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线程池和虚拟线程
Java 的 虚拟线程（Virtual Threads） 是在 JDK 19 中作为预览功能引入，并在 JDK 21 中正式推出的功能（Project Loom 的一部分）。它与传统的 线程池（Thread Pool） 相比，在 效率和便利性 方面各有优劣：
1. 效率对比
指标 | 虚拟线程 | 线程池（固定大小） |
线程数量 | 可创建百万级线程 | 一般几十到上千个（受限于内存和 CPU） |
资源消耗 | 轻量级，消耗少量内存 | 每个线程占用较大栈空间（1MB 左右） |
调度机制 | 用户态调度（由 JVM 管理，非 OS 线程） | 内核态调度（受操作系统管理） |
上下文切换 | 零成本阻塞，IO 等待不会影响其他线程 | 上下文切换成本高，阻塞会影响整体吞吐 |
适用场景 | 高并发、IO 密集型（如 Web 请求、爬虫） | CPU 密集型（计算任务、图像处理） |
- 虚拟线程的核心优势：它们不与 OS 线程一一对应，而是由 JVM 管理的 "纤程"（类似 Go 协程）。当一个虚拟线程执行 IO 操作（如数据库查询、网络请求），JVM 会自动挂起该线程，释放底层 OS 线程，从而避免不必要的 CPU 消耗。当 IO 完成时，JVM 会把刚才挂起的虚拟线程“恢复”，它会安排虚拟线程继续运行（可能在原平台线程上，也可能在别的平台线程上）。
- 线程池的限制：传统线程池的大小受限于CPU 核心数，过多线程会导致线程上下文切换（context switch），降低性能。因此，线程池更适合 CPU 密集型任务。
2. 便利性对比
指标 | 虚拟线程 | 线程池（ExecutorService） |
创建方式 | Thread.startVirtualThread(() -> {...}) | Executors.newFixedThreadPool(n) |
编程风格 | 直接启动线程，类似传统 Thread | 需管理池子，提交任务 |
阻塞友好性 | Thread.sleep()、socket.read() 不会影响吞吐 | 线程池需要优化（如 CompletableFuture） |
代码简洁性 | 更简单，不需要管理线程池 | 需要调优参数（池大小、队列策略） |
任务调度 | JVM 自动管理（无需手动调度） | 需要管理任务队列和拒绝策略 |
- 虚拟线程的便利性：由于虚拟线程的创建成本极低，我们可以像直接使用
Thread一样编写并发代码，而不必手动管理线程池。例如：
而传统线程池的用法较为繁琐：
- 线程池的额外负担：需要手动调优线程数、任务队列和拒绝策略，在高并发情况下管理复杂。
3. 适用场景
场景 | 推荐方案 | 理由 |
高并发 Web 服务 | ✅ 虚拟线程 | 轻量级、零成本阻塞，适合 IO 密集型任务 |
数据库访问 | ✅ 虚拟线程 | 避免数据库 IO 操作时占用 OS 线程 |
CPU 密集型计算 | ✅ 线程池 | 避免创建大量线程，减少调度开销 |
长时间运行任务 | ✅ 线程池 | 线程池可管理长生命周期任务 |
- 如果你的任务主要是IO 密集型（比如 Web 服务器、爬虫、数据库访问），虚拟线程更适合。
- 如果你的任务是CPU 密集型（比如科学计算、加密解密），线程池仍然是更优解，因为虚拟线程不能提升 CPU 计算效率。
4. 线程池 vs. 虚拟线程：什么时候用哪个？
使用场景 | 选项 |
高并发（>10 万） | ✅ 虚拟线程 |
任务短、快且多 | ✅ 虚拟线程 |
高 IO 操作 | ✅ 虚拟线程 |
CPU 密集 | ✅ 线程池 |
固定并发数 | ✅ 线程池 |
如果你不确定：
- IO 密集型任务 → 使用虚拟线程。
- CPU 密集型任务 → 使用固定大小的线程池（线程数 = CPU 核心数）。
5. 总结
- 虚拟线程的优势
- 极低开销（百万级并发）
- 零成本阻塞（适用于 IO 密集型任务）
- 编程方式更简单
- 虚拟线程的局限
- 不适合 CPU 密集任务（OS 线程池仍然更高效）
- JVM 调度仍在优化（某些场景下可能不如手动管理线程池）
- 线程池的优势
- 适合 CPU 密集型任务
- 可以限制线程数，减少竞争
- 成熟、稳定、可控
什么时候使用虚拟线程？
✅ 当你需要高并发处理 IO 任务时，虚拟线程是最好的选择（如 Web 服务、爬虫、数据库访问）。✅ 如果你的代码原本是同步的，但你希望提高吞吐量，虚拟线程可以无痛替换普通线程。
什么时候继续使用线程池？
✅ CPU 密集型任务（如大规模计算、多线程压缩等），线程池的效率更高。✅ 需要长期运行的任务（如后台任务），线程池管理起来更可控。
一句话总结
虚拟线程适用于IO 密集型高并发任务，而线程池仍然是CPU 密集任务的最佳选择。
- 作者:林明菁
- 链接:https://blog.lxuan.fun/article/%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E6%B1%A0%E5%92%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E7%BA%BF%E7%A8%8B
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