JDK21对虚拟线程的几种用法实践指南
作者:乄bluefox
一、参考官方文档
Virtual Threads
二、什么是虚拟线程
目标:用少量平台线程(Platform Threads)支撑海量并发任务(如 100 万请求),提升吞吐量。
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| 平台线程(PlatformThread) | JVM 映射到操作系统线程(OS Thread),创建成本高(默认几百 KB 栈空间),数量受限(通常几千) |
| 虚拟线程(VirtualThread) | JVM 内部轻量线程,由 Thread.ofVirtual() 创建,不直接绑定 OS 线程,可创建百万级 |
平台线程 = 真实员工(数量少、成本高) 虚拟线程 = 临时工(数量多、任务来了再分配真实员工干活)
适用场景:
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 🟢 高并发 I/O 任务 | 如 HTTP 请求、数据库查询、Redis 调用(阻塞多、CPU 少) |
| 🟢 Web 服务器处理请求 | Tomcat、Netty、Spring WebFlux 等每请求一线程模型 |
| 🟢 批量处理任务 | 如 10 万条数据同步、日志处理 |
| 🟢 调用多个外部服务 | 并行调用订单、用户、库存服务并聚合结果 |
不适用场景:
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 🔴 CPU 密集型任务 | 如图像处理、加密解密、大数据计算 → 用平台线程池(ForkJoinPool) |
| 🔴 长时间运行的无限循环 | 虚拟线程调度器可能“饿死”其他任务 |
| 🔴 JNI / Native 代码 | 虚拟线程会被挂起,直到 native 方法返回(阻塞平台线程) |
| 🔴 持有 synchronized 块太久 | 会阻塞平台线程,降低并发能力 |
三、几种用法
| 你的需求 | 推荐用法 |
|---|---|
| 学习虚拟线程 | Thread.ofVirtual().start() |
| 高并发 Web 请求、批量 I/O | ✅ newVirtualThreadPerTaskExecutor() |
| CPU 密集型任务(如计算) | ❌ 不要用虚拟线程,用 ForkJoinPool |
1、Thread.ofVirtual().start()
—— 最基础的创建方式
Thread vt = Thread.ofVirtual()
.name("worker")
.start(() -> {
System.out.println("Hello from " + Thread.currentThread());
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {}
System.out.println("Done");
});
vt.join(); // 等待完成适用场景:
- 学习虚拟线程原理
- 单个、简单的并发任务
- 不需要任务管理或资源回收
不适用场景:
- 批量任务(如 10 万个请求)
- 需要统一管理生命周期
- 生产环境高并发服务
建议:
不推荐用于生产环境。它没有资源池管理,无法限制并发,容易造成内存溢出。
2、Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()
—— 最推荐的生产级用法
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
for (int i = 0; i < 10_000; i++) {
executor.submit(() -> {
Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1));
System.out.println("Task " + Thread.currentThread());
return "result";
});
}
} // 自动等待所有任务完成参考官方:
try (ExecutorService myExecutor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
Future<?> future = myExecutor.submit(() -> System.out.println("Running thread"));
future.get();
System.out.println("Task completed");
// ...适用场景 :
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 🟢 Web 请求处理 | 每个 HTTP 请求启动一个虚拟线程(Spring Boot 6+ 默认) |
| 🟢 批量 I/O 操作 | 如读取 10 万个文件、调用外部 API |
| 🟢 消息队列消费 | 每条消息一个虚拟线程处理 |
| 🟢 Redis / DB 批量查询 | 配合 multiGet 或 pipeline 使用 |
优势 :
- 自动管理虚拟线程生命周期
try-with-resources自动close()并等待所有任务完成- 无需担心资源泄漏
用官方文档的话来说总结几点:

这个线程池会为每个提交的任务新建一个虚拟线程。
特别适合 服务器场景 或 批量并发任务。
你可以轻松提交成千上万个任务,不会像传统线程那样资源紧张。
建议:
在生产环境中最应该使用的虚拟线程方式!尤其适合:高并发 + I/O 密集 + 短任务
3、信号量进行限制并发
其实有同学会想到,虚拟线程能不能像平台线程那样子进行池化,关于这个的官方解释,在官方文档中提到了很多次,多次提及两者并不应该是一个概念,你可以将平台线程池视为从队列中提取任务并处理它们的“工人”,将虚拟线程视为任务本身。

如果想要限制并发,和平台线程类似的线程池那样,可以使用信号量进行限制:
Semaphore sem = new Semaphore(10);
...
Result foo() {
sem.acquire();
try {
return callLimitedService();
} finally {
sem.release();
}
}可能同学会认为用信号量去限制的话和线程池还是很大差距,下面官方文档也给了提示:
仅仅用信号量阻塞一些虚拟线程,可能看起来与向固定线程池提交任务有着本质的不同,但实际上并非如此。向线程池提交任务会将其排队等待稍后执行,而信号量(或任何其他用于此目的的阻塞同步构造)在内部会创建一个线程队列,这些线程因信号量而被阻塞,该队列反映了等待池线程执行的任务队列。由于虚拟线程就是任务,因此最终结构是等价的。

4、官网更多其他用法
Thread.Builder builder = Thread.ofVirtual().name("MyThread");
Runnable task = () -> {
System.out.println("Running thread");
};
Thread t = builder.start(task);
System.out.println("Thread t name: " + t.getName());
t.join();The following example creates and starts two virtual threads with:
Thread.Builder builder = Thread.ofVirtual().name("worker-", 0);
Runnable task = () -> {
System.out.println("Thread ID: " + Thread.currentThread().threadId());
};
// name "worker-0"
Thread t1 = builder.start(task);
t1.join();
System.out.println(t1.getName() + " terminated");
// name "worker-1"
Thread t2 = builder.start(task);
t2.join();
System.out.println(t2.getName() + " terminated");输出:
Thread ID: 21 worker-0 terminated Thread ID: 24 worker-1 terminated
希望同时向不同的服务发起多个出站调用:
void handle(Request request, Response response) {
var url1 = ...
var url2 = ...
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
var future1 = executor.submit(() -> fetchURL(url1));
var future2 = executor.submit(() -> fetchURL(url2));
response.send(future1.get() + future2.get());
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
response.fail(e);
}
}
String fetchURL(URL url) throws IOException {
try (var in = url.openStream()) {
return new String(in.readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8);
}
}四、监控对内存的使用情况
模拟10w虚拟线程
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.MemoryMXBean;
import java.lang.management.MemoryUsage;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class VirtualThreadTest {
// 方法一:查看当前 JVM 内存使用情况
public static void printMemoryUsage(String phase) {
MemoryMXBean memoryMXBean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
MemoryUsage heapMemory = memoryMXBean.getHeapMemoryUsage();
System.out.printf("[%s] Heap Memory Used: %d MB / %d MB%n",
phase,
heapMemory.getUsed() / (1024 * 1024),
heapMemory.getMax() / (1024 * 1024));
}
// 方法二:创建虚拟线程执行任务
public static void runVirtualThreads(int taskCount) throws InterruptedException {
ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
for (int i = 0; i < taskCount; i++) {
int finalI = i;
executor.submit(() -> {
System.out.printf("虚拟线程[%s] 执行任务 %d%n",
Thread.currentThread(),
finalI);
try {
Thread.sleep(1000); // 模拟 IO 阻塞
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
}
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()) {
Thread.sleep(100);
}
}
// 方法三:循环查看内存(模拟 GC 回收效果)
public static void monitorMemory(int seconds) throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < seconds; i++) {
printMemoryUsage("监控中");
System.gc(); // 建议 GC,可能不会马上执行
Thread.sleep(1000);
}
}
// 主方法测试
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 初始内存
printMemoryUsage("初始");
// 2. 创建 1 万个虚拟线程任务
runVirtualThreads(100_000);
// 3. 任务执行后内存
printMemoryUsage("任务执行后");
// 4. 持续观察 GC 是否回收虚拟线程
monitorMemory(10);
}
}

可以看到快速创建10万的虚拟线程也能很快的将内存进行回收,可能大家会想,不是说虚拟线程是创建一个线程就回收内存了吗,为啥你这里统一进行释放呢,可以看到我这里进行阻塞,模拟创建10万线程大概会占用多少内存

五、兼容ThreadLocal
在我们现阶段大多数用户信息都是通过ThreadLocal进行传递过来,每个线程绑定一个用户
1、传统平台线程 + ThreadLocal 的关系
下面我们回顾一下传统的ThreadLocal和线程的关系:
- 每个
Thread对象内部有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap成员 ThreadLocal.set(value)→ 当前线程的map中存入<ThreadLocal 实例, value>ThreadLocal.get()→ 从当前线程的map中取出对应值- 生命周期与线程绑定:线程存活 →
ThreadLocal副本存在 - 实际并发 100 请求 → 最多 100 个副本(但线程池通常只有 200 个线程,会复用)
关系图如下:
平台线程 T1 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value 平台线程 T2 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value 平台线程 T3 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value
2、虚拟线程(Virtual Thread) + ThreadLocal 的关系
- JVM 实现的轻量级线程
- 多对一映射到“载体线程”(Carrier Thread,即平台线程)
- 栈在堆上分配,约 1KB
- 可创建 数十万甚至百万个
- 每个 HTTP 请求一个虚拟线程(高并发)
- 虚拟线程也是
java.lang.Thread的子类 - 所以它也有自己的
ThreadLocalMap set()/get()语法完全兼容
关系图如下:
载体线程 C1(平台线程) ├─ 虚拟线程 VT1 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value ├─ 虚拟线程 VT2 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value └─ 虚拟线程 VT3 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value 载体线程 C2 ├─ 虚拟线程 VT10001 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value └─ 虚拟线程 VT10002 → 有自己的 ThreadLocalMap → 存储 BaseContext.value
3、两者的变化
- 传统:200 个线程 → 最多 200 个
ThreadLocal副本 - 虚拟线程:10 万个并发请求 → 10 万个
ThreadLocal副本
传统的线程的话会进行线程池排队,不会频繁创建线程,从而不会导致线程爆炸。要是某个虚拟线程执行什么任务。
4、怎么兼容线程模式下ThreadLocal
- 不全局使用虚拟线程(比如不设置
-Dspring.threads.virtual.enabled=true) - 只在特定地方手动创建虚拟线程
- 在这些虚拟线程中使用
ThreadLocal传递上下文(如用户信息)
// 获取当前用户信息(来自平台线程的 ThreadLocal)
String currentUser = BaseContext.getCurrentId(); // 假设这是从 ThreadLocal 拿的
// 在虚拟线程中使用时,显式传入
Thread.startVirtualThread(() -> {
// 显式使用传入的上下文
processUserOrder(currentUser, orderId);
});六、一些虚拟线程相关的检查代码
1、检查自己的spingboot版本
import org.springframework.core.SpringVersion;
public class SpringVersionCheck {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Spring Framework 版本: " + SpringVersion.getVersion());
}
}2、检查自己是否默认开启全局的虚拟线程
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class App {
public static void main(String[] args) {
ConfigurableApplicationContext ctx = SpringApplication.run(App.class, args);
// 测试异步方法
AsyncService service = ctx.getBean(AsyncService.class);
service.asyncTask();
}
}
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
class AsyncService {
@Async
public void asyncTask() {
Thread thread = Thread.currentThread();
System.out.println("线程类型: " + (thread.isVirtual() ? "虚拟线程" : "平台线程"));
System.out.println("线程名称: " + thread.getName());
}
}3、监控虚拟线程存活数量
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.ThreadMXBean;
public class VirtualThreadMonitor {
public static void main(String[] args) {
ThreadMXBean threadBean = ManagementFactory.getThreadMXBean();
// 获取当前存活的线程总数(包括平台线程和虚拟线程)
long totalThreadCount = threadBean.getThreadCount();
// 初始化虚拟线程计数器
long virtualThreadCount = 0;
// 遍历当前所有线程,检查哪些是虚拟线程
for (Thread thread : Thread.getAllStackTraces().keySet()) {
if (thread.isVirtual()) { // 如果线程是虚拟线程
virtualThreadCount++;
}
}
// 输出结果
System.out.println("当前存活 虚拟线程数: " + virtualThreadCount);
System.out.println("当前存活 总线程数: " + totalThreadCount);
}
}
七、实战
新增conf配置类,让spring帮忙管理他的生命周期
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
@Configuration
@EnableAsync // 启用 @Async 支持
public class VirtualThreadConfig implements AsyncConfigurer {
private ExecutorService createVirtualThreadExecutor(String prefix) {
return Executors.newThreadPerTaskExecutor(
Thread.ofVirtual()
.name(prefix, 0)
.uncaughtExceptionHandler((thread, ex) ->
log.error("虚拟线程 [{}] 执行异常", thread.getName(), ex))
.factory()
);
}
/**
* 用于单个用户收藏数据的异步回写(实时场景)
*/
@Bean("favoriteRedisWriterVirtualThreadExecutor")
public Executor favoriteUserWriteVirtualThreadExecutor() {
log.info("初始化虚拟线程池:favoriteUserWriteVirtualThreadExecutor");
return createVirtualThreadExecutor("vt-fav-user-write-");
}
/**
* 用于批量同步收藏数据到 Redis(定时任务场景)
*/
@Bean("favoriteBatchWriteVirtualThreadExecutor")
public Executor favoriteBatchWriteVirtualThreadExecutor() {
log.info("初始化虚拟线程池:favoriteBatchWriteVirtualThreadExecutor");
return createVirtualThreadExecutor("vt-fav-batch-write-");
}
@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
return createVirtualThreadExecutor("vt-default-async-");
}
}在定时任务中,我们需要对收藏数据进行全量重写到 Redis,以保证缓存一致性。由于数据量较大(3200+ 条记录),采用同步方式逐条写入会导致任务执行时间过长,影响系统响应性。为了提升任务执行效率,我们引入 虚拟线程(Virtual Threads),将每条 Redis 写入操作提交到独立的虚拟线程中并发执行。这样可以在不增加平台线程负担的前提下,显著提高 I/O 密集型操作的吞吐量,缩短全量刷新时间。




至此就简练的实现异步虚拟线程的改造方案
总结
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