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前言

虚拟线程是Java 19引入的一个新特性，属于Project Loom的一部分。虚拟线程跟我之前写过的协程的原理是一样的，据说java虚拟线程比GO的多线程还有好用，所以做下此篇，以便以后使用以及了解它的原理。

虚拟线程由JVM进行管理，而不是操作系统的内核。这样的话，虚拟线程的创建和切换成本会低很多，可以支持百万级别的并发线程。比如，每个虚拟线程可能被映射到少量的平台线程上，由JVM负责调度它们在这些平台线程上执行，这样就不会阻塞操作系统线程，可以更高效地利用资源。

可能使用了continuation或者类似的机制，在阻塞操作时保存当前状态，然后切换到其他虚拟线程执行。这样，当一个虚拟线程遇到I/O等待或者其他阻塞操作时，JVM会自动挂起它，并复用底层的平台线程执行其他虚拟线程的任务。这应该能显著提高并发性能，尤其是在大量I/O密集型任务中，比如网络应用或者微服务。

虚拟线程适合处理大量并发连接，比如Web服务器处理请求。传统的每个请求一个线程模型在平台线程下会受到线程数量的限制，而使用虚拟线程则可以轻松创建大量线程，每个处理一个请求，而无需担心资源耗尽。另一个案例可能是并行处理大量任务，比如同时发起多个HTTP请求或者数据库查询，使用虚拟线程可以简化代码，不需要复杂的线程池配置，直接为每个任务启动一个虚拟线程，代码更简洁，资源利用更高效。

需要注意的是，虚拟线程并不是万能的，对于计算密集型的任务可能没有太大优势，因为这时候线程主要消耗CPU资源，而虚拟线程的调度可能无法带来性能提升，反而可能因为调度开销而影响性能。所以，正确的使用场景是关键。

本文会考虑到实战应用方面，Java 19中创建虚拟线程的方式可能有几种，比如通过Thread.startVirtualThread(Runnable)，或者使用ExecutorService.newVirtualThreadPerTaskExecutor()。比如，启动一万个虚拟线程，每个执行一个简单的任务，而不会导致显著的性能下降。

在使用虚拟线程时，还是需要遵循一些最佳实践，比如避免在虚拟线程中使用同步阻塞操作，因为这会导致平台线程被阻塞，影响其他虚拟线程的执行。应该尽量使用异步API，或者确保阻塞操作能够被JVM识别并正确处理，比如使用NIO等非阻塞机制。

总结一下，虚拟线程通过用户空间的调度，大幅降低了线程的开销，使得高并发应用的编写更简单，资源利用更高效。适用于I/O密集型任务，能够显著提升应用的吞吐量和响应能力。但在使用时需要注意适用场景，避免误用于计算密集型任务，同时合理利用现有的异步库和框架，以充分发挥其优势。

干货分享，感谢您阅读。

Java 19 虚拟线程原理及使用案例解析

一、虚拟线程的原理

1. 轻量级用户态线程
   虚拟线程（Virtual Threads）是 Project Loom 的核心成果，由 JVM 在用户态管理，而非依赖操作系统内核。每个虚拟线程的创建和切换成本极低（内存占用约千字节），可支持数百万级并发。

2. 基于 Continuation 的挂起与恢复
   虚拟线程通过 Continuation 机制实现非阻塞调度。当遇到 I/O 或锁等阻塞操作时，JVM 自动挂起当前虚拟线程，保存栈状态，并释放底层载体线程（平台线程）去执行其他任务。恢复时直接从保存点继续执行。

3. M:N 调度模型
   JVM 将大量虚拟线程（M）动态映射到少量平台线程（N）上。例如，1000 个虚拟线程可能由 10 个平台线程承载，通过 ForkJoinPool 调度，最大化 CPU 利用率。

4. 与异步编程的区别
   不同于 CompletableFuture 的回调地狱，虚拟线程保留同步代码风格，开发者无需手动处理异步流程，降低了心智负担。

二、核心优势

• 高吞吐：适合 I/O 密集型场景（如微服务、数据库访问），QPS 提升显著。
• 简化并发：直接使用 Thread 或 ExecutorService 编写同步代码，无需复杂线程池调优。
• 兼容性：无缝集成现有代码，支持 synchronized 和 ThreadLocal。

三、企业级开发中的使用案例

3.1 高并发微服务架构

案例：处理海量 HTTP 请求
在微服务网关或后端服务中，虚拟线程能够轻松支持数万甚至百万级并发请求。例如，使用 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor 创建虚拟线程池，每个请求分配一个虚拟线程处理 I/O 密集型操作（如调用外部 API 或数据库查询），避免传统线程池的资源瓶颈。

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {List<Future<String>> futures = IntStream.range(0, 10_000).mapToObj(i -> executor.submit(() -> sendHttpRequest("https://api.example.com/data/" + i))).toList();// 等待所有请求完成并处理结果
}

优势：

• 内存占用极低（每个虚拟线程约千字节），避免平台线程的 OOM 问题。
• 上下文切换成本由 JVM 管理，减少操作系统开销。

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3.2 数据库与外部服务交互优化

高效数据库批量操作
在需要同时处理大量数据库查询的场景（如电商订单批量处理），虚拟线程通过非阻塞调度优化资源利用率。例如，每个查询任务分配一个虚拟线程，利用信号量（Semaphore）控制数据库连接池的并发量，避免资源竞争。

private static final Semaphore DB_SEMAPHORE = new Semaphore(50); // 控制最大并发数public List<Product> queryProducts(List<Integer> ids) {return ids.parallelStream().map(id -> executor.submit(() -> {DB_SEMAPHORE.acquire();try { return queryDatabase(id); } finally { DB_SEMAPHORE.release(); }})).map(Future::join).toList();
}

优势：

• 减少数据库连接池的等待时间，提升吞吐量。
• 代码保持同步风格，避免异步回调的复杂性。

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3.3 异步任务与消息队列处理

消息队列的高吞吐消费
在消息中间件（如 Kafka、RabbitMQ）的消费者服务中，虚拟线程可以并行处理大量消息任务。例如，每个消息处理任务由虚拟线程执行，即使包含阻塞操作（如网络调用），也能高效释放底层平台线程。

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {messageQueue.subscribe(msg -> executor.submit(() -> processMessage(msg)));
}

优势：

• 支持百万级消息并发处理，显著缩短任务完成时间（对比传统线程池可提升 20 倍以上）。
• 简3化错误处理，堆栈信息完整，便于调试。

3.4 结构化并发与复杂任务编排

案例：聚合多个服务的响应
在需要调用多个外部服务并聚合结果的场景（如旅游网站聚合天气、航班信息），使用 StructuredTaskScope 管理子任务生命周期，确保所有任务作为单一工作单元处理，自动处理异常和取消操作。

try (var scope = new StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure()) {Future<Weather> future1 = scope.fork(() -> fetchWeatherFromAgencyA());Future<Flight> future2 = scope.fork(() -> fetchFlightFromAirlineB());scope.join();return combineResults(future1.resultNow(), future2.resultNow());
}

优势：

• 避免线程泄漏和资源未释放问题。
• 提升代码可维护性，符合“任务组”逻辑。

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四、性能对比（示例数据）

场景	平台线程 (1000 threads)	虚拟线程 (1,000,000 threads)
内存占用	~1 GB	~2 MB
创建时间	500 ms	50 ms
上下文切换开销	高 (μs 级)	低 (ns 级)
请求吞吐 (QPS)	5,000	50,000

五、最佳实践

1. 避免池化虚拟线程：因其开销极低，直接按需创建。
2. 谨慎使用 synchronized：可能导致线程固定（Pin），改用 ReentrantLock。
3. 结合结构化并发（Java 21+）：

   try (var scope = new StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure()) {Future<String> future1 = scope.fork(() -> task1());Future<String> future2 = scope.fork(() -> task2());scope.join();// 自动处理取消和异常传播
   }
   

六、适用场景与限制

• 推荐场景：微服务网关、Web 服务器、批量数据处理、并行化 I/O 操作。
• 不适用场景：CPU 密集型计算（如视频编码）、依赖原生线程的本地代码（需通过 CarrierThread 调整）。

七、调试与监控

• 线程转储：使用 jcmd <pid> Thread.dump_to_file -format=json 获取结构化数据。
• 可视化工具：JDK Mission Control 或第三方 APM（如 Prometheus + Grafana）监控虚拟线程状态。

通过虚拟线程，Java 在保持开发简单性的同时，实现了 Go 语言 Goroutine 级别的轻量并发，显著提升了高并发应用的开发效率和运行时性能。