在Java中，如果您有一个每个线程都可以变化的数据，那么您可以选择将该数据传递给每个需要(或可能需要)它的方法，或者将该数据与线程关联。如果你的所有方法都需要传递一个公共的“上下文”变量，那么到处传递数据可能是可行的。

如果不是这样，您可能不希望用额外的参数来打乱方法签名。在非线程环境中，可以使用Java中等价的全局变量来解决这个问题。在线程词中，与全局变量等价的是线程局部变量。

您必须非常小心地使用ThreadLocal模式。有一些主要的缺点，如Phil所提到的，但其中一个没有提到的是，要确保设置ThreadLocal上下文的代码不是“可重入的”。

当设置信息的代码第二次或第三次运行时，可能会发生糟糕的事情，因为线程上的信息可能会在您没有预料到的时候开始发生变化。因此，在再次设置ThreadLocal信息之前，请注意确保没有设置它。

第一个用例——每个线程上下文，提供线程安全性和性能 SpringFramework类中的实时示例-

LocaleContextHolder TransactionContextHolder RequestContextHolder DateTimeContextHolder

第二个用例——当我们不想在线程之间共享一些东西，同时由于性能成本而不想使用同步/锁定时 SimpleDateFormat为日期创建自定义格式

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * @author - GreenLearner(https://www.youtube.com/c/greenlearner)
 */
public class ThreadLocalDemo1 {
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("dd-mm-yyyy");//not thread safe
    ThreadLocal<SimpleDateFormat> tdl1 = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-dd-mm"));

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalDemo1 d1 = new ThreadLocalDemo1();

        ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(10);

        for(int i=0; i<100; i++) {
            es.submit(() -> System.out.println(d1.getDate(new Date())));
        }
        es.shutdown();
    }

    String getDate(Date date){

//        String s = tsdf.get().format(date);
        String s1 = tdl1.get().format(date);
        return s1;
    }
}

使用技巧

尽可能使用局部变量。这样我们就可以避免使用ThreadLocal 尽可能地将功能委托给框架 如果使用ThreadLocal并将状态设置在其中，请确保在使用后清理它，否则它可能成为OutOfMemoryError的主要原因

由于ThreadLocal是对给定线程中的数据的引用，因此在使用线程池的应用服务器中使用ThreadLocal时，可能会导致类加载泄漏。在使用ThreadLocal的remove()方法清理你get()或set()的任何ThreadLocals时，你需要非常小心。

如果你在完成时不清理，它持有的任何类的引用作为部署的webapp的一部分将保留在永久堆中，永远不会被垃圾收集。重新部署/取消部署webapp不会清除每个线程对你的webapp类的引用，因为线程不是你的webapp所拥有的。每次后续部署都将创建该类的新实例，该实例永远不会被垃圾收集。

由于java.lang.OutOfMemoryError: PermGen空间，你最终会出现内存不足的异常，在谷歌搜索之后可能只是增加-XX:MaxPermSize，而不是修复这个错误。

如果您最终遇到了这些问题，您可以通过使用Eclipse的Memory Analyzer和/或遵循Frank Kieviet的指南和后续内容来确定哪个线程和类保留了这些引用。

更新:重新发现Alex Vasseur的博客条目，它帮助我找到了一些我遇到的ThreadLocal问题。

在《Java并发实践》一书中有一个很好的例子。作者(Joshua Bloch)解释了线程限制是实现线程安全的最简单方法之一，而ThreadLocal是维护线程限制的更正式的方法。最后，他还解释了人们如何滥用它作为全局变量。

我已经从提到的书中复制了文本，但代码3.10是缺失的，因为它不太重要，了解ThreadLocal应该在哪里使用。

Thread-local variables are often used to prevent sharing in designs based on mutable Singletons or global variables. For example, a single-threaded application might maintain a global database connection that is initialized at startup to avoid having to pass a Connection to every method. Since JDBC connections may not be thread-safe, a multithreaded application that uses a global connection without additional coordination is not thread-safe either. By using a ThreadLocal to store the JDBC connection, as in ConnectionHolder in Listing 3.10, each thread will have its own connection. ThreadLocal is widely used in implementing application frameworks. For example, J2EE containers associate a transaction context with an executing thread for the duration of an EJB call. This is easily implemented using a static Thread-Local holding the transaction context: when framework code needs to determine what transaction is currently running, it fetches the transaction context from this ThreadLocal. This is convenient in that it reduces the need to pass execution context information into every method, but couples any code that uses this mechanism to the framework. It is easy to abuse ThreadLocal by treating its thread confinement property as a license to use global variables or as a means of creating “hidden” method arguments. Like global variables, thread-local variables can detract from reusability and introduce hidden couplings among classes, and should therefore be used with care.

在多线程代码中使用类似SimpleDateFormat的类助手有三种场景，其中最好的一种是使用ThreadLocal

场景

1-通过锁或同步机制使用类似的共享对象，使应用程序变慢

线程池操作场景

2-在方法中作为局部对象使用

在线程池中，在这个场景中，如果我们有4个线程每个线程有1000个任务时间，那么我们有 创建了4000 SimpleDateFormat对象，并等待GC删除它们

3-使用ThreadLocal

在线程池中，如果我们有4个线程，我们给每个线程一个SimpleDateFormat实例 我们有4个线程，4个SimpleDateFormat对象。

不需要锁机制和对象的创建和销毁。(良好的时间复杂度和空间复杂度)

https://www.youtube.com/watch?v=sjMe9aecW_A