优化线程池上下文传递的Java工具
TransmittableThreadLocal (TTL) 是一个专门解决线程池环境下ThreadLocal值传递问题的Java库。它为分布式跟踪、日志收集和会话缓存等场景提供了有效解决方案。TTL支持多种使用方式,包括对Runnable和Callable的修饰、线程池的包装,以及通过Java Agent自动增强JDK线程池。这个轻量级库无外部依赖,适用于Java 6至21版本,为开发者提供了便捷的异步上下文传递能力。
<p align="center"> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/actions/workflows/ci.yaml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/alibaba/transmittable-thread-local/ci.yaml?branch=master&logo=github&logoColor=white&label=fast ci" alt="Fast CI"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/actions/workflows/strong_ci.yaml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/alibaba/transmittable-thread-local/strong_ci.yaml?branch=master&logo=github&logoColor=white&label=strong ci" alt="Strong CI"></a> <a href="https://app.codecov.io/gh/alibaba/transmittable-thread-local/tree/master"><img src="https://img.shields.io/codecov/c/github/alibaba/transmittable-thread-local/master?logo=codecov&logoColor=white" alt="Coverage Status"></a> <a href="https://openjdk.java.net/"><img src="https://img.shields.io/badge/Java-6+-339933?logo=openjdk&logoColor=white" alt="JDK support"></a> <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html"><img src="https://img.shields.io/github/license/alibaba/transmittable-thread-local?color=4D7A97&logo=apache" alt="License"></a> <a href="https://alibaba.github.io/transmittable-thread-local/apidocs/"><img src="https://img.shields.io/github/release/alibaba/transmittable-thread-local?label=javadoc&color=339933&logo=read-the-docs&logoColor=white" alt="Javadocs"></a> <a href="https://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/transmittable-thread-local/maven-metadata.xml"><img src="https://img.shields.io/maven-central/v/com.alibaba/transmittable-thread-local?logo=apache-maven&logoColor=white" alt="Maven Central"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/releases"><img src="https://img.shields.io/github/release/alibaba/transmittable-thread-local" alt="GitHub release"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/alibaba/transmittable-thread-local?style=flat" alt="GitHub Stars"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/fork"><img src="https://img.shields.io/github/forks/alibaba/transmittable-thread-local?style=flat" alt="GitHub Forks"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/network/dependents"><img src="https://badgen.net/github/dependents-repo/alibaba/transmittable-thread-local?label=user%20repos" alt="user repos"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/issues"><img src="https://img.shields.io/github/issues/alibaba/transmittable-thread-local" alt="GitHub issues"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local/graphs/contributors"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/alibaba/transmittable-thread-local" alt="GitHub Contributors"></a> <a href="https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local"><img src="https://img.shields.io/github/repo-size/alibaba/transmittable-thread-local" alt="GitHub repo size"></a> <a href="https://gitpod.io/#https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local"><img src="https://img.shields.io/badge/Gitpod-ready to code-339933?label=gitpod&logo=gitpod&logoColor=white" alt="gitpod: Ready to Code"></a> </p>[!IMPORTANT] 🚧 这个分支是
TransmittableThreadLocal(TTL) v3
,在开发中还没有发布。
v3
的版本说明、工作项列表及其进展,参见 issue 432。👉 目前使用中的稳定发布版本
v2.x
在 分支2.x
上。
📖 English Documentation | 📖 中文文档
TTL
的好处与必要性👉 TransmittableThreadLocal
(TTL
):在使用线程池等会池化复用线程的执行组件情况下,提供ThreadLocal
值的传递功能,解决异步执行时上下文传递的问题。一个Java
标准库本应为框架/中间件设施开发提供的标配能力,本库功能聚焦 & 0依赖,支持Java 6~21
。
JDK
的InheritableThreadLocal
类可以完成父线程到子线程的值传递。但对于使用线程池等会池化复用线程的执行组件的情况,线程由线程池创建好,并且线程是池化起来反复使用的;这时父子线程关系的ThreadLocal
值传递已经没有意义,应用需要的实际上是把 任务提交给线程池时的ThreadLocal
值传递到 任务执行时。
本库提供的TransmittableThreadLocal
类继承并加强InheritableThreadLocal
类,解决上述的问题,使用详见 User Guide。
整个TransmittableThreadLocal
库的核心功能(用户API
、线程池ExecutorService
/ForkJoinPool
/TimerTask
及其线程工厂的Wrapper
;开发者API
、框架/中间件的集成API
),只有 ~1000 SLOC
代码行,非常精小。
欢迎 👏
[!NOTE] 从
TTL v2.13+
开始,升级到Java 8
。🚀
如果需要Java 6
的支持,使用版本2.12.x
<a href="https://repo1.maven.org/maven2/com/alibaba/transmittable-thread-local/maven-metadata.xml"><img src="https://img.shields.io/maven-central/v/com.alibaba/transmittable-thread-local?versionPrefix=2.12.&color=lightgrey&logo=apache-maven&logoColor=white" alt="Maven Central"></a>
ThreadLocal
的需求场景即TransmittableThreadLocal
的潜在需求场景,如果你的业务需要『在使用线程池等会池化复用线程的执行组件情况下传递ThreadLocal
值』则是TransmittableThreadLocal
目标场景。
下面是几个典型场景例子。
Session
级Cache
SDK
传递信息各个场景的展开说明参见子文档 需求场景。
使用类TransmittableThreadLocal
来保存值,并跨线程池传递。
TransmittableThreadLocal
继承InheritableThreadLocal
,使用方式也类似。相比InheritableThreadLocal
,添加了protected
的transmitteeValue()
方法,用于定制 任务提交给线程池时 的ThreadLocal
值传递到 任务执行时 的传递方式,缺省是简单的赋值传递。
注意:如果传递的对象(引用类型)会被修改,且没有做深拷贝(如直接传递引用或是浅拷贝),那么
JDK
的InheritableThreadLocal.childValue()
一样,需要使用者/业务逻辑注意保证传递对象的线程安全。具体使用方式见下面的说明。
父线程给子线程传递值。
示例代码:
TransmittableThreadLocal<String> context = new TransmittableThreadLocal<>(); // ===================================================== // 在父线程中设置 context.set("value-set-in-parent"); // ===================================================== // 在子线程中可以读取,值是"value-set-in-parent" String value = context.get();
# 完整可运行的Demo代码参见SimpleDemo.kt
。
这其实是InheritableThreadLocal
的功能,应该使用InheritableThreadLocal
来完成。
但对于使用线程池等会池化复用线程的执行组件的情况,线程由线程池创建好,并且线程是池化起来反复使用的;这时父子线程关系的ThreadLocal
值传递已经没有意义,应用需要的实际上是把 任务提交给线程池时的ThreadLocal
值传递到 任务执行时。
解决方法参见下面的这几种用法。
Runnable
和Callable
使用TtlRunnable
和TtlCallable
来修饰传 入线程池的Runnable
和Callable
。
示例代码:
TransmittableThreadLocal<String> context = new TransmittableThreadLocal<>(); // ===================================================== // 在父线程中设置 context.set("value-set-in-parent"); Runnable task = new RunnableTask(); // 额外的处理,生成修饰了的对象ttlRunnable Runnable ttlRunnable = TtlRunnable.get(task); executorService.submit(ttlRunnable); // ===================================================== // Task中可以读取,值是"value-set-in-parent" String value = context.get();
注意:
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题
问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。
实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
AI助力,做PPT更简单!
咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。
选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
专业的AI公文写作平台,公文写作神器
AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号