Java虚拟线程-每日运维

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Java虚拟线程

翻译自 screencapture-pradeesh-kumar-medium-an-era-of-virtual-threads-java

flowchart LR
	introduction-->a(why thread)-->b(parallel and concurrent execution)-->c(why threads?)-->d(how does thread work)-->e(java thread model)-->f(virtual thread)-->g(why virtual thread)-->h(comparasion)
	a-->c
	d-->f

简介

“虚拟线程”的概念越来越火，很多编程语言都尝试将其加入到线程库中，Java也不例外。JDK19中便加入了虚拟线程（预览版）JEP425。本文主要深入浅出介绍线程的前世今身，以及虚拟线程带来的全新体验和优势，最后会对几种不同的线程实现方式进行对比

线程(Thread)简介

一个电脑程序，本质上就是实现特定任务任务的一系列指令。当你加载一个程序时，操作系统加载程序文件，并将其放置在一个指定区域（地址空间），然后执行它所包含的指令。这时候，它就被作为了一个“进程”。换句话说，一个进程就是一个程序运行在电脑中的实例。

一个线程就是进程里的一系列可以独立运行的指令，通常线程在CPU的一个核上运行。一个进程可以拥有多个线程，允许多个线程同时执行即同时执行多个任务，这样可以更好的利用CPU资源，提高任务吞吐量。例如，当你加载谷歌浏览器，系统便创建了一个谷歌浏览器的进程。你可以同事做很多事情，比如说同时下载文件和浏览网页，因为这些功能运行在不同的线程之上。线程也可以叫做轻量级进程，因为线程之间共享了进程的地址空间。

flowchart LR
	disk--load-->memory--assign-->process
	process--include-->thread1
	process--include-->thread2
	process--include-->thread3
	process--include-->thread4

并行(parallel)与并发(concurrent)执行

并行执行：同时执行多个任务。例如，一台四核的机器，可以每个核执行一个任务。所有的任务是同时执行的。

并发执行：：电脑制造了一种同时执行任务数比CPU核数更多的错觉。例如，一个四核的电脑，可以执行8个不同的任务。因为你只有四核，所以必须做上下文切换来执行8个任务。在这里操作系统制造了一种并行执行8个任务的错觉。然而，实际上只有四个任务可以并行执行，因为只有四核。

并行执行图例：

flowchart LR
core1-->thread1
core2-->thread2
core3-->thread3
core4-->thread4

并发执行图例：

flowchart LR
core1-->a1(thread1)-->a2(thread4)-->a3(thread1)-->a4(thread8)-->a5(thread4)
core2-->b1(thread2)-->b2(thread7)-->b3(thread2)-->b4(thread7)-->b5(thread2)
core3-->c1(thread3)-->c2(thread5)-->c3(thread10)-->c4(thread3)-->c5(thread5)
core4-->d1(thread5)-->d2(thread9)-->d3(thread5)-->d4(thread11)-->d5(thread1)

为什么要使用多线程？

首先，让我们研究一下线程是怎样提高我们的系统效率的。

假如你现在有一台四核的电脑，你要写一个两数之和的程序，同时要求必须执行在12个线程中。

代码如下：

public class SumOfNums {
    static void sum() {
        int a = 1;
        int b = 2;
        int sum = a + b;
        System.out.println(sum);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 12; i++) {
            Thread t = new Thread(SumOfNums::sum);
            t.start();
        }
    }
}

那么有多少线程可以并行执行呢？是否12个线程都可以并行执行？我们创建了12个线程，是否意味着12个线程是同时开始执行的？答案是否定的。我们的CPU只有四核，意味着我们并行执行的线程数上线就是四核。每个线程都必须分配到一个指定的核去执行，通过上下文切换来完成12个线程的并发执行。

那么为什么一个应用会有数百个线程？有什么用处？为什么我们不创建恰好等于CPU核数的线程？让我们更深入的研究一下。

任务通常有两种类型：CPU密集型以及IO密集型。

CPU密集型：任务执行高度依赖CPU，例如算术，逻辑，关联关系等，这些任务都是CPU密集型；

IO密集型：任务执行高度依赖输入/输出操作，例如网络交互，读取/存储文件，这些任务都是IO密集型；

那么我们上面提到的sum任务属于哪一种呢？我们创建并初始化了两个变量a和b，将他们求和并输出到命令行。从始至终都没有任何的IO操作，数值计算是一个CPU操作，将结果写到两一个文件就是一个IO操作了。

通常来说，一个任务会混合CPU和IO操作。例如读取一个文本文件，并计算出其中所有的不同的单词，然后将结果写入到另一个文本文件。在这种情况下，读取和写入文件是一个IO操作，计算不同的单词是一个CPU操作。

多线程如何影响系统的效率？

再思考一下上面的CPU密集型求和代码。我们使用了12个线程并发执行这段代码。CPU内部切换前后台线程，这样就可以用4个核心完成12个线程的任务。如果还没有完成一个任务的时候，CPU会切换到另一个线程。

12个线程真的会提升效率吗？并非如此。当前的情况下，这里浪费了很多时间在切换上下文上。对于CPU密集型任务，最好使用和核心数统统的并发线程数，以达到最高的效率。

对于唯一词计算效率又该如何呢？

考虑这样一种情况，需要读取20个文本文件。CPU在读取文件时处于空闲状态，因为文件读取发生在硬盘驱动器上。所以只有当文件上下文都获取到了之后，CPU才会开始计算然后将结果写入到另一个文件。再写入过程中，CPU始终处于空闲状态，等待硬盘驱动器。

也就是说，我们执行的是如下图所示的单线程操作。

flowchart LR
	a(CPU)--wait-->b(__________IO__________)--hook-->c(CPU calculation)--wait-->d(____________IO__________)--hook-->e(CPU)

如上图所示，CPU在IO进行的时候都是空闲的。这导致了CPU的核心始终跑不满100%占用率。

现在，我们考虑一下当我们在4核心CPU上跑4个线程。如下图所示：

flowchart LR
	a1(CPU)--wait-->b1(__________IO__________)--hook-->c1(CPU calculation)--wait-->d1(____________IO__________)--hook-->e1(CPU)
		a2(CPU)--wait-->b2(__________IO__________)--hook-->c(CPU calculation)--wait-->d2(____________IO__________)--hook-->e2(CPU)
			a3(CPU)--wait-->b3(__________IO__________)--hook-->c3(CPU calculation)--wait-->d3(____________IO__________)--hook-->e3(CPU)
				a4(CPU)--wait-->b4(__________IO__________)--hook-->c4(CPU calculation)--wait-->d4(____________IO__________)--hook-->e4(CPU)

每一个线程被赋予了一个指定的核以并发执行。结果就导致了四核出现了与上面单核一样占用率不满的问题，IO期间核心依然是空闲的。

增加线程是否可以解决这个问题呢？

然我们来看一下如果我们使用八个线程会怎样：

flowchart LR
core1-->a1(thread1)-->a2(thread2__)-->a3(_____thread1______)-->a4(__thread2__)-->a5(thread1)
core2-->b1(thread3)-->b2(____thread4____)-->b3(thread3)-->b4(thread4)-->b5(thread2)
core3-->c1(thread6)-->c2(thread5)-->c3(thread10)-->c4(thread3)-->c5(thread5)
core4-->d1(thread5)-->d2(thread6)-->d3(thread5)-->d4(thread8)-->d5(thread1)

首先来看第一个核core1，当thread1进行IO操作时，core1此时是空闲的。然而，当存在多个未执行线程时，核心会切换到另一个线程开始执行，直到thread1完成了IO操作。这种方式可以最大化利用资源，提升多线程时的表现。

所以，在我们的第一个求和任务中，我们使用了比核心更多的线程数量没有获得效率提升，是因为浪费了过多的资源在上下文切换上。但是这里，8个线程提高了执行效率。我们从中可以学到，选择线程的数量，取决于IO操作频率和时间占用。IO操作占比越高，就需要越多的线程来提高执行效率。

线程内部是怎样工作的？

在我们继续研究虚拟线程前，必须要知道线程有哪些分类，以及他们怎么工作。

通常，现在操作系统中有两种不同的线程：核心线程以及用户线程

1. 核心线程

通常也叫做系统线程。核心线程通常由操作系统内核来安排管理。每个内核中的线程线程有一个TCB（Thread Control Block)，其中包括了线程的优先级，状态，以及其它配置信息。核心线程是重量级的，需要系统调用来创建，调度，以及同步。

2. 用户线程

用户线程一般使用用户线程库进行管理和调度，不需要操作系统内核的干涉。内核不能意识到用户线程的变化。每个用户线程代表了一个应用中不同的数据结构，包括线程的状态信息和配置信息。用户线程是轻量级的，创建和销毁比系统线程更快。但是，依然会收到一些明确的限制，例如不能够享受到多处理器或者多核的优秀性能。

简单讲，当一个进程启动时，会启动一个默认线程，执行应用入口的main方法。随后，进程会创建自己需要的额外线程。用户线程是不能直接执行的，必须映射到一个制定的内核线程，然后通过内核线程执行执行。用户线程和内核线程的映射关系有以下三种：

M:1：所有的用户线程对应到一个内核线程上，通过库调度器进行调度；
1:1：每个用户线程对应一个内核线程；
M:M：所有的用户线程映射到了一个内核线程池；

Java内部线程实现模式

绿色线程（Green Thread）：远古时期，Java使用绿色线程模式。这个模式下，多线程的调度和管理有JVM完成。绿色线程模式才作用M:1线程映射模型。这里就有一个问题，Java不能够规模化管理这种线程，也就无法充分发挥硬件性能。同样的实现绿色线程也是一件非常有挑战性的事情，因为它需要非常底层的支持才能够良好运行。随后java移除了绿色线程，转而使用本地线程。这使得Java的线程执行比绿色线程更慢。

本地线程（Native Thread）：从Java1.2开始从绿色线程切换到了本地线程模式。在操作系统的帮助下，JVM得以控制本地线程。本地线程的执行效率很高，但是开启和关闭他们的资源消耗较大。这就是为什么我们现在要使用线程池。这个模型遵循着1：1线程映射，即一个Java线程映射到一个内核线程。当一个java线程被创建时，相应的一个对应的核心线程也会被创建，用来执行线程代码。自此之后，本地线程模型的做法就延续到了今天。

当前Java线程模型有什么问题吗？

上面的章节中中，我们知道Java已经使用了本地线程模式。让哦我们看看这个模式有什么问题：

Java的线程库已经很老旧了；
只是对于本地线程的一个简单包装；
本地线程的创建和管理资源消耗较大；
本地线程需要保存他们的调用栈在内存中，大概2MB~20MB的预留空间。如果你有4GB内存，如果每个线程占用20MB内存，那么你就只能创建大概200个线程；
因为本地线程是一种系统资源，加载一个新的本地线程大概需要1毫秒；
上下文切换代价昂贵，需要一个到内核的系统调用；
上面这些强制性的限制会限制线程创建的数量，同时会导致性能下降和过度的内存消耗。因为我们不能创建更多的线程；
我们不能通过增加更多的线程来增应用规模，因为上下文切换和内存占用的代价高昂；

现实世界的例子

考虑一台16GB内存的网络服务器。对于每个服务请求，都分配一个不同的线程。我们假设每个线程需要20MB内存空间，那么这台机器可以支持800个线程。当前，后端的API一般使用REST/SOAP调用方式，例如数据库操作和API信息转发这些IO密集型操作。由此可见，后端服务的主要是IO密集型而不是CPU密集型。

接着假设一下，一个IO操作需要100毫秒，请求执行（IO密集型）需要100毫秒，以及返回结果也需要100毫秒。同时，当每秒有800个请求时，线程数得到了最大容量。

让我们来计算一下单个请求的CPU占用时间

CPU时间　＝　请求准备时间 +　返回结果准备时间
		＝　0.1ms +　0.1ms
		= 0.2ms

对于800个请求呢？

800个线程的请求时间= 800 * 0.2ms
				= 160ms

受限于我们的内存容量，我们只能创建800个请求，也就导致了我们CPU使用率并不高

PUC使用率=160ms / 1000ms
		= 16%

那么如何才能使CPU的利用率到达90%呢？

16% = 800个线程
90% = X个线程
X = 4500

但是我们当前因为内存的限制不能创建那么多的线程，除非我们能突破这个限制，拥有90G内存。

90G的内存是一个比较离谱的数字，所以说创建本地线程很明显不能充分利用硬件资源。

虚拟线程（Virtual Thread)

虚拟线程是一个Java线程的轻量级实现版本，最早于JDK19中出现，当前仍是预览状态，可以通过Jvm配置项开启。

虚拟线程是JVM项目loom的一部分

虚拟线程解决了传递和维护本地线程的瓶颈问题，同时可以用之编写高吞吐的并发应用，榨干硬件资源的潜力。

与本地线程不同，虚拟线程并不有操作系统控制，虚拟线程是一个有JVM管理的用户态线程。对比于本地线程的高资源占用，每个虚拟线程只需要几个字节的内存空间。这是的它更适合控制管理大量的用户访问，或者说处理IO密集型任务。

在创建虚拟线程的数量上几乎没有限制，甚至可以创建一百万个，因为虚拟线程并不需要来自内核的系统调用。

在虚拟线程如此轻量化的条件下，线程池不再成为必须品，只需要在需要的时候尽情创建虚拟线程就好。

虚拟线程和传统的本地线程操作完全兼容，例如本地线程变量，同步块，线程中断，等等。

虚拟线程如何工作

JVM管理着一个本地线程的线程池。一个虚拟线程想要进行CPU操作时，就把自己关联到一个池中本地线程的队列中。当虚拟线程中的CPU操作执行完毕后，JVM会自动解除关联并挂起该虚拟线程，同时切换到并执行另一个虚拟线程。这就是为什么我们可以创建很多的虚拟线程，并且他们是如此的轻量级。

JVM使用M:N来完成虚拟线程与本地线程的映射。

Java虚拟线程实例

在现存的线程使用新的ofVirtual()工厂方法：

for (int i = 0; i  System.out.println("Hellow World!!!"));
}

使用新的Executors工厂的newVirtualThreadExecutor()方法：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
    for (int i = 0; i  System.out.println("Hello World!!!"));
    }
    executor.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS);
    System.out.println("Finished");
}

绿色线程 VS 虚拟线程

线程类型	简介	映射
绿色线程	在一个系统线程上运行多个绿色线程	M:1
平台线程（Java当前使用）	系统线程的包装	1:1
虚拟线程	在多个系统线程中运行多个虚拟线程	M:N(M>N)

总结

总而言之，虚拟线程的新特性先对于传统多线程拥有很多优势。通过在用户空间提供的轻量化并发模型，虚拟线程使得编写并发程序更容易，使得大规模的线程并发成为可能。

参考

[1] screencapture-pradeesh-kumar-medium-an-era-of-virtual-threads-java

Java虚拟线程

简介

线程(Thread)简介

并行(parallel)与并发(concurrent)执行

为什么要使用多线程？

多线程如何影响系统的效率？

对于唯一词计算效率又该如何呢？

增加线程是否可以解决这个问题呢？

线程内部是怎样工作的？

Java内部线程实现模式

当前Java线程模型有什么问题吗？

现实世界的例子

虚拟线程（Virtual Thread)

虚拟线程如何工作

Java虚拟线程实例

绿色线程 VS 虚拟线程

总结

参考

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为什么要使用多线程？

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