Java 并发编程的演进与实践：从线程到虚拟线程的新时代

news/2025/11/28 19:37:29/文章来源:https://www.cnblogs.com/reaon493/p/19283985

在所有主流编程语言中，Java 的并发模型可以说是发展最完整、体系最严谨的一类。从早期的 Thread、Synchronized，到后来的 java.util.concurrent、Fork/Join，再到 Java 21 正式引入的虚拟线程（Virtual Threads），Java 并发生态经历了 20 多年的演进，已经从“能用”走向了“易用、高性能、可扩展”的全新阶段。

本文将梳理 Java 并发技术的核心脉络，并结合实际场景说明不同方案的适用性，帮助开发者形成系统化的认识。

01. 并发的本质：为什么需要并发？

在 Java 乃至所有计算体系中，“并发”最终要解决两个核心问题：

（1）让 CPU 空闲时间最小化

例如：I/O 等待时间过长，CPU 无事可做。

通过并发可以让同一段时间内 CPU 执行更多任务，提高吞吐。

（2）让复杂业务拆分得更高效

例如：大任务拆分成多个子任务并行处理，减少整体时间。

并发可以让系统“跑得更快”，但同时也带来竞争、锁、死锁等复杂性。

因此，不同阶段 Java 的并发方案，其目标都是：

既要高效，又要可控。

02. 经典线程模型：Thread 与 Synchronized

Java 最开始提供的两大并发工具非常简单：

（1）Thread：最基础的并发抽象

通过继承 Thread 或实现 Runnable 来启动一段并行任务。

优点：

简单直接

缺点：

线程创建成本高（1–2MB 栈内存）
大量线程会导致线程上下文切换变多
线程数远小于任务数时，会形成瓶颈

在 Web 服务器场景下，如果同时有 1 万个请求，显然不可能让系统创建 1 万个线程。

（2）Synchronized：最基础的锁机制

优点：

内置关键词，语义明确

缺点：

粒度不够灵活
容易造成锁竞争与死锁
编程体验不友好

随着业务复杂度提升，这两者很难满足大型应用需求，因此 JDK5 推出了并发包。

03. Executor 框架：将线程管理交给框架

java.util.concurrent 是 Java 并发编程真正的里程碑，包括：

（1）线程池 ExecutorService

例如常用的：

FixedThreadPool
CachedThreadPool
ScheduledThreadPool

核心思想：

任务提交（Runnable/Callable）与线程管理解耦。

好处：

可控的线程数量
复用线程避免频繁创建
基于队列的任务调度更高效

（2）Future 和 Callable

让任务可以有返回值。

（3）并发容器

如：

ConcurrentHashMap
CopyOnWriteArrayList

这些容器在性能与线程安全之间做了极佳平衡。

（4）锁体系 ReentrantLock/ReadWriteLock

比 Synchronized 灵活得多，支持：

响应中断
公平锁
可尝试获取锁

这一阶段是 Java 工程化并发的黄金时期，大量企业应用依赖这套体系。

04. Fork/Join：为大规模并行而生

JDK7 引入 Fork/Join 框架，本质是：

任务分治 + 工作窃取算法（Work-Stealing）

适用于：

大规模递归任务
数值计算
大集合并行处理

Java8 的 Parallel Stream 就是基于 Fork/Join 实现的。

示例代码简单如：

开发者无需关心线程管理，简单易用。

05. 虚拟线程：Java 进入轻量级并发时代

Java 21 正式推出 虚拟线程（Virtual Threads），是并发模型的革命性变革。

传统线程：

在 OS 层面实现
创建成本高
切换成本高
数量有限

虚拟线程：

在 JVM 层面实现
创建几乎无成本
可创建百万级线程
I/O 阻塞不会浪费内核线程

示例代码：

虚拟线程的优势：

开发模型保持同步风格，不需要复杂的回调
吞吐大幅提升，可轻松支撑高并发 I/O 应用
对老代码兼容性极好，几乎不需要改动

很多人说：

“虚拟线程让 Java 重新获得了现代语言的竞争力。”

这句话毫不夸张。

06. 不同并发方式的适用场景总结

并发技术	场景	特点
Thread	小型程序、教学示例	简单但不适合高并发
Synchronized	简单锁逻辑	性能一般，适用性有限
ExecutorService	Web 服务、大规模稳定并发	线程池管理成熟可靠
Future/Callable	有返回值的异步任务	常用，适用范围广
Fork/Join	计算密集型任务	高性能并行计算场景
Virtual Threads	I/O 密集场景、高并发系统	数量巨大，轻量级、未来趋势