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Project Loom结构化并发与Reactor Scheduler适配层：VirtualThreadScheduler与ReactorContext

Project Loom 结构化并发与 Reactor Scheduler 适配层：VirtualThreadScheduler 与 ReactorContext

各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个非常有趣且重要的主题：Project Loom 的结构化并发与 Reactor Scheduler 的适配层，特别是 VirtualThreadScheduler 和 ReactorContext 的应用。Loom 引入了虚拟线程，极大地简化了并发编程，而 Reactor 作为一个响应式编程框架，提供了强大的异步处理能力。如何将两者结合，充分发挥各自的优势，是一个值得深入研究的问题。

1. Project Loom 与虚拟线程

Project Loom 是 Java 的一个重要项目，旨在通过引入虚拟线程（Virtual Threads）和结构化并发（Structured Concurrency）来简化高并发程序的开发。

  • 虚拟线程 (Virtual Threads)：虚拟线程是轻量级的线程，由 JVM 管理，而非操作系统。与传统的操作系统线程（通常称为平台线程）相比，创建和销毁虚拟线程的成本非常低廉。这意味着我们可以创建大量的虚拟线程，而无需担心资源消耗问题。

    • 平台线程 (Platform Threads)：对应于操作系统线程，每个平台线程都有一个与之关联的内核线程。创建和切换平台线程的开销较大。
    • 虚拟线程 (Virtual Threads)：由 JVM 调度，可以挂载到平台线程上运行。创建和切换虚拟线程的开销非常小。

  • 结构化并发 (Structured Concurrency)：结构化并发是一种并发编程范式，它将并发任务组织成树状结构，每个父任务负责管理其子任务的生命周期。这有助于提高代码的可读性、可维护性和可靠性，并能更好地处理异常和取消操作。

    • 传统的并发编程模型，例如使用 ExecutorService，容易出现任务泄漏、异常未处理等问题。
    • 结构化并发通过显式地定义任务之间的父子关系，可以更好地控制并发任务的执行流程，并确保资源得到正确释放。

虚拟线程的优势：

  • 高并发性： 可以创建大量的虚拟线程，而无需担心资源耗尽。
  • 低开销： 创建和切换虚拟线程的开销非常低廉。
  • 简化编程模型： 开发者可以使用传统的阻塞式 API 进行编程，而无需显式地使用回调或 Future。

2. Reactor 响应式编程框架

Reactor 是一个基于 JVM 的响应式编程框架，它提供了一套丰富的 API，用于构建异步、非阻塞和事件驱动的应用程序。

  • 响应式编程 (Reactive Programming)： 响应式编程是一种声明式的编程范式，它关注数据流的转换和传播。Reactor 实现了 Reactive Streams 规范，并提供了 Flux 和 Mono 两种核心类型，分别用于表示 0…N 个元素的异步序列和 0…1 个元素的异步序列。

  • Scheduler： Reactor 使用 Scheduler 来控制任务的执行线程。Scheduler 类似于 ExecutorService，但它提供了更多的控制选项，例如可以指定任务的执行优先级、延迟执行任务等。

Reactor 的核心概念：

  • Flux: 表示一个包含 0 到 N 个元素的异步序列。
  • Mono: 表示一个包含 0 到 1 个元素的异步序列。
  • Scheduler: 用于控制任务的执行线程。
  • Processor: 既是 Publisher 也是 Subscriber，用于连接不同的数据流。

3. VirtualThreadScheduler：Reactor 与 Loom 的桥梁

VirtualThreadScheduler 是一个自定义的 Scheduler 实现，它利用 Project Loom 的虚拟线程来执行 Reactor 的任务。

为什么需要 VirtualThreadScheduler？

默认情况下，Reactor 使用的是基于线程池的 Scheduler，例如 Schedulers.boundedElastic() 或 Schedulers.parallel()。这些 Scheduler 使用平台线程来执行任务。虽然这些线程池可以提供一定的并发性，但在高并发场景下，仍然可能成为瓶颈。

VirtualThreadScheduler 的出现，使得我们可以利用虚拟线程的优势，轻松地处理大量的并发任务。

VirtualThreadScheduler 的实现：

import reactor.core.scheduler.Scheduler;
import reactor.core.scheduler.SchedulerService;

import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class VirtualThreadScheduler implements SchedulerService {

    private final AtomicBoolean isDisposed = new AtomicBoolean(false);

    public static VirtualThreadScheduler create() {
        return new VirtualThreadScheduler();
    }

    @Override
    public Scheduler newScheduler(ThreadFactory threadFactory) {
        return new VirtualThreadPerTaskExecutorScheduler();
    }

    @Override
    public void dispose() {
        if (isDisposed.compareAndSet(false, true)) {
            // No resources to dispose since VirtualThreadPerTaskExecutorScheduler doesn't manage threads
        }
    }

    @Override
    public void start() {
        //No op
    }

    @Override
    public void shutdown() {
        dispose();
    }

    @Override
    public boolean isDisposed() {
        return isDisposed.get();
    }
}

import reactor.core.Disposable;
import reactor.core.scheduler.Scheduler;

import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.util.concurrent.RejectedExecutionException;

class VirtualThreadPerTaskExecutorScheduler implements Scheduler {

    private final ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

    @Override
    public Disposable schedule(Runnable task) {
        Objects.requireNonNull(task, "task must not be null");
        try {
            executor.execute(task);
            return () -> {}; // No-op Disposable, virtual threads are managed by the Executor
        } catch (RejectedExecutionException e) {
            throw new IllegalStateException("Failed to schedule task, the scheduler is likely shut down", e);
        }
    }

    @Override
    public void dispose() {
         //VirtualThreadPerTaskExecutor doesn't need explicit shutdown
    }

    @Override
    public boolean isDisposed() {
        return executor.isShutdown();
    }

    @Override
    public void start() {
        //No op
    }
}

代码解释：

  • VirtualThreadScheduler 实现了 SchedulerService 接口，用于创建 Scheduler 实例。
  • newScheduler 方法返回 VirtualThreadPerTaskExecutorScheduler 实例。
  • VirtualThreadPerTaskExecutorScheduler 实现了 Scheduler 接口，使用 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() 创建一个虚拟线程池。
  • schedule 方法将任务提交到虚拟线程池执行。

使用 VirtualThreadScheduler：

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;

public class VirtualThreadExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        VirtualThreadScheduler virtualThreadScheduler = VirtualThreadScheduler.create();

        Flux.range(1, 10)
            .map(i -> {
                System.out.println("Processing " + i + " on thread: " + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(100); // Simulate some work
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
                return i * 2;
            })
            .subscribeOn(virtualThreadScheduler.newScheduler()) // Use VirtualThreadScheduler
            .subscribe(result -> System.out.println("Result: " + result + " on thread: " + Thread.currentThread().getName()));

        Thread.sleep(2000); // Allow time for the tasks to complete
    }
}

代码解释：

  • 首先，我们创建了一个 VirtualThreadScheduler 实例。
  • 然后，我们使用 Flux.range() 创建一个包含 1 到 10 的 Flux。
  • 使用 map() 操作符对每个元素进行处理，模拟一些耗时操作。
  • 使用 subscribeOn() 方法指定 VirtualThreadScheduler 来执行 map() 操作符中的任务。
  • 使用 subscribe() 方法订阅 Flux，并打印结果。

运行结果分析：

运行上述代码，可以看到每个任务都在不同的虚拟线程中执行。由于虚拟线程的创建和切换开销非常小，因此可以快速地处理大量的并发任务。

4. ReactorContext：在虚拟线程中传递上下文信息

在并发编程中，经常需要在不同的线程之间传递上下文信息，例如用户身份、事务 ID 等。Reactor 提供了 Context 机制来实现上下文传递。

Context 是一个不可变的键值对集合，可以附加到 Flux 或 Mono 上。当数据流向下游传递时，Context 也会随之传递。

问题：

在使用虚拟线程时，如何将 Context 信息传递到虚拟线程中？

解决方案：

Reactor 提供了一个特殊的 Context 实现，称为 ReactorContext。ReactorContext 可以与虚拟线程绑定，使得 Context 信息可以在虚拟线程之间安全地传递。

ReactorContext 的使用：

import reactor.core.publisher.Mono;
import reactor.util.context.Context;

public class ReactorContextExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Mono.just("Hello")
            .flatMap(data ->
                Mono.deferContextual(ctx -> {
                    String user = ctx.get("user");
                    return Mono.just(data + ", " + user + "!");
                })
            )
            .contextWrite(Context.of("user", "Alice"))
            .subscribe(System.out::println);

        Thread.sleep(100);
    }
}

代码解释：

  • contextWrite() 方法用于向 Context 中添加键值对。
  • deferContextual() 方法用于访问 Context 中的信息。
  • 在 flatMap() 操作符中，我们使用 deferContextual() 方法获取 Context 中的 "user" 值，并将其添加到数据中。

ReactorContext 与 VirtualThreadScheduler 的结合：

import reactor.core.publisher.Mono;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;
import reactor.util.context.Context;

public class ReactorContextVirtualThreadExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        VirtualThreadScheduler virtualThreadScheduler = VirtualThreadScheduler.create();

        Mono.just("Hello")
            .flatMap(data ->
                Mono.deferContextual(ctx -> {
                    String user = ctx.get("user");
                    System.out.println("Processing on thread: " + Thread.currentThread().getName());
                    return Mono.just(data + ", " + user + "!");
                })
            )
            .subscribeOn(virtualThreadScheduler.newScheduler())
            .contextWrite(Context.of("user", "Alice"))
            .subscribe(System.out::println);

        Thread.sleep(100);
    }
}

代码解释：

  • 我们使用 subscribeOn() 方法指定 VirtualThreadScheduler 来执行 flatMap() 操作符中的任务。
  • Context 信息会自动传递到虚拟线程中，使得我们可以在虚拟线程中访问 Context 中的 "user" 值。

5. 结构化并发在 VirtualThreadScheduler 中的应用

虽然 VirtualThreadScheduler 本身并没有直接实现结构化并发，但我们可以结合 Loom 的结构化并发 API，例如 StructuredTaskScope，来更好地管理虚拟线程的生命周期。

StructuredTaskScope 的使用：

import jdk.incubator.concurrent.StructuredTaskScope;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

public class StructuredConcurrencyExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        try (var scope = new StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure()) {
            Future<String> userFuture = scope.fork(() -> {
                System.out.println("Fetching user on thread: " + Thread.currentThread().getName());
                Thread.sleep(100);
                return "Alice";
            });

            Future<Integer> orderFuture = scope.fork(() -> {
                System.out.println("Fetching orders on thread: " + Thread.currentThread().getName());
                Thread.sleep(200);
                return 123;
            });

            scope.join().throwIfFailed();

            String user = userFuture.resultNow();
            Integer orderCount = orderFuture.resultNow();

            System.out.println("User: " + user + ", Order Count: " + orderCount);
        }
    }
}

代码解释：

  • StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure 会在任何一个子任务失败时关闭整个作用域。
  • scope.fork() 方法用于启动一个虚拟线程来执行任务。
  • scope.join() 方法等待所有子任务完成。
  • scope.throwIfFailed() 方法检查是否有子任务失败，如果有则抛出异常。

结合 Reactor 和 StructuredTaskScope：

import jdk.incubator.concurrent.StructuredTaskScope;
import reactor.core.publisher.Mono;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

public class ReactorStructuredConcurrencyExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        VirtualThreadScheduler virtualThreadScheduler = VirtualThreadScheduler.create();

        try (var scope = new StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure()) {
            Future<String> userFuture = scope.fork(() ->
                Mono.just("Alice")
                    .subscribeOn(virtualThreadScheduler.newScheduler())
                    .doOnNext(user -> System.out.println("Fetching user on thread: " + Thread.currentThread().getName()))
                    .block()
            );

            Future<Integer> orderFuture = scope.fork(() ->
                Mono.just(123)
                    .subscribeOn(virtualThreadScheduler.newScheduler())
                    .doOnNext(orders -> System.out.println("Fetching orders on thread: " + Thread.currentThread().getName()))
                    .block()
            );

            scope.join().throwIfFailed();

            String user = userFuture.resultNow();
            Integer orderCount = orderFuture.resultNow();

            System.out.println("User: " + user + ", Order Count: " + orderCount);
        }
    }
}

代码解释：

  • 我们在 scope.fork() 方法中使用 Mono.just() 创建一个 Mono，并使用 subscribeOn() 方法指定 VirtualThreadScheduler 来执行任务。
  • 使用 block() 方法阻塞当前线程，直到 Mono 完成。

6. VirtualThreadScheduler 的优势与局限

优势：

  • 高并发性： 可以处理大量的并发任务，而无需担心资源耗尽。
  • 低开销： 创建和切换虚拟线程的开销非常低廉。
  • 简化编程模型： 可以使用传统的阻塞式 API 进行编程，而无需显式地使用回调或 Future。
  • 与 Reactor 的集成： 可以轻松地与 Reactor 框架集成，利用 Reactor 的响应式编程能力。

局限：

  • CPU 密集型任务： 对于 CPU 密集型任务，虚拟线程的性能可能不如平台线程。因为虚拟线程最终还是需要在平台线程上运行，如果所有虚拟线程都在争用 CPU 资源，那么性能可能会下降。
  • I/O 密集型任务： 虚拟线程更适合 I/O 密集型任务，因为它们可以在等待 I/O 操作完成时自动挂起，而不会阻塞平台线程。
  • 调试： 虚拟线程的调试可能比平台线程更困难，因为虚拟线程的堆栈信息可能不太完整。
  • 监控： 虚拟线程的监控也可能比较复杂，需要使用专门的工具来监控虚拟线程的运行状态。

表格：平台线程 vs 虚拟线程

特性 平台线程 (Platform Threads) 虚拟线程 (Virtual Threads)
创建成本 高 低
上下文切换成本 高 低
并发能力 有限 高
资源消耗 高 低
适用场景 CPU 密集型任务 I/O 密集型任务
调度 操作系统 JVM

7. 最佳实践与注意事项

  • 选择合适的 Scheduler： 根据任务的类型选择合适的 Scheduler。对于 I/O 密集型任务，可以使用 VirtualThreadScheduler。对于 CPU 密集型任务，可以考虑使用 Schedulers.parallel() 或 Schedulers.boundedElastic()。
  • 避免阻塞操作： 尽量避免在虚拟线程中执行阻塞操作，因为这可能会导致性能下降。可以使用 Reactor 的非阻塞 API 来替代阻塞操作。
  • 使用结构化并发： 使用结构化并发 API 来更好地管理虚拟线程的生命周期，并处理异常和取消操作。
  • 监控虚拟线程： 使用专门的工具来监控虚拟线程的运行状态，并及时发现和解决问题。
  • 充分测试： 在生产环境中使用虚拟线程之前，务必进行充分的测试，以确保应用程序的稳定性和可靠性。

总结：使用虚拟线程提升并发能力

Project Loom 的虚拟线程为我们提供了一种更简单、更高效的并发编程模型。VirtualThreadScheduler 将虚拟线程与 Reactor 框架集成，使得我们可以轻松地利用虚拟线程的优势来构建高并发的响应式应用程序。合理地使用 ReactorContext 和结构化并发 API，可以更好地管理虚拟线程的生命周期，并提高代码的可读性、可维护性和可靠性。希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解和应用 Project Loom 的虚拟线程技术。

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