环境:JDK21 + IDEA
public static void main(String[] args) {
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> {
executor.submit(() -> {
Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1));
return i;
});
});
}
}
运行上面的代码看下执行时间,再试下 Executors.newFixedThreadPool(20) 和 Executors.newCachedThreadPool()
不出意外的话,会发现Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()运行速度最快,Executors.newCachedThreadPool()运行时系统最卡顿,Executors.newFixedThreadPool(20) 最慢。
Executors.newCachedThreadPool()卡顿是因为一个任务创建一个Platform线程,占用了太多系统资源。
Executors.newFixedThreadPool(20)运行慢是因为只有20个并发去执行1万个任务
Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()类似Executors.newCachedThreadPool(),但是创建的是虚拟线程,所以在获得高并发的同时也没有占用太多系统资源。
首先,我们来看看现在的Java线程是怎样的。
java.lang.Thread
这个类我相信大家都不陌生,代表Java中的最小并发单元,即一个线程。它是Java对底层的操作系统线程(OS Thread)的封装,为了区别于OS线程,我们称之为平台线程(Platform Thread)。当我们初始化一个Thread
实例时,其实就是创建了一个Platform线程并将之与一个OS线程绑定(1:1)。
这种方式存在以下问题:
这两个问题并非无解,比如,问题1的本质是垂直扩展到顶了,完全可以用水平扩展的方式解决,一台机器的OS线程不能满足需求,再增加一台便是;问题2可以通过池化技术来解决,既然线程的创建和销毁代价比较昂贵,那便将创建好的线程收集起来,推迟销毁的时机,尽量复用它。
JDK21则是在语言层面上的提供了一个替代方案,也就是本文要介绍的虚拟线程(virtual thread),熟悉linux的同学肯定知道系统线程和用户线程的区别,虚拟线程就像是JDK实现的“用户线程”,下面来重点介绍。
虚拟线程,可以看作是对Platform线程的轻量级封装,Platform线程和OS线程的关系是1:1,虚拟线程和Platform线程的关系则是M:N,且一般M要远远大于N。
可以直接看下虚拟线程的构造函数源码加深理解,坐标java.lang.VirtualThread#
final class VirtualThread extends BaseVirtualThread {
VirtualThread(Executor scheduler, String name, int characteristics, Runnable task) {
super(name, characteristics, /*bound*/ false);
Objects.requireNonNull(task);
// choose scheduler if not specified
if (scheduler == null) {
Thread parent = Thread.currentThread();
if (parent instanceof VirtualThread vparent) {
scheduler = vparent.scheduler;
} else {
scheduler = DEFAULT_SCHEDULER;
}
}
this.scheduler = scheduler;
this.cont = new VThreadContinuation(this, task);
this.runContinuation = this::runContinuation;
}
}
private static ForkJoinPool createDefaultScheduler() {
ForkJoinWorkerThreadFactory factory = pool -> {
PrivilegedAction<ForkJoinWorkerThread> pa = () -> new CarrierThread(pool);
return AccessController.doPrivileged(pa);
};
PrivilegedAction<ForkJoinPool> pa = () -> {
int parallelism, maxPoolSize, minRunnable;
String parallelismValue = System.getProperty("jdk.virtualThreadScheduler.parallelism");
String maxPoolSizeValue = System.getProperty("jdk.virtualThreadScheduler.maxPoolSize");
String minRunnableValue = System.getProperty("jdk.virtualThreadScheduler.minRunnable");
if (parallelismValue != null) {
parallelism = Integer.parseInt(parallelismValue);
} else {
parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
}
if (maxPoolSizeValue != null) {
maxPoolSize = Integer.parseInt(maxPoolSizeValue);
parallelism = Integer.min(parallelism, maxPoolSize);
} else {
maxPoolSize = Integer.max(parallelism, 256);
}
if (minRunnableValue != null) {
minRunnable = Integer.parseInt(minRunnableValue);
} else {
minRunnable = Integer.max(parallelism / 2, 1);
}
Thread.UncaughtExceptionHandler handler = (t, e) -> { };
boolean asyncMode = true; // FIFO
return new ForkJoinPool(parallelism, factory, handler, asyncMode,
0, maxPoolSize, minRunnable, pool -> true, 30, SECONDS);
};
return AccessController.doPrivileged(pa);
}
可以看到,创建虚拟线程的时候,使用了一个默认的调度器(ForkJoinPool),也就是Platform的线程池,可以看到池子的几个配置参数。
这个时候,爱思考的同学可能就要问了,既然默认的最大Platform线程数为系统核心数,岂不是大大限制了并发能力?是不是要主动设置一个较大值?
答案是不需要,因为JDK在线程池的基础上实现了调度的功能。当虚拟线程启动时,调度器会将虚拟线程mount到Platform线程,此时该Platform线程被称为这个虚拟线程的carrier;当线程运行遇到IO操作需要等待时,调度器又会将虚拟现场unmount,把Platform线程释放出来给其他虚拟线程使用,不占用CPU时间。因此,对于非CPU密集的应用,很少的Platform线程就能支持大量的虚拟线程来执行任务。事实上,对于CPU密集的应用,虚拟线程并不会带来多大的提升。虚拟线程真正的应用场景是生存周期短、调用栈浅的任务,如一次http请求、一次JDBC查询。
需要明确的是,操作系统真正能同时运算的线程数也就只有逻辑CPU数,多出来的线程只能等待系统的调度获得CPU时间。
可以看出,虚拟线程相较原先的线程状态,多了Parked、Unparked、Pinned等状态
Parked:就是前面说的mount
Unparked:就是前面说的unmount
Pinned:虚拟线程阻塞时,正常会unmount,但是在一些特殊场景下,不能unmount,此时就会进入Pinned状态:
Pinned状态占用了Platform线程,无疑会影响性能,官方建议对于经常执行的 synchronized 代码块,最好使用java.util.concurrent.locks.ReentrantLock 替代。如果不清楚自己代码里哪些地方使用到了 synchronized 代码块,在切换使用虚拟线程时,可以添加JVM参数jdk.tracePinnedThreads帮助排查。
虚拟线程特别适用如下场景:有大量的并发任务需要执行,且任务是非CPU密集的。
虚拟线程使用上和普通的线程没有太大区别,甚至因为内置了调度逻辑和线程池,可以让开发人员不用再考虑线程池的大小、拒绝策略等,尤其给框架开发者提供了新的优化思路。
对于已经使用了reactive技术的如webFlux框架,没必要再切换到虚拟线程,两者性能相当。
对于web容器如tomcat来说,本身已经使用reactor、nio等技术优化吞吐量,在小的并发数场景下,没必要切换虚拟线程,提升不大。