虚拟线程与传统线程对比 🔄

📋 核心问题

Project Loom的虚拟线程与传统线程在资源消耗上有何区别？如何设计一个支持百万级并发的服务？

📊 资源消耗比较

🔍 核心区别一览

特性	传统线程	虚拟线程
📊 实现方式	1:1映射到OS线程	M:N映射模型
💾 内存占用	~1MB/线程	~几KB/线程
⏱️ 创建成本	高(系统调用)	低(Java对象)
⚙️ 调度方式	操作系统(抢占式)	JVM(协作式)
🔒 阻塞行为	阻塞OS线程	挂起并释放载体线程
💡 适用场景	CPU密集型	I/O密集型
🚀 并发上限	数千级	百万级

🏗️ 百万级并发服务设计

🧵 虚拟线程应用

// 每请求一个虚拟线程
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {IntStream.range(0, 1_000_000).forEach(i -> {executor.submit(() -> {processRequest(request);return null;});});
}

🔁 I/O优化策略

// 结合CompletableFuture
CompletableFuture<Response> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> callExternalService(), virtualThreadExecutor
);

🌊 资源管理

💾 内存优化

🏛️ 架构设计

📊 监控限流

// 令牌桶限流
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(100000);
if (limiter.tryAcquire()) {// 处理请求
} else {// 限流响应
}

🗄️ 数据层优化

⚡ 缓存策略

📝 总结

Project Loom虚拟线程通过轻量级内存模型和高效调度机制，从根本上解决了传统线程的资源瓶颈。虚拟线程特别适合I/O密集型应用，能以极低资源成本支持百万级并发。

设计百万级并发服务需综合考虑虚拟线程技术、I/O优化、资源管理、内存优化、架构设计、监控限流、数据层优化和缓存策略等多方面因素，通过合理组合这些技术，可构建高性能、高可靠的大规模并发系统。