前言
最近虚拟线程火了。
但有些小伙伴对进程、线程、协程、虚拟线程之间的区别和联系还是没有搞清楚。
今天这篇文章就跟大家一起聊聊,希望对你会有所帮助。
一、进程与线程
有些小伙伴在工作中可能经常听到"进程
"和"线程
"这两个词,但未必真正理解它们之间的本质区别。
让我用一个简单的比喻来解释:
想象一家大工厂(操作系统):
- 进程就像工厂中的一个独立车间,每个车间有自己独立的空间、原料和工具。
- 线程就像车间中的工人,共享车间的资源,协同完成生产任务。
进程:独立的执行环境
进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
每个进程都有自己独立的地址空间、数据栈、代码段和其他系统资源。
// Java中创建进程的示例
public class ProcessExample {public static void main(String[] args) throws IOException {// 启动一个新的进程(比如打开计算器)ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("calc.exe");Process process = processBuilder.start();System.out.println("进程ID: " + process.pid());System.out.println("是否存活: " + process.isAlive());// 等待进程结束try {int exitCode = process.waitFor();System.out.println("进程退出码: " + exitCode);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}
进程的特点:
- 独立性:每个进程有独立的地址空间,互不干扰
- 安全性:一个进程崩溃不会影响其他进程
- 开销大:创建和销毁进程需要较大的系统开销
- 通信复杂:进程间通信(IPC)需要特殊的机制
线程:轻量级的执行单元
线程是进程内的执行单元,是CPU调度和执行的基本单位。
一个进程可以包含多个线程,这些线程共享进程的资源。
// Java中创建线程的两种方式
public class ThreadExample {public static void main(String[] args) {// 方式1:继承Thread类Thread thread1 = new MyThread();thread1.start();// 方式2:实现Runnable接口Thread thread2 = new Thread(new MyRunnable());thread2.start();// 方式3:使用Lambda表达式Thread thread3 = new Thread(() -> {System.out.println("Lambda线程执行: " + Thread.currentThread().getName());});thread3.start();}
}class MyThread extends Thread {@Overridepublic void run() {System.out.println("MyThread执行: " + Thread.currentThread().getName());}
}class MyRunnable implements Runnable {@Overridepublic void run() {System.out.println("MyRunnable执行: " + Thread.currentThread().getName());}
}
线程的特点:
- 共享资源:同一进程内的线程共享内存空间和系统资源
- 轻量级:创建和销毁线程的开销比进程小
- 通信简单:线程间可以直接读写共享数据
- 安全性问题:需要处理线程同步和资源共享问题
二、线程的深入剖析
要真正理解线程,我们需要深入操作系统层面。
现代操作系统通常采用三种线程模型:
1. 用户级线程(ULT)
用户级线程完全在用户空间实现,操作系统不知道它们的存在。线程的创建、调度、同步等都由用户级的线程库完成。
优点:
- 线程切换不需要陷入内核态,开销小
- 调度算法可以由应用程序自定义
- 不依赖于操作系统支持
缺点:
- 一个线程阻塞会导致整个进程阻塞
- 无法利用多核CPU的优势
2. 内核级线程(KLT)
内核级线程由操作系统内核直接支持和管理。每个内核线程对应一个内核级的调度实体。
优点:
- 一个线程阻塞不会影响其他线程
- 能够利用多核CPU并行执行
缺点:
- 线程切换需要陷入内核态,开销较大
- 创建线程需要系统调用
3. 混合模型
现代操作系统通常采用混合模型,将用户级线程映射到内核级线程上。
Java线程就是这种模型的具体实现。
// Java线程与操作系统线程的对应关系
public class ThreadInfoExample {public static void main(String[] args) {// 创建多个线程for (int i = 0; i < 5; i++) {int threadId = i;new Thread(() -> {System.out.println("Java线程: " + Thread.currentThread().getName() +", 操作系统线程ID: " + getThreadId());try {Thread.sleep(5000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}).start();}}// 获取操作系统线程ID(Java 10+)private static long getThreadId() {return Thread.currentThread().threadId();}
}
三、协程
有些小伙伴可能听说过协程(Coroutine),尤其是在Go语言中非常流行。
那么协程和线程有什么区别呢?
协程的本质
协程是一种比线程更加轻量级的执行单元,它由程序员在用户空间控制调度,而不是由操作系统内核调度。
// Java中可以使用第三方库实现协程(如Quasar)
// 以下是伪代码示例,展示协程的概念
public class CoroutineExample {public static void main(String[] args) {// 创建协程Coroutine coroutine1 = new Coroutine(() -> {System.out.println("协程1开始");Coroutine.yield(); // 主动让出执行权System.out.println("协程1继续");});Coroutine coroutine2 = new Coroutine(() -> {System.out.println("协程2开始");Coroutine.yield(); // 主动让出执行权System.out.println("协程2继续");});// 手动调度协程coroutine1.run();coroutine2.run();coroutine1.run();coroutine2.run();}
}
协程的特点:
- 极轻量级:一个程序可以轻松创建数十万个协程
- 协作式调度:由程序员控制调度时机
- 低成本切换:切换不需要陷入内核态
- 同步编程风格:可以用同步的方式编写异步代码
协程 vs 线程
为了更清晰地理解协程和线程的区别。
我们先看看执行单元的对比图:
再看看创建数量的对比图:
四、虚拟线程
Java 19引入了虚拟线程(Virtual Threads),这是Java并发模型的一次重大革新。
虚拟线程旨在解决传统平台线程的局限性。
为什么需要虚拟线程?
有些小伙伴在工作中可能遇到过下面这些的问题。
为了处理大量并发请求,我们创建了大量线程,但很快遇到了瓶颈:
- 线程数量限制:操作系统线程数有限制(通常几千个)
- 内存开销大:每个线程都需要分配栈内存(默认1MB)
- 上下文切换开销:线程切换需要内核参与,开销较大
虚拟线程的实现原理
虚拟线程是JDK实现的轻量级线程,它们不是由操作系统直接调度,而是由JDK调度到平台线程(操作系统线程)上执行。
// Java 19+ 虚拟线程使用示例
public class VirtualThreadExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 创建虚拟线程Thread virtualThread = Thread.ofVirtual().start(() -> {System.out.println("虚拟线程执行: " + Thread.currentThread());try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});// 等待虚拟线程结束virtualThread.join();// 使用虚拟线程处理大量任务try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {for (int i = 0; i < 10_000; i++) {int taskId = i;executor.submit(() -> {System.out.println("任务 " + taskId + " 在线程: " + Thread.currentThread());Thread.sleep(1000);return taskId;});}}}
}
虚拟线程的优势
- 轻量级:可以创建数百万个虚拟线程而不会耗尽资源
- 低成本阻塞:虚拟线程阻塞时不会阻塞平台线程
- 简化并发编程:可以用同步的代码风格编写高并发程序
- 兼容现有代码:虚拟线程是Thread的实现,兼容现有API
五、虚拟线程如何工作?
为了真正理解虚拟线程,我们需要深入其工作原理。
虚拟线程的实现基于一个关键概念:continuation。
Continuation的概念
Continuation表示一个可暂停和恢复的执行上下文。当虚拟线程执行阻塞操作时,JDK会挂起当前的continuation,并释放平台线程去执行其他任务。
// 伪代码:展示continuation的概念
public class ContinuationExample {public static void main(String[] args) {ContinuationScope scope = new ContinuationScope("example");Continuation continuation = new Continuation(scope, () -> {System.out.println("步骤1");Continuation.yield(scope); // 暂停执行System.out.println("步骤2");Continuation.yield(scope); // 暂停执行System.out.println("步骤3");});// 分步执行while (!continuation.isDone()) {System.out.println("开始执行步骤...");continuation.run();System.out.println("步骤执行暂停");}}
}
虚拟线程的调度模型
虚拟线程使用ForkJoinPool作为调度器,将虚拟线程调度到平台线程上执行。
当一个虚拟线程执行阻塞操作时,调度器会自动将其挂起,并调度其他虚拟线程到平台线程上执行。
这种调度模型使得少量平台线程可以高效地执行大量虚拟线程,极大地提高了系统的并发能力。
六、不同场景下的选择
有些小伙伴可能会问:既然虚拟线程这么强大,是不是应该全部使用虚拟线程呢?其实不然,不同的场景适合不同的并发模型。
1. CPU密集型任务
对于CPU密集型任务(如计算、数据处理),传统线程可能更合适:
// CPU密集型任务示例
public class CpuIntensiveTask {public static void main(String[] args) {int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(processors);for (int i = 0; i < 100; i++) {executor.submit(() -> {// 复杂的计算任务compute();});}executor.shutdown();}private static void compute() {// 模拟CPU密集型计算long result = 0;for (long i = 0; i < 100000000L; i++) {result += i * i;}System.out.println("计算结果: " + result);}
}
2. IO密集型任务
对于IO密集型任务(如网络请求、数据库操作),虚拟线程有明显的优势:
// IO密集型任务示例 - 使用虚拟线程
public class IoIntensiveTask {public static void main(String[] args) {try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {for (int i = 0; i < 10_000; i++) {executor.submit(() -> {// 模拟IO操作String data = httpGet("https://api.example.com/data");processData(data);return null;});}}}private static String httpGet(String url) {// 模拟HTTP请求try {Thread.sleep(100); // 模拟网络延迟return "response data";} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}private static void processData(String data) {// 处理数据System.out.println("处理数据: " + data);}
}
3. 混合型任务
对于既有CPU计算又有IO操作的任务,可以根据具体情况选择:
// 混合型任务示例
public class MixedTask {public static void main(String[] args) {// 对于IO部分使用虚拟线程try (var ioExecutor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {List<Future<String>> futures = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 1000; i++) {futures.add(ioExecutor.submit(() -> {// IO操作return fetchData();}));}// 对于CPU密集型部分使用固定线程池int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();ExecutorService cpuExecutor = Executors.newFixedThreadPool(processors);for (Future<String> future : futures) {cpuExecutor.submit(() -> {try {String data = future.get();// CPU密集型处理processDataIntensively(data);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}});}cpuExecutor.shutdown();}}
}
七、性能对比
为了更直观地展示不同并发模型的性能差异,我们来看一个简单的性能测试:
// 性能对比测试
public class PerformanceComparison {private static final int TASK_COUNT = 10000;private static final int IO_DELAY_MS = 100;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 测试平台线程long startTime = System.currentTimeMillis();testPlatformThreads();long platformTime = System.currentTimeMillis() - startTime;// 测试虚拟线程startTime = System.currentTimeMillis();testVirtualThreads();long virtualTime = System.currentTimeMillis() - startTime;System.out.println("平台线程耗时: " + platformTime + "ms");System.out.println("虚拟线程耗时: " + virtualTime + "ms");System.out.println("性能提升: " + (double) platformTime / virtualTime + "倍");}private static void testPlatformThreads() throws InterruptedException {ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(200);CountDownLatch latch = new CountDownLatch(TASK_COUNT);for (int i = 0; i < TASK_COUNT; i++) {executor.submit(() -> {try {Thread.sleep(IO_DELAY_MS); // 模拟IO操作} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {latch.countDown();}});}latch.await();executor.shutdown();}private static void testVirtualThreads() throws InterruptedException {try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(TASK_COUNT);for (int i = 0; i < TASK_COUNT; i++) {executor.submit(() -> {try {Thread.sleep(IO_DELAY_MS); // 模拟IO操作} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {latch.countDown();}});}latch.await();}}
}
测试结果分析:
- 平台线程池(200线程):处理10000个任务约50秒
- 虚拟线程:处理10000个任务约1秒
- 性能提升:约50倍
这个测试清楚地展示了虚拟线程在IO密集型场景下的巨大优势。
总结
经过上面的详细讲解,现在我们来总结一下各种并发模型的适用场景和最佳实践:
1. 进程 vs 线程 vs 协程 vs 虚拟线程
特性 | 进程 | 线程 | 协程 | 虚拟线程 |
---|---|---|---|---|
隔离性 | 高 | 低 | 低 | 低 |
创建开销 | 大 | 中 | 小 | 极小 |
切换开销 | 大 | 中 | 小 | 小 |
内存占用 | 大 | 中 | 小 | 小 |
并发数量 | 几十个 | 几千个 | 几十万 | 百万级 |
适用场景 | 独立应用 | 通用并发 | 特定语言 | IO密集型 |
2. 选择指南
- 需要完全隔离:选择进程(如微服务架构)
- CPU密集型任务:选择平台线程池(线程数≈CPU核心数)
- IO密集型任务:选择虚拟线程(Java 19+)
- 极高并发需求:考虑协程(如Go语言)或虚拟线程
- 现有系统迁移:逐步引入虚拟线程,保持兼容性
3. 最佳实践
有些小伙伴在工作中使用并发编程时,可以参考以下最佳实践:
- 避免过度使用线程:不要创建过多平台线程
- 合理使用线程池:根据任务类型选择合适的线程池
- 尝试虚拟线程:在IO密集型场景中尝试使用虚拟线程
- 监控线程状态:使用监控工具跟踪线程使用情况
- 理解业务特性:根据业务需求选择合适的并发模型
未来展望
虚拟线程是Java并发编程的一次重大飞跃,但它们并不是终点。
随着硬件技术的发展和应用场景的变化,并发模型还会继续演进:
- 更好的工具支持:调试、监控工具需要适应虚拟线程
- 更优的调度算法:针对不同场景的智能调度
- 新的编程模型:响应式编程、actor模型等与虚拟线程的结合
- 硬件协同优化:与新一代硬件(如DPU)的协同优化
记住:没有最好的并发模型,只有最适合的并发模型。
作为开发者,我们需要根据具体场景做出明智的选择。
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