深入理解 Netty FastThreadLocal-低调大师

深入理解 Netty FastThreadLocal

2023-10-18 346

作者：vivo 互联网服务器团队- Jiang Zhu

本文以线上诡异问题为切入点，通过对比JDK ThreadLocal和Netty FastThreadLocal实现逻辑以及优缺点，并深入解读源码，由浅入深理解Netty FastThreadLocal。

一、前言

最近在学习Netty相关的知识，在看到Netty FastThreadLocal章节中，回想起一起线上诡异问题。

问题描述：外销业务获取用户信息判断是否支持https场景下，获取的用户信息有时候竟然是错乱的。

问题分析：使用ThreadLocal保存用户信息时，未能及时进行remove()操作，而Tomcat工作线程是基于线程池的，会出现线程重用情况，所以获取的用户信息可能是之前线程遗留下来的。

问题修复：ThreadLocal使用完之后及时remove()、ThreadLocal使用之前也进行remove()双重保险操作。

接下来，我们继续深入了解下JDK ThreadLocal和Netty FastThreadLocal吧。

二、JDK ThreadLocal介绍

ThreadLocal是JDK提供的一个方便对象在本线程内不同方法中传递、获取的类。用它定义的变量，仅在本线程中可见，不受其他线程的影响，与其他线程相互隔离。

那具体是如何实现的呢？如图1所示，每个线程都会有个ThreadLocalMap实例变量，其采用懒加载的方式进行创建，当线程第一次访问此变量时才会去创建。

ThreadLocalMap使用线性探测法存储ThreadLocal对象及其维护的数据，具体操作逻辑如下：

假设有一个新的ThreadLocal对象，通过hash计算它应存储的位置下标为x。

此时发现下标x对应位置已经存储了其他的ThreadLocal对象，则它会往后寻找，步长为1，下标变更为x+1。

接下来发现下标x+1对应位置也已经存储了其他的ThreadLocal对象，同理则它会继续往后寻找，下标变更为x+2。

直到寻找到下标为x+3时发现是空闲的，然后将该ThreadLocal对象及其维护的数据构建一个entry对象存储在x+3位置。

在ThreadLocalMap中数据很多的情况下，很容易出现hash冲突，解决冲突需要不断的向下遍历，该操作的时间复杂度为O(n)，效率较低。

图1

从下面的代码中可以看出：

Entry 的 key 是弱引用，value 是强引用。在 JVM 垃圾回收时，只要发现弱引用的对象，不管内存是否充足，都会被回收。

但是当 ThreadLocal 不再使用被 GC 回收后，ThreadLocalMap 中可能出现 Entry 的 key 为 NULL，那么 Entry 的 value 一直会强引用数据而得不到释放，只能等待线程销毁，从而造成内存泄漏。

static class ThreadLocalMap {    // 弱引用,在资源紧张的时候可以回收部分不再引用的ThreadLocal变量    static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {        // 当前ThreadLocal对象所维护的数据        Object value;         Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {            super(k);            value = v;        }    }    // 省略其他代码}

综上所述，既然JDK提供的ThreadLocal可能存在效率较低和内存泄漏的问题，为啥不做相应的优化和改造呢？

1.从ThreadLocal类注释看，它是JDK1.2版本引入的，早期可能不太关注程序的性能。

2.大部分多线程场景下，线程中的ThreadLocal变量较少，因此出现hash冲突的概率相对较小，及时偶尔出现了hash冲突，对程序的性能影响也相对较小。

3.对于内存泄漏问题，ThreadLocal本身已经做了一定的保护措施。作为使用者，在线程中某个ThreadLocal对象不再使用或出现异常时，立即调用 remove() 方法删除 Entry 对象，养成良好的编码习惯。

三、Netty FastThreadLocal介绍

FastThreadLocal是Netty中对JDK提供的ThreadLocal优化改造版本，从名称上来看，它应该比ThreadLocal更快了，以应对Netty处理并发量大、数据吞吐量大的场景。

那具体是如何实现的呢？如图2所示，每个线程都会有个InternalThreadLocalMap实例变量。

每个FastThreadLocal实例创建时，都会采用AtomicInteger保证顺序递增生成一个不重复的下标index，它是该FastThreadLocal对象维护的数据应该存储的位置。

读写数据的时候通过FastThreadLocal的下标 index 直接定位到该FastThreadLocal的位置，时间复杂度为 O(1)，效率较高。

如果该下标index递增到特别大，InternalThreadLocalMap维护的数组也会特别大，所以FastThreadLocal是通过空间换时间来提升读写性能的。

图2

四、Netty FastThreadLocal源码分析

4.1 构造方法

public class FastThreadLocal<V> {    // FastThreadLocal中的index是记录了该它维护的数据应该存储的位置    // InternalThreadLocalMap数组中的下标, 它是在构造函数中确定的    private final int index;     public InternalThreadLocal() {        index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();    }    // 省略其他代码}

public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {    // 自增索引, ⽤于计算下次存储到Object数组中的位置    private static final AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger();     private static final int ARRAY_LIST_CAPACITY_MAX_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;     public static int nextVariableIndex() {        int index = nextIndex.getAndIncrement();        if (index >= ARRAY_LIST_CAPACITY_MAX_SIZE || index < 0) {            nextIndex.set(ARRAY_LIST_CAPACITY_MAX_SIZE);            throw new IllegalStateException("too many thread-local indexed variables");        }        return index;    }    // 省略其他代码}

上面这两段代码在Netty FastThreadLocal介绍中已经讲解过，这边就不再重复介绍了。

4.2 get 方法

public class FastThreadLocal<V> {    // FastThreadLocal中的index是记录了该它维护的数据应该存储的位置    private final int index;     public final V get() {        // 获取当前线程的InternalThreadLocalMap        InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get();        // 根据当前线程的index从InternalThreadLocalMap中获取其绑定的数据        Object v = threadLocalMap.indexedVariable(index);        // 如果获取当前线程绑定的数据不为缺省值UNSET，则直接返回；否则进行初始化        if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {            return (V) v;        }         return initialize(threadLocalMap);    }    // 省略其他代码}

public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {    private static final int INDEXED_VARIABLE_TABLE_INITIAL_SIZE = 32;     // 未赋值的Object变量（缺省值），当⼀个与线程绑定的值被删除之后，会被设置为UNSET    public static final Object UNSET = new Object();     // 存储绑定到当前线程的数据的数组    private Object[] indexedVariables;     // slowThreadLocalMap为JDK ThreadLocal存储InternalThreadLocalMap    private static final ThreadLocal<InternalThreadLocalMap> slowThreadLocalMap =            new ThreadLocal<InternalThreadLocalMap>();     // 从绑定到当前线程的数据的数组中取出index位置的元素    public Object indexedVariable(int index) {        Object[] lookup = indexedVariables;        return index < lookup.length? lookup[index] : UNSET;    }     public static InternalThreadLocalMap get() {        Thread thread = Thread.currentThread();        // 判断当前线程是否是FastThreadLocalThread类型        if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {            return fastGet((FastThreadLocalThread) thread);        } else {            return slowGet();        }    }     private static InternalThreadLocalMap fastGet(FastThreadLocalThread thread) {        // 直接获取当前线程的InternalThreadLocalMap        InternalThreadLocalMap threadLocalMap = thread.threadLocalMap();        // 如果当前线程的InternalThreadLocalMap还未创建，则创建并赋值        if (threadLocalMap == null) {            thread.setThreadLocalMap(threadLocalMap = new InternalThreadLocalMap());        }        return threadLocalMap;    }     private static InternalThreadLocalMap slowGet() {        // 使用JDK ThreadLocal获取InternalThreadLocalMap        InternalThreadLocalMap ret = slowThreadLocalMap.get();        if (ret == null) {            ret = new InternalThreadLocalMap();            slowThreadLocalMap.set(ret);        }        return ret;    }     private InternalThreadLocalMap() {        indexedVariables = newIndexedVariableTable();    }     // 初始化一个32位长度的Object数组，并将其元素全部设置为缺省值UNSET    private static Object[] newIndexedVariableTable() {        Object[] array = new Object[INDEXED_VARIABLE_TABLE_INITIAL_SIZE];        Arrays.fill(array, UNSET);        return array;    }    // 省略其他代码}

源码中 get() 方法主要分为下面3个步骤处理：

通过InternalThreadLocalMap.get()方法获取当前线程的InternalThreadLocalMap。
根据当前线程的index 从InternalThreadLocalMap中获取其绑定的数据。
如果不是缺省值UNSET，直接返回；如果是缺省值，则执行initialize方法进行初始化。

下面我们继续分析一下

InternalThreadLocalMap.get()方法的实现逻辑。

首先判断当前线程是否是FastThreadLocalThread类型，如果是FastThreadLocalThread类型则直接使用fastGet方法获取InternalThreadLocalMap，如果不是FastThreadLocalThread类型则使用slowGet方法获取InternalThreadLocalMap兜底处理。
兜底处理中的slowGet方法会退化成JDK原生的ThreadLocal获取InternalThreadLocalMap。
获取InternalThreadLocalMap时，如果为null，则会直接创建一个InternalThreadLocalMap返回。其创建过过程中初始化一个32位长度的Object数组，并将其元素全部设置为缺省值UNSET。

4.3 set 方法

public class FastThreadLocal<V> {    // FastThreadLocal初始化时variablesToRemoveIndex被赋值为0    private static final int variablesToRemoveIndex = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();     public final void set(V value) {        // 判断value值是否是未赋值的Object变量（缺省值）        if (value != InternalThreadLocalMap.UNSET) {            // 获取当前线程对应的InternalThreadLocalMap            InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.get();            // 将InternalThreadLocalMap中数据替换为新的value            // 并将FastThreadLocal对象保存到待清理的Set中            setKnownNotUnset(threadLocalMap, value);        } else {            remove();        }    }     private void setKnownNotUnset(InternalThreadLocalMap threadLocalMap, V value) {        // 将InternalThreadLocalMap中数据替换为新的value        if (threadLocalMap.setIndexedVariable(index, value)) {            // 并将当前的FastThreadLocal对象保存到待清理的Set中            addToVariablesToRemove(threadLocalMap, this);        }    }     private static void addToVariablesToRemove(InternalThreadLocalMap threadLocalMap, FastThreadLocal<?> variable) {        // 取下标index为0的数据，用于存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中        Object v = threadLocalMap.indexedVariable(variablesToRemoveIndex);        Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove;        if (v == InternalThreadLocalMap.UNSET || v == null) {            // 下标index为0的数据为空，则创建FastThreadLocal对象Set集合            variablesToRemove = Collections.newSetFromMap(new IdentityHashMap<FastThreadLocal<?>, Boolean>());            // 将InternalThreadLocalMap中下标为0的数据，设置成FastThreadLocal对象Set集合            threadLocalMap.setIndexedVariable(variablesToRemoveIndex, variablesToRemove);        } else {            variablesToRemove = (Set<FastThreadLocal<?>>) v;        }        // 将FastThreadLocal对象保存到待清理的Set中        variablesToRemove.add(variable);    }    // 省略其他代码}

public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {    // 未赋值的Object变量（缺省值），当⼀个与线程绑定的值被删除之后，会被设置为UNSET    public static final Object UNSET = new Object();    // 存储绑定到当前线程的数据的数组    private Object[] indexedVariables;    // 绑定到当前线程的数据的数组能再次采用x2扩容的最大量    private static final int ARRAY_LIST_CAPACITY_EXPAND_THRESHOLD = 1 << 30;    private static final int ARRAY_LIST_CAPACITY_MAX_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;     // 将InternalThreadLocalMap中数据替换为新的value    public boolean setIndexedVariable(int index, Object value) {        Object[] lookup = indexedVariables;        if (index < lookup.length) {            Object oldValue = lookup[index];            // 直接将数组 index 位置设置为 value，时间复杂度为 O(1)            lookup[index] = value;            return oldValue == UNSET;        } else { // 绑定到当前线程的数据的数组需要扩容，则扩容数组并数组设置新value            expandIndexedVariableTableAndSet(index, value);            return true;        }    }     private void expandIndexedVariableTableAndSet(int index, Object value) {        Object[] oldArray = indexedVariables;        final int oldCapacity = oldArray.length;        int newCapacity;        // 判断可进行x2方式进行扩容        if (index < ARRAY_LIST_CAPACITY_EXPAND_THRESHOLD) {            newCapacity = index;            // 位操作，提升扩容效率            newCapacity |= newCapacity >>>  1;            newCapacity |= newCapacity >>>  2;            newCapacity |= newCapacity >>>  4;            newCapacity |= newCapacity >>>  8;            newCapacity |= newCapacity >>> 16;            newCapacity ++;        } else { // 不支持x2方式扩容，则设置绑定到当前线程的数据的数组容量为最大值            newCapacity = ARRAY_LIST_CAPACITY_MAX_SIZE;        }        // 按扩容后的大小创建新数组，并将老数组数据copy到新数组        Object[] newArray = Arrays.copyOf(oldArray, newCapacity);        // 新数组扩容后的部分赋UNSET缺省值        Arrays.fill(newArray, oldCapacity, newArray.length, UNSET);        // 新数组的index位置替换成新的value        newArray[index] = value;        // 绑定到当前线程的数据的数组用新数组替换        indexedVariables = newArray;    }    // 省略其他代码}

源码中 set() 方法主要分为下面3个步骤处理：

判断value是否是缺省值UNSET，如果value不等于缺省值，则会通过InternalThreadLocalMap.get()方法获取当前线程的InternalThreadLocalMap，具体实现3.2小节中get()方法已做讲解。
通过FastThreadLocal中的setKnownNotUnset()方法将InternalThreadLocalMap中数据替换为新的value，并将当前的FastThreadLocal对象保存到待清理的Set中。
如果等于缺省值UNSET或null（else的逻辑），会调用remove()方法，remove()具体见后面的代码分析。

接下来我们看下

InternalThreadLocalMap.setIndexedVariable方法的实现逻辑。

判断index是否超出存储绑定到当前线程的数据的数组indexedVariables的长度，如果没有超出，则获取index位置的数据，并将该数组index位置数据设置新value。

如果超出了，绑定到当前线程的数据的数组需要扩容，则扩容该数组并将它index位置的数据设置新value。

扩容数组以index 为基准进行扩容，将数组扩容后的容量向上取整为 2 的次幂。然后将原数组内容拷贝到新的数组中，空余部分填充缺省值UNSET，最终把新数组赋值给 indexedVariables。

下面我们再继续看下

FastThreadLocal.addToVariablesToRemove方法的实现逻辑。

1.取下标index为0的数据（用于存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中），如果该数据是缺省值UNSET或null，则会创建FastThreadLocal对象Set集合，并将该Set集合填充到下标index为0的数组位置。

2.如果该数据不是缺省值UNSET，说明Set集合已金被填充，直接强转获取该Set集合。

3.最后将FastThreadLocal对象保存到待清理的Set集合中。

4.4 remove、removeAll方法

public class FastThreadLocal<V> {    // FastThreadLocal初始化时variablesToRemoveIndex被赋值为0    private static final int variablesToRemoveIndex = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();     public final void remove() {        // 获取当前线程的InternalThreadLocalMap        // 删除当前的FastThreadLocal对象及其维护的数据        remove(InternalThreadLocalMap.getIfSet());    }     public final void remove(InternalThreadLocalMap threadLocalMap) {        if (threadLocalMap == null) {            return;        }         // 根据当前线程的index，并将该数组下标index位置对应的值设置为缺省值UNSET        Object v = threadLocalMap.removeIndexedVariable(index);        // 存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中删除当前FastThreadLocal对象        removeFromVariablesToRemove(threadLocalMap, this);         if (v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {            try {                // 空方法，用户可以继承实现                onRemoval((V) v);            } catch (Exception e) {                PlatformDependent.throwException(e);            }        }    }     public static void removeAll() {        InternalThreadLocalMap threadLocalMap = InternalThreadLocalMap.getIfSet();        if (threadLocalMap == null) {            return;        }         try {            // 取下标index为0的数据，用于存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中            Object v = threadLocalMap.indexedVariable(variablesToRemoveIndex);            if (v != null && v != InternalThreadLocalMap.UNSET) {                @SuppressWarnings("unchecked")                Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove = (Set<FastThreadLocal<?>>) v;                // 遍历所有的FastThreadLocal对象并删除它们以及它们维护的数据                FastThreadLocal<?>[] variablesToRemoveArray =                        variablesToRemove.toArray(new FastThreadLocal[0]);                for (FastThreadLocal<?> tlv: variablesToRemoveArray) {                    tlv.remove(threadLocalMap);                }            }        } finally {            // 删除InternalThreadLocalMap中threadLocalMap和slowThreadLocalMap数据            InternalThreadLocalMap.remove();        }    }     private static void removeFromVariablesToRemove(            InternalThreadLocalMap threadLocalMap, FastThreadLocal<?> variable) {        // 取下标index为0的数据，用于存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中        Object v = threadLocalMap.indexedVariable(variablesToRemoveIndex);         if (v == InternalThreadLocalMap.UNSET || v == null) {            return;        }         @SuppressWarnings("unchecked")        // 存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合中删除该FastThreadLocal对象        Set<FastThreadLocal<?>> variablesToRemove = (Set<FastThreadLocal<?>>) v;        variablesToRemove.remove(variable);    }     // 省略其他代码}

public final class InternalThreadLocalMap extends UnpaddedInternalThreadLocalMap {     // 根据当前线程获取InternalThreadLocalMap       public static InternalThreadLocalMap getIfSet() {        Thread thread = Thread.currentThread();        if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {            return ((FastThreadLocalThread) thread).threadLocalMap();        }        return slowThreadLocalMap.get();    }     // 数组下标index位置对应的值设置为缺省值UNSET    public Object removeIndexedVariable(int index) {        Object[] lookup = indexedVariables;        if (index < lookup.length) {            Object v = lookup[index];            lookup[index] = UNSET;            return v;        } else {            return UNSET;        }    }     // 删除threadLocalMap和slowThreadLocalMap数据    public static void remove() {        Thread thread = Thread.currentThread();        if (thread instanceof FastThreadLocalThread) {            ((FastThreadLocalThread) thread).setThreadLocalMap(null);        } else {            slowThreadLocalMap.remove();        }    }    // 省略其他代码}

源码中 remove() 方法主要分为下面2个步骤处理：

通过InternalThreadLocalMap.getIfSet()获取当前线程的InternalThreadLocalMap。具体和3.2小节get()方法里面获取当前线程的InternalThreadLocalMap相似，这里就不再重复介绍了。
删除当前的FastThreadLocal对象及其维护的数据。

源码中 removeAll() 方法主要分为下面3个步骤处理：

通过InternalThreadLocalMap.getIfSet()获取当前线程的InternalThreadLocalMap。
取下标index为0的数据（用于存储待清理的FastThreadLocal对象Set集合），然后遍历所有的FastThreadLocal对象并删除它们以及它们维护的数据。
最后会将InternalThreadLocalMap本身从线程中移除。

五、总结

那么使用ThreadLocal时最佳实践又如何呢？

每次使用完ThreadLocal实例，在线程运行结束之前的finally代码块中主动调用它的remove()方法，清除Entry中的数据，避免操作不当导致的内存泄漏。

使⽤Netty的FastThreadLocal一定比JDK原生的ThreadLocal更快吗？

不⼀定。当线程是FastThreadLocalThread，则添加、获取FastThreadLocal所维护数据的时间复杂度是 O(1)，⽽使⽤ThreadLocal可能存在哈希冲突，相对来说使⽤FastThreadLocal更⾼效。但如果是普通线程则可能更慢。

使⽤FastThreadLocal有哪些优点？

正如文章开头介绍JDK原生ThreadLocal存在的缺点，FastThreadLocal全部优化了，它更⾼效、而且如果使⽤的是FastThreadLocal，它会在任务执⾏完成后主动调⽤removeAll⽅法清除数据，避免潜在的内存泄露。

END

【直播预告】头哥对谈厉启鹏：开源技术的应用和商业价值分析

OSCHINA 直播——【开源漫谈】第四期来咯！10 月 22 日周日晚 8:00，头哥对谈厉启鹏，聊一聊开源技术的应用和商业价值分析。王晔倞（头哥），「头哥侃码」主理人，专注分享技术、创业与产品创新等主题内容。厉启鹏（寈峰），现为 vanus.ai CEO，曾就职于阿里云，Apache RocketMQ PMC ，长期专注于 AI 基础设施软件及中间件。本次直播，将回答四个问题： 1、数字化产品如何做商业化？ 2、做项目有前途吗？ 3、技术怎么能变现？ 4、如何经营一个优秀的开源项目？直播主题：头哥对谈寈峰：开源技术的应用和商业价值分析直播时间：10 月 22 日 20:00 直播平台：“OSC 开源社区” 视频号、“头哥侃码”视频号主办方：开源中国、头哥侃码微信扫码预约直播，欢迎加入 OSC 直播交流群，一起唠嗑～直播福利互动抽奖：在直播评论区提问，被直播嘉宾回复的用户可获 OSC T 恤 1 件，名额不限。福袋抽奖：直播中将有多轮抽奖，参与就有机会获得 OSC T 恤、笔记本、马克杯、前沿技术书籍等。我们直播间见吧～特别感谢本次直播合作社区： Vanus...

2023-10-18

400

MySQL字段的字符类型该如何选择?千万数据下varchar和char性能竟然相差30%?

MySQL字段的字符类型该如何选择?千万数据下varchar和char性能竟然相差30%? 前言上篇文章MySQL字段的时间类型该如何选择？千万数据下性能提升10%~30%🚀我们讨论过时间类型的选择本篇文章来讨论MySQL中字符类型的选择并来深入实践char与varchar类型的最佳使用场景字符类型我们最经常使用的字符串类型应该是char与varchar，它们作为本篇文章的主角，对于它们的描述我们放在后文详细介绍文本字符串当需要存储长文本时，可以使用文本类型先来看看存储文本字符串的类型，从小到大依次为TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT 它们分别用于存储不同大小的文本，读取文本时（由于文本可能较大），因此是从磁盘中读取的文本类型的查询会慢，但是可以存放的内容多类型范围（单位字符） TINYTEXT 0到2^8-1（255B） TEXT 0到2^16-1（64KB） MEDIUMTEXT 0到2^24-1（16MB） LONGTEXT 0到2^32-1 （4GB）字节串当存储二进制数据流时，可以选择二进制类型它们从小到大依次是：T...

2023-10-19

386

发表评论

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。