視頻學習後的總結：
從應用場景思考Threadlocal實用價值
1）場景1：海量請求下采用多線程處理，如何保持數據一致性的問題
模擬1萬請求，100線程，如果採用同步（排隊），一定會宕機（絕對不可行）
解決思路：海量同步——>Threadlocal+小範圍同步
具體的：靈活使用Threadlocal，計算每個線程的結果，根據Threadlocal底層原理，會被保存到HashMap的結構中，每個線程的計算結果可以用HashSet收集，某個線程添加到HashSet時會發生線程不安全的問題，這裏需要進行小範圍的同步操作（由於是對所有Thread只進行一次操作，即海量同步變爲常數級同步，一般線程數量是有限的，所以不會影響性能）
2）場景2：排隊操作中如果需要wait，思考應該如何處理
解決思路：利用Threadlocal過濾大部分不需要wait的場景，例如可以過濾來自於同一線程的行爲
3）場景3：同一線程的數據庫事務如何保證在同一個連接完成
解決思路：利用Threadlocal保存每一個連接，當同一線程事務需要時，再從Threadlocal取出這個連接
4）場景4：同一資源(訂單狀態、用戶信息...)放入同一個上下文中Context
解決思路：利用Threadlocal保存，使用時取出
結束，詳解請看視頻吧