Java `Project Loom` `Virtual Threads` (虚拟线程) `Scheduler` 机制与 `Continuation`

各位观众老爷们，晚上好！今天咱们聊聊Java Project Loom里的几个关键角色：Virtual Threads（虚拟线程）、Scheduler（调度器）和Continuations（延续性）。这几个家伙凑在一起，能给Java并发编程带来一场不小的革命。准备好，咱们这就开始“Looming”！

第一幕：话说Virtual Threads，轻量级选手登场

传统的Java线程，我们叫它Platform Thread（平台线程），是直接映射到操作系统线程的。这意味着每个Platform Thread都要占用一定的内核资源，创建多了，操作系统就顶不住了。想象一下，你开了几千个记事本，电脑风扇嗡嗡作响，CPU直接起飞。

Virtual Threads就不一样了，它是一种用户态线程，由JVM负责调度，不需要直接映射到操作系统线程。你可以创建成千上万个Virtual Threads，而JVM只需要少量几个Platform Threads来真正执行它们。这就好比，你开了几千个文档，但只需要几个编辑来轮流处理，效率高多了，系统压力也小。

来看个简单的例子：

import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.IntStream;

public class VirtualThreadDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个固定大小的线程池，使用 Platform Threads
        try (var executor = Executors.newFixedThreadPool(10)) {
            IntStream.range(0, 1000)
                    .forEach(i -> {
                        executor.submit(() -> {
                            System.out.println("Task " + i + " running on platform thread: " + Thread.currentThread());
                            try {
                                Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); // 模拟耗时操作
                            } catch (InterruptedException e) {
                                e.printStackTrace();
                            }
                            System.out.println("Task " + i + " completed.");
                            return null;
                        });
                    });
        }

        Thread.sleep(5000); // 等待所有任务完成
        System.out.println("Platform Threads Demo Completed");

        // 创建一个使用 Virtual Threads 的 Executor
        try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
            IntStream.range(0, 1000)
                    .forEach(i -> {
                        executor.submit(() -> {
                            System.out.println("Task " + i + " running on virtual thread: " + Thread.currentThread());
                            try {
                                Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); // 模拟耗时操作
                            } catch (InterruptedException e) {
                                e.printStackTrace();
                            }
                            System.out.println("Task " + i + " completed.");
                            return null;
                        });
                    });
        }

        Thread.sleep(5000); // 等待所有任务完成
        System.out.println("Virtual Threads Demo Completed");
    }
}

在这个例子中，我们分别使用了Platform Threads和Virtual Threads来执行1000个任务。可以看到，使用Virtual Threads的时候，程序可以更轻松地处理大量的并发任务，而不会因为线程数量过多而导致性能下降。

第二幕：Scheduler，幕后英雄掌控全局

Virtual Threads的轻量级特性离不开Scheduler的功劳。Scheduler负责将Virtual Threads调度到Platform Threads上执行。它就像一个导演，安排每个演员（Virtual Thread）在舞台（Platform Thread）上表演。

Java的默认Scheduler是ForkJoinPool.commonPool()，这是一个基于工作窃取（work-stealing）算法的全局线程池。这意味着，当一个Platform Thread空闲时，它可以从其他Platform Threads的任务队列中“偷”一个任务来执行。这样可以最大限度地利用CPU资源，提高并发性能。

Scheduler的关键职责：

挂载 (Mounting): 将Virtual Thread分配到Platform Thread上执行。
卸载 (Unmounting): 当Virtual Thread阻塞（比如等待I/O）时，将其从Platform Thread上卸载，让Platform Thread可以去执行其他Virtual Threads。
恢复 (Resuming): 当Virtual Thread的阻塞解除后，将其重新挂载到Platform Thread上继续执行。

这种挂载、卸载、恢复的过程，就是所谓的“上下文切换”。但是，Virtual Threads的上下文切换比Platform Threads快得多，因为不需要操作系统参与，完全由JVM控制。

第三幕：Continuations，暂停与恢复的艺术

Continuations是Project Loom的一个核心概念，它代表了程序执行到某个特定点的状态。你可以把Continuations想象成一个“快照”，保存了程序当时的栈信息、局部变量等。

当Virtual Thread阻塞时，JVM会创建一个Continuations对象，保存Virtual Thread的当前状态，然后将Virtual Thread卸载。当阻塞解除后，JVM会恢复Continuations对象，Virtual Thread就可以从之前的状态继续执行。

Continuations提供了一种非阻塞的编程模型。你可以用同步的代码编写异步的逻辑，而不需要使用回调函数或者Future等复杂的机制。这大大简化了并发编程的难度。

举个例子，假设我们有一个函数需要执行一些耗时的I/O操作：

public String fetchData(String url) {
    try {
        // 模拟耗时I/O操作
        Thread.sleep(Duration.ofSeconds(2));
        return "Data from " + url;
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

使用Virtual Threads和Continuations，我们可以这样编写并发代码：

import jdk.incubator.concurrent.StructuredTaskScope; // 需要引入这个包

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

public class ContinuationDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        try (var scope = new StructuredTaskScope<String>()) {
            Future<String> future1 = scope.fork(() -> fetchData("https://example.com/data1"));
            Future<String> future2 = scope.fork(() -> fetchData("https://example.com/data2"));

            scope.join();  // Join both forks
            scope.close(); // Ensure proper resource management

            System.out.println("Result 1: " + future1.resultNow());
            System.out.println("Result 2: " + future2.resultNow());
        }
    }

    public static String fetchData(String url) {
        System.out.println("Fetching data from " + url + " on thread: " + Thread.currentThread());
        try {
            // 模拟耗时I/O操作
            Thread.sleep(Duration.ofSeconds(2));
            return "Data from " + url;
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了 StructuredTaskScope 来并发地执行两个fetchData任务。fetchData 函数内部使用了 Thread.sleep 来模拟耗时的I/O操作。当Thread.sleep被调用时，Virtual Thread会被卸载，让底层的Platform Thread可以去执行其他Virtual Threads。当Thread.sleep结束后，Virtual Thread会被重新挂载，从之前的状态继续执行。

第四幕：Scheduler的深入剖析

让我们更深入地了解一下Scheduler。前面提到，默认的Scheduler是ForkJoinPool.commonPool()。但是，你也可以自定义Scheduler，以满足特定的需求。

自定义Scheduler需要实现java.util.concurrent.ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory接口，并创建一个ForkJoinPool实例。

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread;

public class CustomScheduler {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个自定义的 ForkJoinWorkerThreadFactory
        var factory = new CustomForkJoinWorkerThreadFactory();

        // 创建一个使用自定义Factory的 ForkJoinPool
        var pool = new ForkJoinPool(4, factory, null, false);

        // 创建一个使用自定义Scheduler的 VirtualThread.Builder
        Thread.ofVirtual().scheduler(pool).start(() -> {
            System.out.println("Running on custom scheduler: " + Thread.currentThread());
        });

        pool.shutdown();
    }

    static class CustomForkJoinWorkerThreadFactory implements ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory {
        @Override
        public ForkJoinWorkerThread newThread(ForkJoinPool pool) {
            return new CustomForkJoinWorkerThread(pool);
        }
    }

    static class CustomForkJoinWorkerThread extends ForkJoinWorkerThread {
        protected CustomForkJoinWorkerThread(ForkJoinPool pool) {
            super(pool);
        }

        @Override
        protected void onStart() {
            System.out.println("Custom worker thread started: " + this.getName());
        }

        @Override
        protected void onTermination(Throwable exception) {
            System.out.println("Custom worker thread terminated: " + this.getName());
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个自定义的ForkJoinWorkerThreadFactory，并在onStart和onTermination方法中添加了一些日志输出。然后，我们创建了一个使用自定义Factory的ForkJoinPool，并将其设置为Virtual Thread的Scheduler。

第五幕：Virtual Threads、Scheduler和Continuations的协同工作

现在，让我们把Virtual Threads、Scheduler和Continuations放在一起，看看它们是如何协同工作的。

创建Virtual Thread: 当你创建一个Virtual Thread时，JVM会为其分配一个Continuations对象，用于保存其状态。
挂载到Platform Thread: Scheduler会将Virtual Thread挂载到一个Platform Thread上执行。
执行代码: Platform Thread执行Virtual Thread的代码，直到遇到阻塞操作（比如I/O或者Thread.sleep）。
创建Continuations快照: 当Virtual Thread阻塞时，JVM会创建一个Continuations快照，保存Virtual Thread的当前状态。
卸载Virtual Thread: Scheduler会将Virtual Thread从Platform Thread上卸载，让Platform Thread可以去执行其他Virtual Threads。
恢复Virtual Thread: 当阻塞解除后，Scheduler会将Virtual Thread重新挂载到一个Platform Thread上，并恢复其Continuations快照。
继续执行: Virtual Thread从之前的状态继续执行，仿佛什么都没有发生过。

这种协同工作模式，使得Virtual Threads可以高效地利用CPU资源，并提供一种简洁的并发编程模型。

第六幕：Virtual Threads的适用场景

Virtual Threads最适合于I/O密集型的应用。比如，Web服务器、数据库连接池、微服务架构等。在这些场景下，大量的线程会阻塞在I/O操作上，导致CPU资源利用率低下。使用Virtual Threads可以大大提高并发性能，并降低系统的资源消耗。

Virtual Threads的适用场景：

场景	优势
Web服务器	可以处理大量的并发请求，而不会因为线程数量过多而导致性能下降。
数据库连接池	可以支持大量的并发数据库连接，而不会因为线程数量过多而导致资源耗尽。
微服务架构	可以提高微服务的并发处理能力，并降低系统的整体延迟。
并发集合处理	适用于对大量集合数据进行并发处理，如并发排序、过滤等操作。
大量并发任务	在需要处理大量并发任务的场景下，如批量处理、任务调度等，Virtual Threads 可以显著降低资源消耗并提高吞吐量。
异步编程	简化了异步编程模型，使得开发者可以使用同步的代码编写异步的逻辑，而不需要使用回调函数或者Future等复杂的机制。

第七幕：Virtual Threads的局限性

Virtual Threads虽然有很多优点，但也有一些局限性。

CPU密集型任务: Virtual Threads并不适合CPU密集型的任务。因为在这种情况下，所有的Platform Threads都会被占用，而Virtual Threads之间的切换并不能带来性能提升。
本地代码调用: 当Virtual Thread调用本地代码（JNI）时，会阻塞整个Platform Thread。因此，应该尽量避免在Virtual Threads中调用本地代码。
线程本地变量: 线程本地变量（ThreadLocal）在Virtual Threads中的行为与Platform Threads略有不同。在使用线程本地变量时，需要注意其生命周期和作用域。

第八幕：总结与展望

Project Loom的Virtual Threads、Scheduler和Continuations，为Java并发编程带来了新的可能性。它们可以帮助开发者编写更简洁、更高效的并发代码，并提高系统的整体性能。

当然，Project Loom还处于发展阶段，未来还有很多值得期待的地方。比如，更智能的Scheduler、更完善的Continuations API、以及与现有框架和库的更好集成。

希望今天的讲座对大家有所帮助。记住，并发编程是一门艺术，需要不断学习和实践才能掌握。感谢大家的收看，咱们下期再见！

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