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小聲逼逼

眾所周知，日誌是排查問題的重要手段。關於日誌設計，以及怎麼根據從【用戶報障】環節開始到秒級定位問題這個我們下一期說（絕非套路），這一期，主要講一下，在沒有異常日誌的情況下，如何定位問題。沒有日誌當真能排查問題，不會是標題黨吧！

案例一

從最大的同性交友網站中拉取【dubbo-spring-boot-project】的代碼。

然後把demo跑起來。

本場景是由真實案例改編，因為公司代碼比較複雜也不方便透露，而這個demo在github上大家都能找到，既保證了原汁原味，又能讓大家方便自己體驗排查過程。

好了，我們先設置owner = "feichao",然後看一下控制台

一切正常

那麼，當我設置成owner = "feichaozhenshuai!",再啟動

看似一切都正常，那麼，我們到控制台一看。

什麼情況，怎麼就沒owner了？

這是在哪個環節出問題了？其實肥朝當初在公司遇到這個問題的時候，場景比這個複雜得多。因為公司的業務里沒有owner的話，在運行時會出現一些其他異常，涉及公司業務這裏就不展開了，我們言歸正傳，為毛我設置成feichaozhenshuai!就不行了，那我設置成肥朝大帥比電腦會不會爆炸啊？？？

常見的錯誤做法是，把這個問題截圖往群里一丟，問“你們有沒有遇到過dubbo裏面，owner設置不生效的問題？”

而關注了肥朝公眾號的【真愛粉絲】會這麼問，“dubbo裏面設置owner卻不生效，你們覺得我要從個角度排查問題？”。一看到這麼正確的提問方式，我覺得我不回復你都不好意思。好了，回到主題，這個時候，沒有一點點錯誤日誌，但是卻設置不成功，我們有哪些排查手段？

套路一

直接找set方法，看看是不是代碼做了判斷,防止在owner字段裏面set肥朝真帥這種詞語，避免把帥這件事走漏風聲!。這麼一分析似乎挺有道理對吧，那麼，如何快速找到這個set方法呢？如圖

public void setOwner(String owner) {
    checkMultiName("owner", owner);
    this.owner = owner;
}

我們跟進checkMultiName代碼后發現

protected static void checkProperty(String property, String value, int maxlength, Pattern pattern) {
    if (StringUtils.isEmpty(value)) {
        return;
    }
    if (value.length() > maxlength) {
        throw new IllegalStateException("Invalid " + property + "=\"" + value + "\" is longer than " + maxlength);
    }
    if (pattern != null) {
        Matcher matcher = pattern.matcher(value);
        if (!matcher.matches()) {
            throw new IllegalStateException("Invalid " + property + "=\"" + value + "\" contains illegal " +
                    "character, only digit, letter, '-', '_' or '.' is legal.");
        }
    }
}

從異常描述就很明顯可以看出，原來owner裏面是只支持-和_等這類特殊符號，!是不支持的，所以設置成不成功，和肥朝帥不帥是沒關係的，和後面的!是有關係的。擦，原來是肥朝想多了，給自己加戲了！！！

當然肥朝可以告訴你，在後面的版本，修復了這個bug，日誌會看得到異常了。這個時候你覺得問題就解決了？

我相信此時很多假粉就會關掉文章，或者說下次肥朝發了一些他們不喜歡看的文章（你懂的）后，他們就從此取關，但是肥朝想說，且慢動手！！！

你想嘛，萬一你以後又遇到類似的問題呢？而且源碼層次很深，就不是簡單的搜個set方法這麼簡單，這次給你搜到了set方法並解決問題，簡直是偶然成功。因此，我才多次強調，要持續關注肥朝，掌握更多套路。這難道是想騙你關注？我這分明是愛你啊！

那麼，萬一以後遇到一些吞掉異常，亦或者某些原因導致日誌沒打印，我們到底如何排查？

套路二

我們知道idea裏面有很多好用的功能，比如肥朝之前的【看源碼，我為何推薦idea？】中就提到了條件斷點，除此之外，還有一個被大家低估的功能，叫做異常斷點。

肥朝掃了一眼，裏面的單詞都是小學的英語單詞，因此怎麼使用就不做過多解釋。遇到這個問題時，我們可以這樣設置異常斷點。

運行起來如下：

這樣，運行起來的時候，就會迅速定位到異常位置。然後一頓分析，應該很容易找出問題。

是不是有點感覺了？那我們再來一個題型練習一下。

案例二

我們先在看之前肥朝粉絲群的提問

考慮到部分粉絲不在群里，我就簡單描述一下這個粉絲的問題，他代碼有個異常，然後catch打異常日誌，但是日誌卻沒輸出。

當然你還是不理解也沒關係，我根據該粉絲的問題，給你搭建了一個最簡模型的demo，模型雖然簡單，但是問題是同樣的，原汁原味，熟悉的配方，熟悉的味道。git地址如下：【https://gitee.com/HelloToby/springboot-run-exception】

我們運行起來看一下

@Slf4j
public class HelloSpringApplicationRunListener implements SpringApplicationRunListener {

    public HelloSpringApplicationRunListener(SpringApplication application, String[] args) {
    }

    @Override
    public void starting() {

    }

    @Override
    public void environmentPrepared(ConfigurableEnvironment environment) {

    }

    @Override
    public void contextPrepared(ConfigurableApplicationContext context) {
        throw new RuntimeException("歡迎關注微信公眾號【肥朝】");
    }

    @Override
    public void contextLoaded(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void finished(ConfigurableApplicationContext context, Throwable exception) {
    }
}

你會發現，一運行起來進程就停止，一點日誌都沒。絕大部分假粉絲遇到這個情況，都是菊花一緊，一點頭緒都沒，又去群里問”你們有沒有遇到過，Springboot一起來進程就沒了，但是沒有日誌的問題？“。正確提問姿勢肥朝已經強調過，這裏不多說。那麼我們用前面學到的排查套路，再來走一波

我們根據異常棧順藤摸瓜

我們從代碼中看出兩個關鍵單詞【reportFailure】、【context.close()】，經過斷點我們發現，確實是會先打印日誌，再關掉容器。但是為啥日誌先執行，再關掉容器，日誌沒輸出，容器就關掉了呢？因為，這個demo中，日誌是全異步日誌，異步日誌還沒執行，容器就關了，導致了日誌沒有輸出。

該粉絲遇到的問題是類似的，他是單元測試中，代碼中的異步日誌還沒輸出，單元測試執行完進程就停止了。知道了原理解決起來也很簡單，比如最簡單的，跑單元測試的時候末尾先sleep一下等日誌輸出。

在使用Springboot中，其實經常會遇到這種，啟動期間出現異常，但是日誌是異步的，日誌還沒輸出就容器停止，導致沒有異常日誌。知道了原理之後，要徹底解決這類問題，可以增加一個SpringApplicationRunListener。

/**
 * 負責應用啟動時的異常輸出
 */
@Slf4j
public class OutstandingExceptionReporter implements SpringApplicationRunListener {

    public OutstandingExceptionReporter(SpringApplication application, String[] args) {
    }

    @Override
    public void starting() {

    }

    @Override
    public void environmentPrepared(ConfigurableEnvironment environment) {

    }

    @Override
    public void contextPrepared(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void contextLoaded(ConfigurableApplicationContext context) {

    }

    @Override
    public void finished(ConfigurableApplicationContext context, Throwable exception) {
        if (exception != null) {
            log.error("application started failed",exception);
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                log.error("application started failed", e);
            }
        }
    }
}

再啰嗦一句，其實日誌輸出不了，除了這個異步日誌的案例外，還有很多情況的，比如日誌衝突之類的，排查套路還很多，因此，建議持續關注，每一個套路，都想和你分享！

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環境資訊中心外電；姜唯 翻譯；林大利 審校；稿源：ENS

儘管全球為防堵武漢肺炎（COVID-19）而大規模封城，大氣中的溫室氣體濃度卻仍來到300萬年來最高。

氣候變遷沒有因為武漢肺炎而停下腳步。封城和經濟趨緩雖使碳排放出現暫時性下降，整體趨勢仍朝著肺炎爆發前的水準邁進。

2020年二氧化碳排放量將因為疫情關係減少4％至7％。確切能減少多少將取決於疫情控制情況和政府的應對措施。

今年雖然碰上疫情而大規模封城，大氣中的溫室氣體濃度卻仍來到300萬年來最高。照片來源：Tony Webster（CC BY-SA 2.0）

2016至2020年將是有史以來最熱的五年

全球最大、最具權威性的多個科學組織合作發表「2020科學界聯合報告（United in Science 2020）」，彙整出全面性的相關資訊。

這份報告是本系列報告的第二份，由世界氣象組織（World Meteorological Organization﹐WMO）協調，收集來自全球碳計畫（Global Carbon Project）、政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change）、聯合國教科文組織政府間海洋學委員會（Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO）、聯合國環境規劃署（UN Environment Programme﹐UNEP）和英國氣象局的專業意見 。

「溫室氣體濃度已經達到300萬年來的最高水準，並持續上升中。同時在2020年上半年，西伯利亞大片地區出現長時間的異常熱浪，若不是人為的氣候變遷，這幾乎不可能發生。2016至2020年將是有史以來最熱的五年。」WMO秘書長塔拉斯（Petteri Taalas）教授警告，「這份報告說明了，儘管我們的生活在2020年多方被打亂，但氣候變遷的影響力並未減弱。」

暖化趨勢很可能會持續 使巴黎協定無法達成

乾旱和熱浪大幅增加了野火風險。有史以來野火造成的三次最大經濟損失都發生在最近四年。2019年和2020年夏季，北極地區發生了前所未有的野火。2019年6月，這些野火向大氣排放了5000萬噸二氧化碳，造成永凍土融化。2019年和2020年，亞馬遜雨林發生了大火，對環境造成了巨大影響。

2020科學界聯合報告引用的「世界天氣歸因」最近的一項研究結果指出，由於人為氣候變遷，2020年1月至2020年6月的高溫可能性至少高出600倍。

報告中記載的暖化趨勢很可能會持續下去，使全世界無法實現2015年巴黎協定設定的氣候目標，全球氣溫上升幅度遠低於工業化前水準2°C或僅比工業化高前1.5°C。

報告提供與氣候變遷相關的最新科學資料和發現，作為全球政策和行動的指引。內容聚焦氣候變遷的影響日益增加且不可逆轉，它影響冰川、海洋、自然、經濟和人類生活條件，人類往往可從乾旱或洪水等與水有關的危害切身感受到。

報告也記載了武漢肺炎如何破壞我們透過全球觀測系統監測這些變化的能力。

有史以來野火造成的三次最大經濟損失都發生在最近四年。照片來源： Ulet Ifansasti／Greenpeace（CC BY-NC-ND 2.0）

2020科學界聯合報告的主要發現

大氣中的溫室氣體濃度（世界氣象組織）

大氣中的二氧化碳濃度沒有要封頂的跡象，一直在打破紀錄。

根據WMO全球大氣監測網水準點的報告，2020年上半年二氧化碳濃度高於410 ppm，夏威夷冒納羅亞和澳洲塔斯馬尼亞格里姆角的觀測值分別為414.38 ppm和410.04 ppm。2020年比2019年7月增加了約3 ppm。

2020年二氧化碳排放量的減少只會輕微影響大氣中濃度的增加速度，因為今日大氣中二氧化碳濃度是過去和當前排放以及二氧化碳超長壽命所致結果。

WMO在其報告中表示：「要使氣候變遷穩定下來，必須將排放量持續減少至零淨值。」

全球化石燃料二氧化碳排放量（全球碳計畫）

由於武肺封鎖，2020年二氧化碳排放量預計將下降4％至7％。確切的下降百分比將取決於疫情控制狀況和政府因應方式。

2020年4月上旬的封城高峰期，全球每日化石燃料二氧化碳排放量與2019年相比下降了前所未有的17％。

但儘管如此，排放量仍與2006年的水準相當，凸顯過去15年來的急劇增長及長期依賴化石能源。

到2020年6月上旬，全球每日化石燃料排放量只比2019年水準低了5％不到，去年達到了367億公噸的新紀錄，比1990年氣候變遷談判開始時高62％。

過去10年間，人類活動產生的全球甲烷排放量也在持續增加。報告警告：「目前的二氧化碳和甲烷排放趨勢均無法達到巴黎協定目標。」

排放差距（聯合國環境規劃署）

聯合國環境規劃署呼籲，要實現巴黎協定目標，轉型行動不能再延。

環境署「2019年排放差距報告」顯示，從2020～2030年，要達到巴黎協定的2°C目標，每年要將全球排放量削減3％，要達到1.5°C目標平均每年要削減7％以上。

根據目前的預估，2030年與2°C目標的排放差距為120～150億公噸二氧化碳當量（CO2e），與1.5°C目標的排放差距為29～32吉噸二氧化碳當量，大約等於六個最大排放國的排放總量。

環境署說：「仍然有可能縮小這個排放差距，但需要所有國家和所有部門立即協調一致的行動……短期來說可以透過擴大現有的有效的政策來實現，例如再生能源和能源效率、低碳運輸以及逐步淘汰煤炭的政策。」

全球氣候狀況（WMO和英國氣象局）

2016～2020年的全球平均溫度將是有記錄以來最高溫，比前工業化時代參考期1850～1900年高出約1.1°C，比2011～2015年的全球平均溫度高出0.24°C。

在2020年至2024年這五年期間，至少有一年比工業化前水準高出1.5°C以上的機率是24％，五年平均值超過該水準的機會很小（3%）。兩家機構在報告中表示：「未來五年內，有70%的機率有一個或多個月的氣溫可能比工業化前高至少1.5°C。」

2016年至2020年間的每一年，北極海冰面積都低於平均水準。

2016至2019年的冰川質量損失均大於1950年以來的每個五年期。

2011至2015年和2016至2020年這兩個五年相比，全球平均海平面上升速度有所提高。

氣候變遷下的海洋和冰凍圈（政府間氣候變遷專門委員會）

人為氣候變遷正在影響從山頂到海洋深處的生命維持系統，導致海平面上升加快，對生態系統和人類安全產生連鎖反應，也對適應和綜合風險管理造成嚴峻挑戰。

全球的冰蓋和冰川正在消失。1979年至2018年間，一年之中每個月的北極海冰範圍都一直在減少。野火增加、永凍土突然融化以及北極和山區水文的變化，已經改變了生態系統擾動的頻率和強度。

1970年以來，全球海洋暖化不停息，並吸收了氣候系統90％以上的多餘熱量。自1993年以來，海洋暖化的速度和所吸收的來自氣候系統的熱量增加了一倍以上。

海洋熱浪的頻率增加了一倍，持續時間更長、強度更大、範圍更廣，導致大規模珊瑚白化。自1980年代以來，海洋吸收了人為二氧化碳總排放量的20％至30％，使海洋進一步酸化。

自大約1950年以來，海洋暖化、海冰變化和氧氣流失，許多海洋物種的分佈範圍和季節性活動發生了變化。

由於格陵蘭和南極冰蓋的冰流失率增加、冰川持續流失和海洋熱膨脹，近幾十年來海平面加速上升。2006至2015年全球平均海平面上升速度為每年3.6±0.5公釐，這在上個世紀前所未見。

全球的冰蓋和冰川正在消失。美國冰河灣國家公園。照片來源：mulf（CC BY-NC-ND 2.0）

氣候與水資源（WMO）

氣候變遷最明顯的影響出現在水文條件的變化，包括冰雪動力學的變化。

到2050年，受洪水威脅的人數將從目前的12億增加到16億。在2010年代初到中期，有19億人（全球人口的27％）生活在可能缺水的地區。到2050年，這個數字將增加到27～32億。

截至2019年，全世界有12％人口的飲用水來自未經改進和不安全的水源。全世界有30％以上的人口（即24億人）沒有任何形式的衛生設施。

氣候變遷將使更多地區缺水，已經缺水的地區將更嚴重。

冰凍圈是山區及其下游地區的重要淡水來源。學界認為，冰川的年徑流最晚將在21世紀末達到全球最高峰。此後全球冰川徑流將減少，影響水的儲存。

據估計，中歐和高加索地區現已達到最高水位，青藏高原地區將在2030年至2050年達到最高水位。隨著積雪融化形成徑流，該地區的永凍土和冰川佔河流總流量的45％，流量減少將影響17億人的用水。

武肺期間的地球系統觀測（教科文組織和WMO政府間海洋學委員會）

武漢肺炎嚴重影響全球觀測工作，進而影響預報以及其他天氣、氣候和海洋相關服務的品質。

3月和4月的飛行器觀測工作平均減少了75％至80％，降低了天氣模型的預報能力。自6月以來僅略有恢復。人工操作的氣象站觀測工作也受到嚴重干擾，尤其在非洲和南美。

諸如河流流量之類的水文觀測情況也類似。自動化系統可以繼續傳遞數據，而人工讀取的測量站受到影響。

2020年3月，幾乎所有海洋學研究船都被召回國籍港口。商用船無法提供重要的海洋和天氣觀測資料，並且無法維護海洋浮標和其他系統。每10年要進行四次的全深度海洋調查，包括碳、溫度、鹽度和水鹼度等變量偵測，都取消了。提供溫室氣體排放資訊的的船舶表面碳測量工作也幾乎停止。

這對氣候變遷監測的影響是長期的，可能會阻礙或限制融冰期結束時進行的冰川質量變化或永凍土厚度的測量活動。觀測活動中斷將使基本氣候變量的歷史時間序列產生斷層，不利監測氣候變動和變遷以及相關影響。

Climate Change Intensifies Despite Pandemic Lockdowns GENEVA, Switzerland, September 10, 2020 (ENS)

Already at their highest levels in three million years, greenhouse gas concentrations in the atmosphere continue to increase, lockdowns around the world to slow the spread of the pandemic coronavirus have forced vehicles to stay parked, making way for clearer skies – temporarily.

But climate change has not stopped for COVID-19. Emissions are heading in the direction of pre-pandemic levels following a temporary decline caused by the lockdown and economic slowdown.

In 2020, emissions of the greenhouse gas carbon dioxide (CO2) are projected to fall by an estimated four to seven percent due to COVID-19 confinement policies. The exact drop in atmospheric CO2 will depend on the trajectory of the pandemic and government responses to address it.

These facts are contained in a new multi-agency report from the world’s largest and most respected scientific organizations, “United in Science 2020.”

The report, the second in a series, was coordinated by the World Meteorological Organization, WMO, with input from the Global Carbon Project, the Intergovernmental Panel on Climate Change, the Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO, the UN Environment Programme and the UK Met Office.

WMO Secretary-General Professor Petteri Taalas warned, “Greenhouse gas concentrations – which are already at their highest levels in three million years – have continued to rise. Meanwhile, large swathes of Siberia have seen a prolonged and remarkable heatwave during the first half of 2020, which would have been very unlikely without anthropogenic climate change. And now 2016–2020 is set to be the warmest five-year period on record.

“This report shows that whilst many aspects of our lives have been disrupted in 2020, climate change has continued unabated,” Taalas said.

“Major impacts have been caused by extreme weather and climate events. A clear fingerprint of human-induced climate change has been identified on many of these extreme events,” the WMO and UN Met Office say in the report.

Drought and heatwaves substantially increased the risk of wildfires. The three largest economic losses on record from wildfires have all occurred in the last four years. Summer 2019 and 2020 saw unprecedented wildfires in the Arctic region. In June 2019, these fires emitted 50 million tonnes of CO2 into the atmosphere and caused the loss of permafrost. In 2019 and 2020 there were also widespread fires in the Amazon rainforest, with dramatic environmental impacts.

The results of a recent study by World Weather Attribution cited in “United in Science 2020” showed with high confidence that the January to June 2020 heat is at least 600 times more likely as a result of human-induced climate change.

The warming trend documented in this report is likely to continue, and the world is not on track to meet targets set in the 2015 Paris Agreement on climate to keep the global temperature increase well below 2°C or at 1.5°C above pre-industrial levels.

“United in Science 2020” presents the latest scientific data and findings related to climate change to inform global policy and action. It highlights the increasing and irreversible impacts of climate change, which affects glaciers, oceans, nature, economies and human living conditions and is often felt through water-related hazards such as drought or flooding.

It also documents how COVID-19 has impeded our ability to monitor these changes through the global observing system.

“This has been an unprecedented year for people and planet. The COVID-19 pandemic has disrupted lives worldwide. At the same time, the heating of our planet and climate disruption has continued apace,” said UN Secretary-General António Guterres in a foreword to the report.

“Never before has it been so clear that we need long-term, inclusive, clean transitions to tackle the climate crisis and achieve sustainable development. We must turn the recovery from the pandemic into a real opportunity to build a better future,” said Guterres, who presented the report to the UN on Wednesday. “We need science, solidarity and solutions.”

KEY FINDINGS FROM “UNITED IN SCIENCE 2020”

Greenhouse Gas Concentrations in the Atmosphere (World Meteorological Organization)

Atmospheric CO2 concentrations showed no signs of peaking and have continued to increase to new records.

Benchmark stations in the WMO Global Atmosphere Watch network reported CO2 concentrations above 410 parts per million (ppm) during the first half of 2020, with observations from Mauna Loa, Hawaii and Cape Grim, Tasmania at 414.38 ppm and 410.04 ppm, respectively, in July 2020, up about three parts per million from July 2019.

Reductions in emissions of CO2 in 2020 will only slightly impact the rate of increase in the atmospheric concentrations, which are the result of past and current emissions, as well as the very long lifetime of CO2.

“Sustained reductions in emissions to net zero are necessary to stabilize climate change,” the WMO states in its report.

Global Fossil CO2 emissions (Global Carbon Project)

CO2 emissions in 2020 will fall by an estimated four percent to seven percent due to COVID-19 confinement policies. The exact percent of decline will depend on the trajectory of the pandemic and government responses to address it.

During peak lockdown in early April 2020, the daily global fossil CO2 emissions dropped by an unprecedented 17 percent compared to 2019.

But even so, emissions were still equivalent to 2006 levels, highlighting both the steep growth over the past 15 years and the continued dependence on fossil sources for energy.

By early June 2020, global daily fossil CO2 emissions had mostly returned to within five percent below 2019 levels, which reached a new record of 36.7 gigatonnes last year, 62 percent higher than at the start of climate change negotiations in 1990.

Global methane emissions from human activities, too, have continued to increase over the past decade. “Current emissions of both CO2 and methane are not compatible with emissions pathways consistent with the targets of the Paris Agreement,” the report warns.

Emissions Gap (UN Environment Programme)

“Transformational action can no longer be postponed if the Paris Agreement targets are to be met,” urges the UN Environment Programme.

The UNEP Emissions Gap Report 2019 showed that the cuts in global emissions required per year from 2020 to 2030 are close to three percent for a 2°C target and more than seven percent per year on average for the 1.5°C goal of the Paris Agreement.

The Emissions Gap in 2030 is estimated at 12-15 gigatonnes (Gt) of carbon dioxide equivalent (CO2e) to limit global warming to below 2°C. For the 1.5°C goal, the gap is estimated at 29-32 Gt CO2e, roughly equivalent to the combined emissions of the six largest-emitting countries.

“It is still possible to bridge the emissions gap, but this will require urgent and concerted action by all countries and across all sectors,” UNEP said.

“A substantial part of the short-term potential can be realized through scaling up existing, well-proven policies, for instance on renewables and energy efficiency, low carbon transportation means and a phase-out of coal,” the UN agency said.

Technically and economically feasible solutions already exist, said UNEP. Looking beyond the 2030 timeframe, new technological solutions and gradual change in consumption patterns are needed at all levels.

State of Global Climate (WMO and UK’s Met Office)

The average global temperature for 2016–2020 is expected to be the warmest on record, about 1.1°C above 1850-1900, a reference period for temperature change since pre-industrial times and 0.24°C warmer than the global average temperature for 2011-2015.

In the five-year period 2020–2024, the chance of at least one year exceeding 1.5°C above pre-industrial levels is 24 percent, with a very small chance (three percent) of the five-year mean exceeding this level. “It is likely (~70 percent chance) that one or more months during the next five years will be at least 1.5 °C warmer than pre-industrial levels,” the two agencies said in the report.

In every year between 2016 and 2020, the Arctic sea ice extent has been below average.

The years 2016–2019 recorded a greater glacier mass loss than all other past five-year periods since 1950.

The rate of global mean sea-level rise increased between the five-year periods 2011–2015 and 2016–2020.

The Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (Intergovernmental Panel on Climate Change)

Human-induced climate change is affecting life-sustaining systems, from the top of the mountains to the depths of the oceans, leading to accelerating sea-level rise, with cascading effects for ecosystems and human security.

This increasingly challenges adaptation and integrated risk management responses.

Ice sheets and glaciers worldwide have lost mass. Between 1979 and 2018, Arctic sea-ice extent has decreased for all months of the year. Increasing wildfire and abrupt permafrost thaw, as well as changes in Arctic and mountain hydrology, have altered the frequency and intensity of ecosystem disturbances.

The global ocean has warmed unabated since 1970 and has taken up more than 90 percent of the excess heat in the climate system. Since 1993 the rate of ocean warming, and thus heat uptake has more than doubled.

Marine heatwaves have doubled in frequency and have become longer-lasting, more intense and more extensive, resulting in large-scale coral bleaching events. The ocean has absorbed between 20 percent to 30 percent of total anthropogenic CO2 emissions since the 1980s causing further ocean acidification.

Since about 1950 many marine species have undergone shifts in geographical range and seasonal activities in response to ocean warming, sea-ice change and oxygen loss.

The global mean sea-level is rising, with acceleration in recent decades due to increasing rates of ice loss from the Greenland and Antarctic ice sheets, as well as continued glacier mass loss and ocean thermal expansion. The rate of global mean sea-level rise for 2006–2015 of 3.6 ±0.5 mm/yr is unprecedented over the last century

Climate and Water Resources (WMO)

Climate change impacts are most felt through changing hydrological conditions including changes in snow and ice dynamics.

By 2050, the number of people at risk of floods will increase from its current level of 1.2 billion to 1.6 billion. In the early to mid-2010s, 1.9 billion people, or 27 percent of the global population, lived in potentially water-scarce areas. In 2050, this number will increase to 2.7 to 3.2 billion people.

As of 2019, 12 percent of the world population drinks water from unimproved and unsafe sources. More than 30 percent of the world population, or 2.4 billion people, live without any form of sanitation.

Climate change is projected to increase the number of water-stressed regions and exacerbate shortages in already water-stressed regions.

The cryosphere is an important source of freshwater in mountains and their downstream regions. There is high confidence that annual runoff from glaciers will reach peak globally at the latest by the end of the 21st century. After that, glacier runoff is projected to decline globally with implications for water storage.

It is estimated that Central Europe and Caucasus have reached peak water now and that the Tibetan Plateau region will reach peak water between 2030 and 2050. As runoff from snow cover, permafrost and glaciers in this region provides up to 45 percent of the total river flow, the flow decrease would affect water availability for 1.7 billion people.

Earth System Observations during COVID-19 (Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO and WMO)

The COVID-19 pandemic has produced significant impacts on the global observing systems, which in turn have affected the quality of forecasts and other weather, climate and ocean-related services.

The reduction of aircraft-based observations by an average of 75 percent to 80 percent in March and April degraded the forecast skills of weather models. Since June, there has been only a slight recovery. Observations at manually operated weather stations, especially in Africa and South America, have also been badly disrupted.

For hydrological observations like river discharge, the situation is similar to that of atmospheric in situ measurements. Automated systems continue to deliver data whereas gauging stations that depend on manual reading are affected.

In March 2020, nearly all oceanographic research vessels were recalled to home ports. Commercial ships have been unable to contribute vital ocean and weather observations, and ocean buoys and other systems could not be maintained. Four full-depth ocean surveys of variables such as carbon, temperature, salinity, and water alkalinity, completed only once per decade, have been canceled. Surface carbon measurements from ships, which tell us about the evolution of greenhouse gases, also effectively ceased.

The impacts on climate change monitoring are long-term. They are likely to prevent or restrict measurement campaigns for the mass balance of glaciers or the thickness of permafrost, usually conducted at the end of the thawing period. The overall disruption of observations will introduce gaps in the historical time series of Essential Climate Variables needed to monitor climate variability and change and associated impacts.

※ 全文及圖片詳見：ENS

溫室氣體
冰川崩塌
熱浪
極端高溫
山林野火
極圈
疫情看氣候與能源
深度低碳專題
國際新聞
氣候變遷

作者

姜唯

如果有一件事是重要的，如果能為孩子實現一個願望，那就是人類與大自然和諧共存。

林大利

於特有生物研究保育中心服務，小鳥和棲地是主要的研究對象。是龜毛的讀者，認為龜毛是探索世界的美德。

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日產奇駿是一款的十分低調，但卻比較重要的車型。它沒有像全新換代的本田CR-V那樣以大量科技來收穫大眾目光，但是奇駿卻憑藉良好品質獲得了很高的銷量，在2017年它在合資緊湊型SUV銷量榜上排行第三！

奇駿車內乘空間很充足，而且還推出了7座車型，第三排座椅用來應急還不錯。而且它的座椅擁有着沙發般的柔軟承托，車身隔音水平不錯，駕駛過程中底盤濾振也頗為徹底，舒適性是相當突出的！

此外，奇駿還搭載一套性能突出的適時四驅系統，越野性能在城市SUV中是突出的。它採用多片離合器式限滑差速器進行前後輪扭矩配比，能夠達到前後各50%的動力配比，實用性不錯！

長寬高：4675*1830*1724mm

軸距：2706mm

定位：緊湊型SUV

在造型方面，奇駿使用了日產V-motion式前臉設計，鍍鉻裝飾件粗壯、中網格柵也比老款更大了，前臉的衝擊感挺強的。而車側和尾部造型依然厚重、飽滿，但是細節的亮點不太多。

內飾方面它採用了中央對稱式設計，並且提供了拼色的設計樣式，視覺上能給人不錯的舒適感。中控台採用了軟性材質包裹，車門的軟包也做得到位。方向盤採用了平底設計，設計更偏向年輕化，整體氛圍較好！

發動機：2.0L/2.5L

最大馬力（pS）：150/186

最大扭矩（Nm）：200/233

變速箱：6MT/CVT

百公里加速（s）：11.7/10.5

百公里油耗（L）：7.1/7.7

車主百公里油耗（L）：8.81/9.58

驅動方式：前置前驅/前置四驅

底盤懸挂：前麥弗遜+橫向穩定桿/后複合多連桿+橫向穩定桿

實際體驗（體驗者178cm）：前排頭部1拳/後排頭部1拳/後排腿部2拳3指。而第三排座椅腿部空間比較一般，適合緊急情況下使用。

感興趣的朋友可以點擊小程序查看詳細口碑，從口碑中可以看到車主們對奇駿的硬朗外形、通過性較好、後排乘坐空間大等優點頗為滿意，但是對腳剎駐車和內飾用料方面有些意見。

咱們發現奇駿幅度還是比較可觀的，在廣州需搭配店內上保險、貸款、上牌、置換等項目，而在北京、武漢、上海、成都等地則為現金優惠，性價比不低！

奇駿這款車型乘坐舒適性和行駛品質都有着不錯的表現！動力系統也省心耐用，是一款稱職的家用車，而且四驅系統也具備不錯的性能，優惠幅度也還不錯，所以銷量方面一直保持強勢。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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發動機：1。5T/2。0T最大馬力（pS）：181/245最大扭矩（Nm）：240/350變速箱：6AT百公里加速（s）：9。92/7。1百公里油耗（L）：7。2/8。2車主百公里油耗（L）：9。61/11。9驅動方式：前置前驅/前置四驅底盤懸挂：前麥弗遜/后多連桿前排腿部空間（mm）：870-1085前排高度（mm）：990前排寬度（mm）：1470後排腿部空間（mm）：610-850後排高度（mm）：955後排寬度（mm）：1485實際體驗（體驗者178cm）：前排頭部1拳/後排頭部4指/後排腿部2拳

如果你手持20萬的購車預算，想買一款緊湊型SUV的的話，有非常多的選擇。而如果你對於操控性和動力有較大需求的話，福特的翼虎是一個不錯的選擇！

首先，翼虎懸架的調校帶有的韌性，它對於路面細碎振動的過濾徹底，提供了不錯的舒適性，同時在過彎時支撐性比較充足，尾部隨動性也不錯，駕駛起來頗為靈活！

它搭載的1.5T、2.0T兩台發動機具備強勁功率，與它們匹配的6AT變速箱降擋頗為积極，而且它帶有換擋撥片，可玩性挺高它還帶有S擋，能提升動力響應的靈敏程度。它2.0T四驅車型的破百時間僅為7.1秒，而1.5T兩驅車型百公里加速則在9.92秒內。

長寬高：4524*1838*1701mm

軸距：2690mm

定位：緊湊型SUV

外觀方面，現款的翼虎車身線條設計很凌厲，中網上粗壯的橫向條裝飾富有力量感。而且尾燈加入了黑色描邊細節，時尚感不低。而尾部的下方則採用了讓雙邊共兩出的排氣，運動感頗為出眾！

而內飾方面則為比較保守的設計風格，中控台運用軟質搪塑工藝，手感不錯。細節處加入了鋼琴漆黑色亮面裝飾條點綴，質感表現還不錯。

發動機：1.5T/2.0T

最大馬力（pS）：181/245

最大扭矩（Nm）：240/350

變速箱：6AT

百公里加速（s）：9.92/7.1

百公里油耗（L）：7.2/8.2

車主百公里油耗（L）：9.61/11.9

驅動方式：前置前驅/前置四驅

底盤懸挂：前麥弗遜/后多連桿

前排腿部空間（mm）：870-1085

前排高度（mm）：990

前排寬度（mm）：1470

後排腿部空間（mm）：610-850

後排高度（mm）：955

後排寬度（mm）：1485

實際體驗（體驗者178cm）：前排頭部1拳/後排頭部4指/後排腿部2拳2指。

感興趣的朋友可以點擊小程序查看詳細口碑，從口碑中可以看到車主們對翼虎的乘坐空間、操控性、2.0T發動機的強勁動力頗為滿意，但是對較高的油耗有些不滿。

咱們發現翼虎的優惠幅度中規中矩，在廣州地需搭配店內置換、貸款、上保險、上牌等項目，在北京、武漢地區的一些4S店還需加點裝飾。在成都地區則以現金優惠。

福特翼虎的電動助力轉向手感比較輕盈，精準度較高。懸架的調校帶有一定的韌性，它更多地側重於對震動的過濾，同時在過彎時支撐性比較充足，底盤質感較高！而且2.0T車型的動力表現強勁，當然油耗也較高！本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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目錄

一.ThreadLocal介紹

　　1.1 ThreadLocal的功能

　　1.2 ThreadLocal使用示例

二.源碼分析-ThreadLocal

　　2.1 ThreadLocal的類層級關係

　　2.2 ThreadLocal的屬性字段

　　2.3 創建ThreadLocal對象

　　2.4 ThreadLocal-set操作

　　2.5 ThreadLocal-get操作

　　2.6 ThreadLocal-remove操作

三.ThreadLocalMap類

　　3.0 線性探測算法解決hash衝突

　　3.1 Entry內部類

　　3.2 ThreadLocalMap的常量介紹

　　3.3 實例化ThreadLocalMap

　　3.4 ThreadLocalMap的set操作

　　3.5 清理陳舊Entry和rehash

四.總結 

一.介紹ThreadLocal

1.1ThreadLocal的功能

　　我們知道，變量從作用域範圍進行分類，可以分為“全局變量”、“局部變量”兩種：

　　1.全局變量（global variable），比如類的靜態屬性（加static關鍵字），在類的整個生命周期都有效；

　　2.局部變量（local variable)，比如在一個方法中定義的變量，作用域只是在當前方法內，方法執行完畢后，變量就銷毀（釋放）了；

　　使用全局變量，當多個線程同時修改靜態屬性，就容易出現併發問題，導致臟數據；而局部變量一般來說不會出現併發問題（在方法中開啟多線程併發修改局部變量，仍可能引起併發問題）；

　　再看ThreadLocal，可以用來保存局部變量，只不過這個“局部”是指“線程”作用域，也就是說，該變量在該線程的整個生命周期中有效。

　　關於ThreadLocal的使用場景，可以查看ThreadLocal的使用場景分析。

1.2ThreadLocal的使用示例

　　ThreadLocal使用非常簡單。

package cn.ganlixin;

import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class TestThreadLocal {

    private static class Goods {
        public Integer id;
        public List<String> tags;
    }

    @Test
    public void testReference() {
        Goods goods1 = new Goods();
        goods1.id = 10;
        goods1.tags = Arrays.asList("healthy", "cheap");

        ThreadLocal<Goods> threadLocal = new ThreadLocal<>();
        threadLocal.set(goods1);

        Goods goods2 = threadLocal.get();
        System.out.println(goods1); // cn.ganlixin.TestThreadLocal$Goods@1c655221
        System.out.println(goods2); // cn.ganlixin.TestThreadLocal$Goods@1c655221

        goods2.id = 100;
        System.out.println(goods1.id);  // 100
        System.out.println(goods2.id);  // 100

        threadLocal.remove();
        System.out.println(threadLocal.get()); // null
    }

    @Test
    public void test2() {
        // 一個線程中，可以創建多個ThreadLocal對象，多個ThreadLoca對象互不影響
        ThreadLocal<String> threadLocal1 = new ThreadLocal<>();
        ThreadLocal<String> threadLocal2 = new ThreadLocal<>();
        // ThreadLocal存的值默認為null

        System.out.println(threadLocal1.get()); // null

        threadLocal1.set("this is value1");
        threadLocal2.set("this is value2");
        System.out.println(threadLocal1.get()); // this is value1
        System.out.println(threadLocal2.get());  // this is value2

        // 可以重寫initialValue進行設置初始值
        ThreadLocal<String> threadLocal3 = new ThreadLocal<String>() {
            @Override
            protected String initialValue() {
                return "this is initial value";
            }
        };
        System.out.println(threadLocal3.get()); // this is initial value
    }
}

二.源碼分析-ThreadLocal

2.1ThreadLocal類層級關係

　　ThreadLocal類中有一個內部類ThreadLocalMap，這個類特別重要，ThreadLocal的各種操作基本都是圍繞ThreadLocalMap進行的。

　　對於ThreadLocalMap有來說，它內部定義了一個Entry內部類，有一個table屬性，是一個Entry數組，和HashMap有一些相似的地方，但是ThreadLocalMap和HashMap並沒有什麼關係。

　　先大概看一下內存關係圖，不理解也沒關係，看了後面的代碼應該就能理解了：

　　大概解釋一下，棧中的Thread ref（引用）堆中的Thread對象，Thread對象有一個屬性threadlocals(ThreadLocalMap類型)，這個Map中每一項(Entry)的value是ThreadLocal.set()的值，而Map的key則是ThreadLocal對象。

　　下面在介紹源碼的時候，會從兩部分進行介紹，先介紹ThreadLocal的常用api，然後再介紹ThreadLocalMap，因為ThreadLocal的api內部其實都是在操作ThreadLocalMap，所以看源碼時一定要知道他們倆之間的關係。

2.2ThreadLocal的屬性

　　ThreadLocal有3個屬性，主要的功能就是生成ThreadLocal的hash值。

// threadLocalHashCode用來表示當前ThreadLocal對象的hashCode，通過計算獲得
private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

// 一個AtomicInteger類型的屬性，功能就是計數，各種操作都是原子性的，在併發時不會出現問題
private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();

// hash值的增量，不是隨便指定的，被稱為“黃金分割數”，能讓hash結果均衡分佈
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;

/**
 * 通過計算，為當前ThreadLocal對象生成一個HashCode
 */
private static int nextHashCode() {
    // 獲取當前nextHashCode，然後遞增HASH_INCREMENT
    return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}

2.3創建ThreadLocal對象

　　ThreadLocal類，只有一個無參構造器，如果需要是指默認值，則可以重寫initialValue方法：

public ThreadLocal() {}

/**
 * 初始值默認為null，要設置初始值，只需要設置為方法返回值即可
 *
 * @return ThreadLocal的初始值
 */
protected T initialValue() {
    return null;
}

　　需要注意的是initialValue方法並不會在創建ThreadLocal對象的時候設置初始值，而是延遲執行：當ThreadLocal直接調用get時才會觸發initialValue執行（get之前沒有調用set來設置過值），initialValue方法在後面還會介紹。 

2.4ThreadLocal-set操作

　　下面這段代碼只給出了ThreadLocal的set代碼:

public void set(T value) {
    // 獲取當前線程
    Thread t = Thread.currentThread();

    // 獲取當前線程的ThreadLocalMap屬性，ThreadLocal有一個threadLocals屬性（ThreadLocalMap類型）
    ThreadLocalMap map = getMap(t);

    if (map != null) {
        // 如果當前線程有關聯的ThreadLocalMap對象，則調用ThreadLocalMap的set方法進行設置
        map.set(this, value);
    } else {
        // 創建一個與當前線程關聯的ThreadLocalMap對象，並設置對應的value
        createMap(t, value);
    }
}

/**
 * 獲取線程關聯的ThreadLocalMap對象
 */
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
    return t.threadLocals;
}

/**
 * 創建ThreadLocalMap
 * @param t          key為當前線程
 * @param firstValue value為ThreadLocal.set的值
 */
void createMap(Thread t, T firstValue) {
    t.threadLocals = new ThreadLocalMap(this, firstValue);
}

　　如果想立即了解ThreadLocalMap的set方法，則可點此跳轉！

2.5ThreadLocal-get操作

　　前面說過“重寫ThreadLocal的initialValue方法來設置ThreadLocal的默認值，並不是在創建ThreadLocal的時候執行的，而是在直接get的時候執行的”，看了下面的代碼，就知道這句話的具體含義了，感覺設計很巧妙：

public T get() {
    // 獲取當前線程
    Thread t = Thread.currentThread();

    // 獲取當前線程對象的threadLocals屬性
    ThreadLocalMap map = getMap(t);

    // 若當前線程對象的threadLocals屬性不為空（map不為空）
    if (map != null) {
        // 當前ThreadLocal對象作為key，獲取ThreadLocalMap中對應的Entry
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);

        // 如果找到對應的Entry，則證明該線程的該ThreadLocal有值，返回值即可
        if (e != null) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            T result = (T) e.value;
            return result;
        }
    }

    // 1.當前線程對象的threadLocals屬性為空（map為空）
    // 2.或者map不為空，但是未在map中查詢到以該ThreadLocal對象為key對應的entry
    // 這兩種情況，都會進行設置初始值，並將初始值返回
    return setInitialValue();
}

/**
 * 設置ThreadLocal初始值
 *
 * @return 初始值
 */
private T setInitialValue() {
    // 調用initialValue方法，該方法可以在創建ThreadLocal的時候重寫
    T value = initialValue();
    Thread t = Thread.currentThread();

    // 獲取當前線程的threadLocals屬性（map）
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        // threadLocals屬性值不為空，則進行調用ThreadLocalMap的set方法
        map.set(this, value);
    } else {
        // 沒有關聯的threadLocals，則創建ThreadLocalMap，並在map中新增一個Entry
        createMap(t, value);
    }

    // 返回初始值
    return value;
}

/**
 * 初始值默認為null，要設置初始值，只需要設置為方法返回值即可
 * 創建ThreadLocal設置默認值，可以覆蓋initialValue方法，initialValue方法不是在創建ThreadLocal時執行，而是這個時候執行
 *
 * @return ThreadLocal的初始值
 */
protected T initialValue() {
    return null;
}

2.6ThreadLocal-remove操作

　　一般是在ThreadLocal對象使用完后，調用ThreadLocal的remove方法，在一定程度上，可以避免內存泄露；

/**
 * 刪除當前線程中threadLocals屬性（map）中的Entry（以當前ThreadLocal為key的）
 */
public void remove() {
    // 獲取當前線程的threadLocals屬性（ThreadLocalMap）
    ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());

    if (m != null) {
        // 調用ThreadLocalMap的remove方法，刪除map中以當前ThreadLocal為key的entry
        m.remove(this);
    }
}

三.ThreadLocalMap內部類

3.0 線性探測算法解決hash衝突

　　在介紹ThreadLocalMap的之前，強烈建議先了解一下線性探測算法，這是一種解決Hash衝突的方案，如果不了解這個算法就去看ThreadLocalMap的源碼就會非常吃力，會感到莫名其妙。

　　鏈接在此：利用線性探測法解決hash衝突

3.1Entry內部類

　　ThreadLocalMap是ThreadLocal的內部類，ThreadLocalMap底層使用數組實現，每一個數組的元素都是Entry類型（在ThreadLocalMap中定義的），源碼如下：

/**
 * ThreadLocalMap中存放的元素類型，繼承了弱引用類
 */
static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
    // key對應的value，注意key是ThreadLocal類型
    Object value;

    Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
        super(k);
        value = v;
    }
}

　　ThreadLocalMap和HashMap類似，比較一下：

　　a:底層都是使用數組實現，數組元素類型都是內部定義，Java8中，HashMap的元素是Node類型（或者TreeNode類型），ThreadLocalMap中的元素類型是Entry類型；

　　b.都是通過計算得到一個值，將這個值與數組的長度（容量）進行與操作，確定Entry應該放到哪個位置；

　　c.都有初始容量、負載因子，超過擴容閾值將會觸發擴容；但是HashMap的初始容量、負載因子是可以更改的，而ThreadLocalMap的初始容量和負載因子不可修改；

　　注意Entry繼承自WeakReference類，在實例化Entry時，將接收的key傳給父類構造器（也就是WeakReference的構造器），WeakReference構造器又將key傳給它的父類構造器（Reference）:

// 創建Reference對象，接受一個引用
Reference(T referent) {
    this(referent, null);
}

// 設置引用
Reference(T referent, ReferenceQueue<? super T> queue) {
    this.referent = referent;
    this.queue = (queue == null) ? ReferenceQueue.NULL : queue;
}

　　關於Java的各種引用，可以參考：Java-強引用、軟引用、弱引用、虛引用

3.2ThreadLocalMap的常量介紹

// ThreadLocalMap的初始容量
private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

// ThreadLocalMap底層存數據的數組
private Entry[] table;

// ThreadLocalMap中元素的個數
private int size = 0;

// 擴容閾值，當size達到閾值時會觸發擴容（loadFactor=2/3;newCapacity=2*oldCapacity）
private int threshold; // Default to 0

3.3創建ThreadLocalMap對象

　　創建ThreadLocalMap，是在第一次調用ThreadLocal的set或者get方法時執行，其中第一次未set值，直接調用get時，就會利用ThreadLocal的初始值來創建ThreadLocalMap。

　　ThreadLocalMap內部類的源碼如下：

/**
 * 初始化一個ThreadLocalMap對象（第一次調用ThreadLocal的set方法時創建），傳入ThreadLocal對象和對應的value
 */
ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
    // 創建一個Entry數組，容量為16（默認）
    table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];

    // 計算新增的元素，應該放到數組的哪個位置，根據ThreadLocal的hash值與初始容量進行"與"操作
    int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);

    // 創建一個Entry，設置key和value，注意Entry中沒有key屬性，key屬性是傳給Entry的父類WeakReference
    table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);

    // 初始容量為1
    size = 1;

    // 設置擴容閾值
    setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
}

/**
 * 設置擴容閾值，接收容量值，負載因子固定為2/3
 */
private void setThreshold(int len) {
    threshold = len * 2 / 3;
}

3.4 ThreadLocalMap的set操作

　　ThreadLocal的set方法，其實核心就是調用ThreadLocalMap的set方法，set方法的流程比較長

/**
 * 為當前ThreadLocal對象設置value
 */
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    // 計算新元素應該放到哪個位置（這個位置不一定是最終存放的位置，因為可能會出現hash衝突）
    int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);

    // 判斷計算出來的位置是否被佔用，如果被佔用，則需要找出應該存放的位置
    for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
        // 獲取Entry中key，也就是弱引用的對象
        ThreadLocal<?> k = e.get();

        // 判斷key是否相等（判斷弱引用的是否為同一個ThreadLocal對象）如果是，則進行覆蓋
        if (k == key) {
            e.value = value;
            return;
        }

        // k為null，也就是Entry的key已經被回收了，當前的Entry是一個陳舊的元素（stale entry）
        if (k == null) {
            // 用新元素替換掉陳舊元素，同時也會清理其他陳舊元素，防止內存泄露
            replaceStaleEntry(key, value, i);
            return;
        }
    }

    // map中沒有ThreadLocal對應的key，或者說沒有找到陳舊的Entry，則創建一個新的Entry，放入數組中
    tab[i] = new Entry(key, value);
    // ThreadLocalMap的元素數量加1
    int sz = ++size;

    // 先清理map中key為null的Entry元素，該Entry也應該被回收掉，防止內存泄露
    // 如果清理出陳舊的Entry，那麼就判斷是否需要擴容，如果需要的話，則進行rehash
    if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) {
        rehash();
    }
}

　　上面最後幾行代碼涉及到清理陳舊Entry和rehash，這兩塊的代碼在下面。

3.5清理陳舊Entry和rehash

　　陳舊的Entry，是指Entry的key為null，這種情況下，該Entry是不可訪問的，但是卻不會被回收，為了避免出現內存泄漏，所以需要在每次get、set、replace時，進行清理陳舊的Entry，下面只給出一部分代碼：

/**
 * 清理map中key為null的Entry元素，該Entry也應該被回收掉，防止內存泄露
 *
 * @param i 新Entry插入的位置
 * @param n 數組中元素的數量
 * @return 是否有陳舊的entry的清除
 */
private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
    boolean removed = false;
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;
    do {
        i = nextIndex(i, len);
        Entry e = tab[i];
        if (e != null && e.get() == null) {
            n = len;
            removed = true;
            i = expungeStaleEntry(i);
        }
    } while ((n >>>= 1) != 0);
    return removed;
}

private void rehash() {
    // 清除底層數組中所有陳舊的（stale）的Entry，也就是key為null的Entry
    // 同時每清除一個Entry，就對其後面的Entry重新計算hash，獲取新位置，使用線性探測法，重新確定最終位置
    expungeStaleEntries();

    // 清理完陳舊Entry后，判斷是否需要擴容
    if (size >= threshold - threshold / 4) {
        // 擴容時，容量變為舊容量的2倍，再進行rehash，並使用線性探測發確定Entry的新位置
        resize();
    }
}

　　在rehash的時候，涉及到“線性探測法”，是一種用來解決hash衝突的方案，可以查看利用線性探測法解決hash衝突了解詳情。

3.6ThreadLocalMap-remove操作

　　remove操作，是調用ThreadLocal.remove()方法時，刪除當前線程的ThreadLocalMap中該ThreadLocal為key的Entry。

/**
 * 移除當前線程的threadLocals屬性中key為ThreadLocal的Entry
 *
 * @param key 要移除的Entry的key(ThreadLocal對象）
 */
private void remove(ThreadLocal<?> key) {
    Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    // 計算出該ThreadLocal對應的key應該存放的位置
    int i = key.threadLocalHashCode & (len - 1);

    // 找到指定位置，開始按照線性探測算法進行查找到該Thread的Entry
    for (Entry e = tab[i]; e != null; e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {

        // 如果Entry的key相同
        if (e.get() == key) {
            // 調用WeakReference的clear方法，Entry的key是弱引用，指向ThreadLocal，現在將key指向null
            // 則該ThreadLocal對象在會在下一次gc時，被垃圾收集器回收
            e.clear();

            // 將該位置的Entry中的value置為null，於是value引用的對象也會被垃圾收集器回收（不會造成內存泄漏）
            // 同時內部會調整Entry的順序（開放探測算法的特點，刪除元素後會重新調整順序）
            expungeStaleEntry(i);

            return;
        }
    }
}

四.總結

　　在學習ThreadLocal類源碼的過程還是受益頗多的：

　　1.ThreadLocal的使用場景；

　　2.initialValue的延遲執行；

　　3.HashMap使用鏈表+紅黑樹解決hash衝突，ThreadLocalMap使用線性探測算法（開放尋址）解決hash衝突

　　另外，ThreadLocal還有一部分內容，是關於弱引用和內存泄漏的問題，可以參考：分析ThreadLocal的弱引用與內存泄漏問題-Java8。

　　原文地址：https://www.cnblogs.com/-beyond/p/13093032.html

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