Vert.x 4.5虚拟线程支持TraditionalVerticle与VirtualThreadVerticle性能基准对比

Vert.x 4.5 虚拟线程：TraditionalVerticle 与 VirtualThreadVerticle 性能基准对比分析

各位好，今天我们来深入探讨 Vert.x 4.5 版本引入的虚拟线程特性，并对其在 TraditionalVerticle 和 VirtualThreadVerticle 中的性能表现进行基准对比分析。Vert.x 作为一款高性能、事件驱动的异步应用框架，一直致力于提升并发处理能力。虚拟线程的引入，为我们提供了一种新的、更轻量级的并发模型，可以显著简化异步编程，并可能带来性能上的提升。

1. 虚拟线程：背景与原理

在深入 Vert.x 的实现之前，我们先简单回顾一下虚拟线程的概念。虚拟线程（Virtual Threads），也被称为纤程（Fibers）或者绿色线程（Green Threads），是由用户态线程库管理的轻量级线程。与操作系统内核线程（Kernel Threads）不同，虚拟线程的创建和切换成本非常低，可以创建大量的虚拟线程而不会对系统资源造成过大的压力。

Java 21 正式引入了虚拟线程，作为 Project Loom 的一部分。虚拟线程由 JVM 管理，可以并发执行 Java 代码，但它们并不直接对应到操作系统线程。JVM 会将多个虚拟线程映射到一个或多个操作系统线程上执行，这种映射关系被称为 “载体线程”（Carrier Threads）。当虚拟线程阻塞时，JVM 会将其从载体线程上卸载，允许其他虚拟线程继续执行。这种机制使得虚拟线程能够在高并发场景下保持较高的吞吐量，而无需频繁地创建和销毁操作系统线程。

2. Vert.x 对虚拟线程的支持

Vert.x 4.5 提供了对虚拟线程的良好支持。我们可以选择使用传统的 Verticle（TraditionalVerticle）或者专门为虚拟线程设计的 Verticle（VirtualThreadVerticle）。

• TraditionalVerticle: 在这种模式下，Vert.x 仍然使用其传统的事件循环模型，基于 Netty 的 IO 线程池来处理 IO 操作，并使用 worker 线程池来执行阻塞操作。即使应用运行在 Java 21 上，并且可以使用虚拟线程，TraditionalVerticle 默认也不会直接利用虚拟线程。需要手动创建和管理虚拟线程，并确保阻塞操作在虚拟线程中执行。

• VirtualThreadVerticle: 这是 Vert.x 4.5 引入的新型 Verticle。VirtualThreadVerticle 会自动将 Verticle 的 start() 方法在一个虚拟线程中执行。这意味着在 VirtualThreadVerticle 中，我们可以直接编写阻塞代码，而无需显式地将它们提交到 worker 线程池。Vert.x 会自动处理虚拟线程的调度和管理，从而简化了异步编程的复杂性。

3. 代码示例：TraditionalVerticle 与 VirtualThreadVerticle

为了更好地理解这两种 Verticle 的区别，我们来看几个简单的代码示例。

3.1 TraditionalVerticle 示例

import io.vertx.core.AbstractVerticle;
import io.vertx.core.Promise;
import io.vertx.core.Vertx;

public class TraditionalVerticle extends AbstractVerticle {

  @Override
  public void start(Promise<Void> startPromise) throws Exception {
    vertx.setPeriodic(1000, timerId -> {
      // 模拟阻塞操作
      vertx.executeBlocking(promise -> {
        try {
          Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
          Thread.currentThread().interrupt();
          promise.fail(e);
          return;
        }
        promise.complete("Blocking operation completed");
      }, res -> {
        if (res.succeeded()) {
          System.out.println("TraditionalVerticle: " + res.result());
        } else {
          System.err.println("TraditionalVerticle: " + res.cause());
        }
      });
    });
    startPromise.complete();
  }

  public static void main(String[] args) {
    Vertx vertx = Vertx.vertx();
    vertx.deployVerticle(new TraditionalVerticle());
  }
}

在这个例子中，我们使用 vertx.executeBlocking() 将阻塞操作提交到 worker 线程池中执行。这是在 TraditionalVerticle 中处理阻塞操作的常用方法。

3.2 VirtualThreadVerticle 示例

import io.vertx.core.AbstractVerticle;
import io.vertx.core.Promise;
import io.vertx.core.Vertx;
import io.vertx.core.spi.VerticleFactory;

public class VirtualThreadVerticle extends AbstractVerticle {

  @Override
  public void start(Promise<Void> startPromise) throws Exception {
    vertx.setPeriodic(1000, timerId -> {
      // 模拟阻塞操作
      try {
        Thread.sleep(200);
        System.out.println("VirtualThreadVerticle: Blocking operation completed");
      } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
        startPromise.fail(e);
        return;
      }
    });
    startPromise.complete();
  }

  public static void main(String[] args) {
    Vertx vertx = Vertx.vertx();
    // 需要注册 VirtualThreadVerticleFactory
    vertx.registerVerticleFactory(new VirtualThreadVerticleFactory());
    vertx.deployVerticle("virtual:" + VirtualThreadVerticle.class.getName());
  }

  // 自定义 VerticleFactory
  public static class VirtualThreadVerticleFactory implements VerticleFactory {
    @Override
    public String prefix() {
      return "virtual";
    }

    @Override
    public Verticle createVerticle(String deploymentID, ClassLoader classLoader) throws Exception {
      return new VirtualThreadVerticle();
    }

    @Override
    public void init(Vertx vertx) {
      VerticleFactory.super.init(vertx);
    }

    @Override
    public void close() {
      VerticleFactory.super.close();
    }
  }
}

在这个例子中，我们直接在 start() 方法中编写阻塞代码，而无需使用 vertx.executeBlocking()。Vert.x 会自动将 start() 方法在一个虚拟线程中执行，并处理阻塞操作。需要注意的是，我们需要注册一个 VirtualThreadVerticleFactory，并在部署 Verticle 时使用 "virtual:" 前缀。

4. 性能基准测试设计

为了客观地评估 TraditionalVerticle 和 VirtualThreadVerticle 的性能差异，我们需要设计一套合理的基准测试。以下是一些关键的测试场景和指标：

• 测试场景：

  • CPU 密集型： 模拟需要大量计算的操作，例如图像处理、数据加密等。
  • IO 密集型： 模拟需要频繁进行 IO 操作的场景，例如网络请求、数据库查询等。
  • 混合型： 模拟既有 CPU 密集型操作，又有 IO 密集型操作的复杂场景。

• 测试指标：

  • 吞吐量 (Requests per second)： 每秒能够处理的请求数量，越高越好。
  • 平均延迟 (Average Latency)： 处理单个请求所需的平均时间，越低越好。
  • 最大延迟 (Maximum Latency)： 处理单个请求所需的最长时间，越低越好。
  • CPU 使用率 (CPU Utilization)： 系统 CPU 的使用情况，可以反映资源利用率。
  • 内存使用率 (Memory Utilization)： 系统内存的使用情况，可以反映内存消耗情况。

为了保证测试的准确性，我们需要控制一些变量，例如：

• 并发用户数： 模拟不同数量的用户同时发起请求。
• 请求大小： 设置不同的请求数据大小，以模拟不同的负载情况。
• 测试时长： 确保测试运行足够长的时间，以获得稳定的性能数据。
• 硬件环境： 使用相同的硬件环境进行测试，以避免硬件差异对结果的影响。
• JVM 参数： 使用相同的 JVM 参数进行测试，以避免 JVM 配置对结果的影响。
• 预热： 在正式测试之前进行预热，以避免 JVM 的即时编译 (JIT) 带来的影响。

5. 性能基准测试结果与分析

接下来，我们假设已经进行了一系列基准测试，并得到了以下结果（这些结果仅供参考，实际结果可能因硬件环境、JVM 配置、应用负载等因素而有所不同）：

5.1 CPU 密集型场景

测试指标	TraditionalVerticle	VirtualThreadVerticle
吞吐量 (RPS)	1000	950
平均延迟 (ms)	1	1.05
最大延迟 (ms)	5	6
CPU 使用率 (%)	90	92
内存使用率 (MB)	200	220

在 CPU 密集型场景下，TraditionalVerticle 的性能略优于 VirtualThreadVerticle。这可能是因为虚拟线程的切换和调度需要一定的开销，而在 CPU 密集型场景下，这些开销会更加明显。

5.2 IO 密集型场景

测试指标	TraditionalVerticle	VirtualThreadVerticle
吞吐量 (RPS)	5000	8000
平均延迟 (ms)	0.2	0.125
最大延迟 (ms)	2	1
CPU 使用率 (%)	40	30
内存使用率 (MB)	150	120

在 IO 密集型场景下，VirtualThreadVerticle 的性能明显优于 TraditionalVerticle。这是因为虚拟线程能够更有效地处理阻塞 IO 操作，避免了线程池的切换和上下文切换，从而提高了吞吐量和降低了延迟。

5.3 混合型场景

测试指标	TraditionalVerticle	VirtualThreadVerticle
吞吐量 (RPS)	2000	2500
平均延迟 (ms)	0.5	0.4
最大延迟 (ms)	3	2
CPU 使用率 (%)	60	50
内存使用率 (MB)	180	150

在混合型场景下，VirtualThreadVerticle 的性能也优于 TraditionalVerticle，但优势不如 IO 密集型场景那么明显。

5.4 测试代码示例

为了更清晰地理解如何进行基准测试，这里提供一个简单的示例代码，使用 JMH (Java Microbenchmark Harness) 来进行性能测试。

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Thread)
public class VerticleBenchmark {

    private Random random;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        random = new Random();
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void traditionalVerticleSimulation(Blackhole blackhole) throws InterruptedException {
        // 模拟 CPU 密集型操作
        int randomNumber = random.nextInt(1000);
        long result = factorial(randomNumber);
        blackhole.consume(result);
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void virtualThreadVerticleSimulation(Blackhole blackhole) throws InterruptedException {
        // 模拟 IO 密集型操作 (这里简单地使用 Thread.sleep 模拟)
        Thread.sleep(1);
        blackhole.consume(true);
    }

    private long factorial(int n) {
        if (n <= 1) {
            return 1;
        }
        return n * factorial(n - 1);
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(VerticleBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(5)
                .measurementIterations(5)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

6. 结论与建议

从上述基准测试结果可以看出，VirtualThreadVerticle 在 IO 密集型和混合型场景下具有明显的性能优势，而在 CPU 密集型场景下，TraditionalVerticle 的性能略优。因此，在选择 Verticle 类型时，需要根据应用的具体场景进行权衡。

• IO 密集型应用： 优先选择 VirtualThreadVerticle，可以显著提高吞吐量和降低延迟。
• CPU 密集型应用： 可以考虑使用 TraditionalVerticle，或者对 VirtualThreadVerticle 进行优化，例如减少虚拟线程的切换次数。
• 混合型应用： 可以根据 CPU 和 IO 操作的比例，选择合适的 Verticle 类型，或者将 CPU 密集型操作放在 TraditionalVerticle 中执行，将 IO 密集型操作放在 VirtualThreadVerticle 中执行。

此外，还需要注意以下几点：

• JVM 版本： 虚拟线程需要 Java 21 或更高版本。
• Vert.x 版本： 虚拟线程支持需要 Vert.x 4.5 或更高版本。
• 配置： 需要正确配置 Vert.x，例如注册 VirtualThreadVerticleFactory，并使用 "virtual:" 前缀部署 Verticle。
• 监控： 需要对应用进行监控，以便及时发现和解决性能问题。
• 避免长时间阻塞： 尽管虚拟线程可以处理阻塞操作，但仍然需要尽量避免长时间的阻塞，以避免影响应用的整体性能。

7. 虚拟线程的优势与局限性

7.1 优势

• 简化并发编程： 虚拟线程允许直接编写阻塞代码，而无需显式地使用线程池和回调函数，从而简化了异步编程的复杂性。
• 提高吞吐量： 虚拟线程能够更有效地处理阻塞 IO 操作，避免了线程池的切换和上下文切换，从而提高了吞吐量。
• 降低延迟： 虚拟线程的切换成本非常低，可以减少请求的延迟。
• 更好的资源利用率： 虚拟线程可以创建大量的虚拟线程而不会对系统资源造成过大的压力，从而提高了资源利用率。

7.2 局限性

• CPU 密集型场景： 在 CPU 密集型场景下，虚拟线程的切换和调度需要一定的开销，可能会降低性能。
• 调试难度： 虚拟线程的调试可能比传统线程更加困难，需要使用专门的工具和技术。
• 兼容性： 虚拟线程需要 Java 21 或更高版本，并且可能与一些现有的库和框架不兼容。

8. 未来的发展方向

虚拟线程作为一种新兴的并发模型，具有广阔的发展前景。未来，我们可以期待以下方面的改进：

• 性能优化： 进一步优化虚拟线程的调度和切换算法，以提高 CPU 密集型场景下的性能。
• 工具支持： 开发更加完善的虚拟线程调试工具，以简化调试过程。
• 生态系统： 推动更多的库和框架支持虚拟线程，以扩大虚拟线程的应用范围。
• 与其他技术的结合： 将虚拟线程与其他技术结合，例如响应式编程、Actor 模型等，以构建更加高效和可扩展的应用。

总而言之，Vert.x 4.5 引入的虚拟线程特性为我们提供了一种新的并发模型，可以显著简化异步编程，并可能带来性能上的提升。在选择 Verticle 类型时，需要根据应用的具体场景进行权衡，并充分利用虚拟线程的优势，同时注意其局限性。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解 Vert.x 4.5 中的虚拟线程，并在实际项目中应用它。

关键点回顾： 虚拟线程简化了并发编程，在IO密集型场景表现出色，选择合适的Verticle类型至关重要。