异的一种方法。它通过将总变异分解为不同来源的变异来检测因子对响应变量的影响。方差分析广泛应用于实验设计、质量控制、医学研究等领域。 方差分析的基本模型 方差…...
rnn 和lstm源码学习笔记
目录 rnn学习笔记 lstm学习笔记 rnn学习笔记 import torchdef rnn(inputs, state, params):# inputs的形状: (时间步数量, 批次大小, 词表大小)W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q paramsH stateoutputs []# 遍历每个时间步for X in inputs:# 计算隐藏状态 HH torch.tanh(torch.…...
解析Java中1000个常用类:CharSequence类,你学会了吗?
在 Java 编程中,字符串操作是最常见的任务之一。为了提供一种灵活且统一的方式来处理不同类型的字符序列,Java 引入了 CharSequence 接口。 通过实现 CharSequence 接口,各种字符序列类可以提供一致的 API,增强了代码的灵活性和可扩展性。 本文将深入探讨 CharSequence 接…...
微服务远程调用之拦截器实战
微服务远程调用之拦截器实战 前言: 在我们开发过程中,很可能是项目是从0到1开发,或者在原有基础上做二次开发,这次是根据已有代码做二次开发,需要在我们微服务一【这里方便举例,我们后面叫模版微服务】调用…...

德人合科技——天锐绿盾内网安全管理软件 | -文档透明加密模块
天锐绿盾文档加密功能能够为各种模式的电子文档提供高强度加密保护,丰富的权限控制以及灵活的应用管理,帮助企业构建更严密的立体保密体系。 PC地址: https://isite.baidu.com/site/wjz012xr/2eae091d-1b97-4276-90bc-6757c5dfedee ————…...

超融合架构下,虚拟机高可用机制如何构建?
作者:SmartX 产品部 钟锦锌 虚拟机高可用(High Availability,简称 HA)是虚拟化/超融合平台最常用、关键的功能之一,可在服务器发生故障时通过重建业务虚拟机以降低故障对业务带来的影响。因此,为了充分保障…...

工厂模式详情
一.介绍工厂模式的用途与特点 工厂方法模式是一种创建型设计模式, 其在父类中提供一个创建对象的方法, 允许子类决定实例化对象的类型。定义工厂方法模式(Fatory Method Pattern)是指定义一个创建对象的接口,但让实现这个接口的类来决定实例…...

【Word】调整列表符号与后续文本的间距
1. 默认的列表格式: 2. 修改间距: ************************************************** 分割线 ************************************************************ 3. 效果...

匠心独运,B 端系统 UI 演绎华章之美
匠心独运,B 端系统 UI 演绎华章之美...

Java电商平台-开放API接口签名验证(小程序/APP)
说明:在实际的生鲜业务中,不可避免的需要对外提供api接口给外部进行调用. 这里就有一个接口安全的问题需要沟通了。下面是干货: 接口安全问题 请求身份是否合法? 请求参数是否被篡改? 请求是否唯一? AccessKey&am…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...
【Linux】C语言执行shell指令
在C语言中执行Shell指令 在C语言中,有几种方法可以执行Shell指令: 1. 使用system()函数 这是最简单的方法,包含在stdlib.h头文件中: #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...
Java - Mysql数据类型对应
Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...
实现弹窗随键盘上移居中
实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中,可以通过监听键盘的显示和隐藏事件,动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度,并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...

【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...
JAVA后端开发——多租户
数据隔离是多租户系统中的核心概念,确保一个租户(在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户)的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架(您当前项目所使用的基础框架)中,这通常是通过在数据表中增加一个…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)
前言: 最近在做行为检测相关的模型,用的是时空图卷积网络(STGCN),但原有kinetic-400数据集数据质量较低,需要进行细粒度的标注,同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块,…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断
目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) 梯度归一化(Gradient Normalization) (2) 判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization) (3) 自注意力机制(Self-Attention) 3. 完整损失函数 二…...
Caliper 配置文件解析:fisco-bcos.json
config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件,通常包含以下内容: test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...
深入浅出Diffusion模型:从原理到实践的全方位教程
I. 引言:生成式AI的黎明 – Diffusion模型是什么? 近年来,生成式人工智能(Generative AI)领域取得了爆炸性的进展,模型能够根据简单的文本提示创作出逼真的图像、连贯的文本,乃至更多令人惊叹的…...