ThreadLocal介绍
ThreadLocal是JAVA中用于解决线程安全问题的一种机制，它允许创建线程局部变量，即每个线程都有自己独立的变量副本，从而避免了线程间的资源共享和同步问题。
从内存结构图，我们可以看到
- Thread类中，有个ThreadLocal.ThreadLocalMap的成员变量。
- ThreadLocalMap内部维护了Entry数组，每个Entry代表一个完整的对象，key是ThreadLocal本身，value是ThreadLocal的泛型对象值。
ThreadLocal的原理
ThreadLocal的实现依赖于Thread类中的一个ThreadLocalMap字段，这是一个存储ThreadLocal变量本身和对应值的映射。
每个线程都有自己的ThreadLocalMap实例，用于存储该线程所持有的所有ThreadLocal变量的值。
当你创建一个ThreadLocal变量的时候，它实际上就是一个ThreadLocal对象的实例，每个ThreadLocal对象都可以存储任意类型的值，这个值对于每个线程来说是独立的。
get()、set()和remove()方法
get()方法
当调用ThreadLocal的get()方法的时候，ThreadLocal会检查当前线程的ThreadLocalMap中是否有与值关联的值。
如果有，就返回该值
如果没有，会调用initialValue()方法初始化该值，然后将其放入ThreadLocalMap中并返回。
如果之前没有设置过值，ThreadLocal会调用initialValue()方法来获取一个默认值。
举个例子：
ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>() {
@Override
protected String initialValue() {
return "default value";
}
};
String value = threadLocal.get(); // 如果没有设置过值，将返回"default value"
如果当前线程的ThreadLocalMap中没有与该ThreadLocal对象关联的值，get()方法会调用ThreadLocal的initialValue()方法来获取一个默认值，并将这个值存储在ThreadLocalMap中。
如果ThreadLocalMap中已经存在与该ThreadLocal对象关联的值，get()方法会直接返回这个值，而不会调用initialValue()方法。
set()方法
当调用set()方法的时候，ThreadLocal会将给定值与当前线程管来弄起来
也就是在ThreadLocalMap中存储一个键值对，key是ThreadLocal对象本身，value是传入的值。
remove()方法
当调用remove()方法的时候，ThreadLocal会从当前线程的ThreadLocalMap中删除与该ThreadLocal对象关联的值。
可能存在的问题
ThreadLocal对象内部有一个ThreadLocalMap类型的成员变量，这个Map的生命周期和线程本身是绑定的，只要线程不销毁，这个Map就会一直存在。
ThredLocalMap存储数据用的Entry继承了WeakReference，它的结构是这样的：
key是对ThreadLocal对象的弱引用，而value是我们存入的值，它是强引用。
内存泄漏问题
当一个ThreadLocal对象在外部没有了强引用（比如方法执行结束），下一次GC发生的时候，由于Entry的key是弱引用，所以ThreadLocal对象会被回收。
这时，ThreadLocalMap中就会出现key为Null的Entry，这个Entry的value仍然是强引用的，这就导致了内存泄漏。只要线程不结束，ThreadLocalMap就会一直持有这个值，无法被回收，Entry会一直持有这个value的强引用，导致value无法被垃圾回收。如果线程是从线程池中复用的，那么这个线程的生命周期会很长，这些value就会极少称多，最终导致内存泄漏。
因此，为了防止ThreadLocal内存泄漏，在使用完ThreadLocal之后，必须在代码中调用ThreadLocal的remove()方法来清除当前线程中的ThreadLocal变量。
ThreadLocal作用
线程隔离： ThreadLocal为每个线程提供了独立的变量副本，意味着线程之间不会相互影响，可以安全地在多线程环境中使用这些变量，不需要担心数据竞争或者同步问题。
降低耦合度： 在同一个线程内的多个函数或者组件之间，使用ThreadLocal可以减少参数的传递，降低代码之间的耦合度，使得代码更加清晰和模块化。
性能优势： 由于ThreadLocal避免了线程之间的同步开销，所以在大量线程并发执行的时候，相比传统的锁机制，可以提供更好的性能。