内存泄露：是指系统使用资源之后，没有及时释放或者丢失指针没法释放，导致内存中持有不需要的资源；
内存溢出：应用的内存已经不能满足正常使用了，堆栈已经达到系统设置的最大值；
一般而言，都是有内存泄露导致堆栈内存不断增大，从而导致内存溢出。
ThreadLocal的实现原理：
ThreadLocal的实现原理：每一个Thread会维护一个ThreadLocalMap映射表，这个映射表的 key 是 ThreadLocal实例本身，value 是真正需要存储的 Object。也就是说 ThreadLocal 本身并不存储值，它只是作为一个 key 来让线程从 ThreadLocalMap 获取 value。值得注意的是图中的虚线，表示 ThreadLocalMap 是使用 ThreadLocal 的弱引用作为 Key 的，弱引用的对象在 GC 时会被回收。
ThreadLocal为什么会内存泄漏
ThreadLocalMap使用ThreadLocal的弱引用作为key，如果一个ThreadLocal没有外部强引用来引用它，那么系统 GC 的时候，这个ThreadLocal势必会被回收，这样一来，ThreadLocalMap中就会出现key为null的Entry，就没有办法访问这些key为null的Entry的value，如果当前线程再迟迟不结束的话，这些key为null的Entry的value就会一直存在一条强引用链：Thread Ref -> Thread -> ThreaLocalMap -> Entry -> value永远无法回收，造成内存泄漏。
其实，ThreadLocalMap的设计中已经考虑到这种情况，也加上了一些防护措施：在ThreadLocal的get(),set(),remove()的时候都会清除线程ThreadLocalMap里所有key为null的value。
但是这些被动的预防措施并不能保证不会内存泄漏：
使用static的ThreadLocal，延长了ThreadLocal的生命周期，可能导致的内存泄漏。
分配使用了ThreadLocal又不再调用get(),set(),remove()方法，那么就会导致内存泄漏。
为什么使用弱引用
从表面上看内存泄漏的根源在于使用了弱引用。网上的文章大多着重分析ThreadLocal使用了弱引用会导致内存泄漏，但是另一个问题也同样值得思考：为什么使用弱引用而不是强引用？
我们先来看看官方文档的说法：
To help deal with very large and long-lived usages, the hash table entries use WeakReferences for keys.
为了应对非常大和长时间的用途，哈希表使用弱引用的 key。
下面我们分两种情况讨论：
key 使用强引用：引用的ThreadLocal的对象被回收了，但是ThreadLocalMap还持有ThreadLocal的强引用，如果没有手动删除，ThreadLocal不会被回收，导致Entry内存泄漏。
key 使用弱引用：引用的ThreadLocal的对象被回收了，由于ThreadLocalMap持有ThreadLocal的弱引用，即使没有手动删除，ThreadLocal也会被回收。value在下一次ThreadLocalMap调用set,get，remove的时候会被清除。
比较两种情况，我们可以发现：由于ThreadLocalMap的生命周期跟Thread一样长，如果都没有手动删除对应key，都会导致内存泄漏，但是使用弱引用可以多一层保障：弱引用ThreadLocal不会内存泄漏，对应的value在下一次ThreadLocalMap调用set,get,remove的时候会被清除。
因此，ThreadLocal内存泄漏的根源是：由于ThreadLocalMap的生命周期跟Thread一样长，如果没有手动删除对应key就会导致内存泄漏，而不是因为弱引用。
ThreadLocal 最佳实践
综合上面的分析，我们可以理解ThreadLocal内存泄漏的前因后果，那么怎么避免内存泄漏呢？
每次使用完ThreadLocal，都调用它的remove()方法，清除数据。
在使用线程池的情况下，没有及时清理ThreadLocal，不仅是内存泄漏的问题，更严重的是可能导致业务逻辑出现问题。所以，使用ThreadLocal就跟加锁完要解锁一样，用完就清理。
ThreadLocal保证了各个线程的数据互不干扰：
可以发现，每个线程中都有一个ThreadLocalMap数据结构，当执行set方法时，其值是保存在当前线程的threadLocals变量中，当执行set方法中，是从当前线程的threadLocals变量获取。
所以在线程1中set的值，对线程2来说是摸不到的，而且在线程2中重新set的话，也不会影响到线程1中的值，保证了线程之间不会相互干扰。
