这里主要谈一下threadlocal的内存泄漏问题，看过源码都知道，ThreadLocal的实现原理就是在Thread中维护了一个私有属性ThreadLocalMap，key为threadlocal对象的弱引用，value为自定义的值。但是这里为什么要使用弱引用，内存泄漏真的跟threadlocal的弱引用有关系么？还有弱引用的变量不是说只能存活到下次gc之前么，会不会出现在使用时threadlocal已经被回收掉的情况？这里我首先介绍一下弱引用，以及threadlocal发生内存泄漏的场景，紧接着这两个问题简单谈一下我理解到的东西。
首先介绍下弱引用的定义：
在jdk1.2之后java对引用概念才进行了扩充，将对象分为了强引用，软引用，弱引用，虚引用4种类型，引用强度是依次逐渐减弱的。
强引用，就是普遍存在代码中的Object o = new object();这种形式，除非置为null，jvm判断GCroot不可达，才会回收该对象。
软引用，主要用来描述一些有用但是非必须的对象，这类对象在将要发生内存溢出时，会把这些对象进行回收
弱引用，只能活到下次gc之前
虚引用，无任何实际意义，是能用来作为该对象被回收时可以发起一个系统通知。
综合这段代码谈一下threadlocal发生内存泄漏的场景：
ThreadLocal<Object> current = new ThreadLocal<>();
current.set(“str”)
current = null;
我们在ThreadLocal<Object> current = new ThreadLocal<>();之后会有个强引用指向该对象，
在current.set(“str")之后会创建一个entry置于threadlocalMap中的table数组中，这个entry的key是threadlocal的弱引用。
现在该threadlocal存在着一个current的强引用关系，还有一个threadlocalMap对threadlocal的弱引用关系，如果说我们不把current赋值为null，那该threadlocal对象永远不会被回收，因为该块堆内存空间仍然存在强引用。这里的内存泄漏实际上是指current置为null，就算经过了多次gc，当前线程thread还没有被回收的情况下，当前线程中的threadlocalMap中仍然会存在对该entry的引用，因为entry中的value不为null，仍然不能被回收。如果使用的是线程池，线程回收之后还没被销毁，那么你需要手动去清理下线程中的threadlocalMap，即调用threadlocal的remove方法,不然很容易发生内存泄漏的问题。
问题1:这里为什么要使用弱引用，内存泄漏真的跟threadlocal的弱引用有关系么，为啥不用强引用？
为什么明知道可能会有发生内存泄漏的风险，为啥还要使用弱引用呢。如果我们这里使用的是强引用，这些上述场景中的问题都会出现，而且计算我们手动把外层的current置为null，但是thread中的threadlocalmap中的entry的强引用还是存在，如果不去手动把key设置为null，那我们就只能通过手动删除threadlocalmap中当前entry的形式去实现entry的回收，必须时刻关注回收entry的问题，发生内存泄漏的风险较高，与java内存管理自动化的理念不合。使用弱引用我们在使用threadlocal的get和set,remove方法时可以自动去把jvm已经gc掉的threadlocal对应的entry给清理掉，比强引用好很多。
问题2:会不会出现在使用时threadlocal已经被回收掉的情况？
threadlocal被回收肯定是当前threadlocal对象的强引用current已经置为null，这个时候说明我们程序中这个threadlocal已经没有使用价值，在下次gc之前才会被回收。实际上我们平时使用的threadlocal基本都是静态变量，对线程内的所有实例都是共享的，只会在类卸载的时候才会回收，基本不会因为弱引用而被gc掉。只需要注意使用线程池时，线程回收时要记得清理thread中的threadlocalMap，不然未被销毁的线程再次被使用时仍然拿得到上次设置的线程独享的变量
实际的使用场景：
我们项目中使用的大多数场景都是把threadlocal作为静态变量去使用的，使用量不大，比如我们项目多用于租户的切换，每次在拦截器中对该threadlocal对象赋值租户的标识以供切换数据库，还有就是用Threadlocal去实现simpleDateFormat的线程安全，不需要太多关注内存泄漏的场景。需要注意的主要是在使用线程池时，要注意线程池中的部分线程是可以循环利用，不会销毁初始化的，线程回收的时候如果不去清除当前thread里的threadlocalmap可能会存在大量的内存泄漏情况,还可能会造成脏数据的读取。
