ThreadLocal介绍&跳出误区
ThreadLocal一般称为线程本地变量，它是一种特殊的线程绑定机制，将变量与线程绑定在一起，为每一个线程维护一个独立的变量副本。通过ThreadLocal可以将对象的可见范围限制在同一个线程内。
跳出误区
需要重点强调的的是，不要拿ThreadLocal和synchronized做类比，因为这种比较压根就是无意义的！sysnchronized是一种互斥同步机制，是为了保证在多线程环境下对于共享资源的正确访问。而ThreadLocal从本质上讲，无非是提供了一个“线程级”的变量作用域，它是一种线程封闭（每个线程独享变量）技术，更直白点讲，ThreadLocal可以理解为将对象的作用范围限制在一个线程上下文中，使得变量的作用域为“线程级”。
没有ThreadLocal的时候，一个线程在其声明周期内，可能穿过多个层级，多个方法，如果有个对象需要在此线程周期内多次调用，且是跨层级的（线程内共享），通常的做法是通过参数进行传递；而ThreadLocal将变量绑定在线程上，在一个线程周期内，无论“你身处何地”，只需通过其提供的get方法就可轻松获取到对象。极大地提高了对于“线程级变量”的访问便利性。
来看个简单的例子
假设我们要为每个线程关联一个唯一的序号，在每个线程周期内，我们需要多次访问这个序号，这时我们就可以使用ThreadLocal了.（当然下面这个例子没有完全体现出跨层级跨方法的调用，理解就可以了）
package concurrent; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * Created by chengxiao on 2016/12/12. */
public class ThreadLocalDemo { public static void main(String []args){ for(int i=0;i<5;i++){ final Thread t = new Thread(){ @Override public void run(){ System.out.println("当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+",已分配ID:"+ThreadId.get()); } }; t.start(); } } static class ThreadId{ //一个递增的序列，使用AtomicInger原子变量保证线程安全
private static final AtomicInteger nextId = new AtomicInteger(0); //线程本地变量，为每个线程关联一个唯一的序号
private static final ThreadLocal<Integer> threadId =
new ThreadLocal<Integer>() { @Override protected Integer initialValue() { return nextId.getAndIncrement();//相当于nextId++,由于nextId++这种操作是个复合操作而非原子操作，会有线程安全问题(可能在初始化时就获取到相同的ID，所以使用原子变量
} }; //返回当前线程的唯一的序列，如果第一次get，会先调用initialValue，后面看源码就了解了
public static int get() { return threadId.get(); } } }执行结果,可以看到每个线程都分配到了一个唯一的ID，同时在此线程范围内的”任何地点”，我们都可以通过ThreadId.get()这种方式直接获取。
当前线程:Thread-4,已分配ID:1 当前线程:Thread-0,已分配ID:0 当前线程:Thread-2,已分配ID:3 当前线程:Thread-1,已分配ID:4 当前线程:Thread-3,已分配ID:2 看看源码
set操作，为线程绑定变量
public void set(T value) { Thread t = Thread.currentThread();//1.首先获取当前线程对象
ThreadLocalMap map = getMap(t);//2.获取该线程对象的ThreadLocalMap
if (map != null) map.set(this, value);//如果map不为空，执行set操作，以当前threadLocal对象为key，实际存储对象为value进行set操作
else createMap(t, value);//如果map为空，则为该线程创建ThreadLocalMap
}可以看到，ThreadLocal不过是个入口，真正的变量是绑定在线程上的。
ThreadLocalMap getMap(Thread t) { return t.threadLocals;//线程对象持有ThreadLocalMap的引用 }下面给是Thread类中的定义，每个线程对象都拥有一个ThreadLocalMap对象
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;现在，我们能看出ThreadLocal的设计思想了：
1.ThreadLocal仅仅是个变量访问的入口；
2.每一个Thread对象都有一个ThreadLocalMap对象，这个ThreadLocalMap持有对象的引用；
3.ThreadLocalMap以当前的threadlocal对象为key，以真正的存储对象为value。get时通过threadlocal实例就可以找到绑定在当前线程上的对象。
乍看上去，这种设计确实有些绕。我们完全可以在设计成Map<Thread,T>这种形式，一个线程对应一个存储对象。ThreadLocal这样设计的目的主要有两个：
一是可以保证当前线程结束时相关对象能尽快被回收；二是ThreadLocalMap中的元素会大大减少，我们都知道map过大更容易造成哈希冲突而导致性能变差。
我们再来看看get方法
public T get() { Thread t = Thread.currentThread();//1.首先获取当前线程
ThreadLocalMap map = getMap(t);//2.获取线程的map对象
if (map != null) {//3.如果map不为空，以threadlocal实例为key获取到对应Entry，然后从Entry中取出对象即可。
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); if (e != null) return (T)e.value; } return setInitialValue();//如果map为空，也就是第一次没有调用set直接get（或者调用过set，又调用了remove）时，为其设定初始值
}setInitialValue 1 private T setInitialValue() { 2 T value = initialValue();//获取初始值 3 Thread t = Thread.currentThread(); 4 ThreadLocalMap map = getMap(t); 5 if (map != null) 6 map.set(this, value); 7 else 8 createMap(t, value); 9 return value; 10 }initialValue方法，默认是null，访问权限是protected，即允许重写。
1 protected T initialValue() { 2 return null; 3 }谈到这儿，我们应该已经对ThreadLocal的设计目的及设计思想有一定的了解了。
线程独享变量？
还有一个会引起疑惑的问题，我们说ThreadLocal为每一个线程维护一个独立的变量副本，那么是不是说各个线程之间真正的做到对于对象的“完全自治”而不对其他线程的对象产生影响呢？其实这已经不属于对于ThreadLocal的讨论，而是你出于何种目的去使用ThreadLocal。如果我们为一个线程关联的对象是“完全独享”的，也就是每个线程拥有一整套的新的 栈中的对象引用+堆中的对象，那么这种情况下是真正的彻底的“线程独享变量”，相当于一种深度拷贝，每个线程自己玩自己的，对该对象做任何的操作也不会对别的线程有任何影响。
另一种更普遍的情况，所谓的独享变量副本，其实也就是每个线程都拥有一个独立的对象引用，而堆中的对象还是线程间共享的，这种情况下，自然还是会涉及到对共享资源的访问操作，依然会有线程不安全的风险。所以说，ThreadLocal无法解决线程安全问题。
所以，需不需要完全独享变量，进行完全隔离，就取决于你的应用场景了。可以想象，对象过大的时候，如果每个线程都有这么一份“深拷贝”，并发又比较大，对于服务器的压力自然是很大的。像web开发中的servlet，servlet是线程不安全的，一请求一线程，多个线程共享一个servlet对象；而早期的CGI设计中，N个请求就对应N个对象，并发量大了之后性能自然就很差。
ThreadLocal在spring的事务管理，包括Hibernate的session管理等都有出现，在web开发中，有时会用来管理用户会话 HttpSession，web交互中这种典型的一请求一线程的场景似乎比较适合使用ThreadLocal，但是需要特别注意的是，由于此时session与线程关联，而tomcat这些web服务器多会采用线程池机制，也就是说线程是可复用的，所以在每一次进入的时候都需要重新进行set，或者在结束时及时remove。