前言
在 JDK 21 中，Java 引入了一个全新的并发编程工具——虚拟线程。虚拟线程极大地简化了高并发编程，尤其是在 I/O 密集型任务场景中具有显著的优势。虚拟线程的轻量级特性让开发者能够轻松创建成千上万个线程而不会消耗大量系统资源。然而，虚拟线程并非在所有场景中都适用，尤其在 CPU 密集型任务 中，虚拟线程并不能带来显著的性能提升，甚至可能因为资源争用而降低系统的效率。
本文将深入探讨虚拟线程的工作原理，并解释为什么它们在 CPU 密集型任务中表现不佳。
虚拟线程的基本原理
在传统的 Java 线程模型中，每个 Java 线程都对应一个操作系统线程，这种方式使得线程的创建、切换和销毁需要操作系统的支持。然而，操作系统线程是重量级的，创建和销毁都消耗系统资源。当线程数量增加时，系统将面临大量的线程切换开销，导致性能下降。
虚拟线程的出现改变了这一传统模式。虚拟线程不直接与操作系统线程对应，而是由 JVM 在用户态管理。JVM 内部维护一个轻量级的调度器，将大量虚拟线程调度到有限的操作系统线程上（称为 载体线程）进行执行。这种模式的优势在于虚拟线程的创建和销毁几乎不耗费系统资源，使得并发任务的编写更加轻松、高效。
虚拟线程的调度方式主要是协作式调度，当虚拟线程在执行过程中遇到 I/O 阻塞时，它会主动让出载体线程，让其他虚拟线程能够使用载体线程继续执行。这种机制非常适合 I/O 密集型任务，但对 CPU 密集型任务来说并不理想。
CPU 密集型任务的特点
在理解虚拟线程的局限性之前，我们需要先理解 CPU 密集型任务的特点。CPU 密集型任务通常是指需要大量计算而不是等待 I/O 操作的任务。典型的 CPU 密集型任务包括：
复杂的数学计算：如加密、解密、图像处理、大数据计算等。
数据分析与机器学习：大量矩阵运算、深度学习模型训练等。
图形渲染：高分辨率图形的实时渲染。
CPU 密集型任务通常需要占用大量的 CPU 资源，并且在任务执行期间几乎没有 I/O 操作。这样的任务对 CPU 的要求较高，但对线程数量的要求较低。换句话说，CPU 密集型任务更适合运行在较少的线程上，让每个线程尽可能多地利用 CPU 资源，而不是频繁切换或等待。
为什么虚拟线程不适合 CPU 密集型任务？
虽然虚拟线程在处理大量并发请求（尤其是 I/O 密集型任务）时效果显著，但在 CPU 密集型任务中，虚拟线程并不能提供很好的性能优势，主要原因有以下几点：
虚拟线程依赖载体线程执行，CPU 资源受限
虚拟线程本质上仍然需要操作系统线程（载体线程）来执行。JVM 会根据硬件的核心数创建一定数量的载体线程，将虚拟线程分配到载体线程上。当虚拟线程遇到 I/O 操作时会主动让出载体线程，但在 CPU 密集型任务中，虚拟线程始终在执行计算，没有自然的让出点。这会导致：
载体线程数目受限于 CPU 核心数，且不会无限增加。
在有限的载体线程上运行大量虚拟线程时，JVM 无法提供比传统线程更多的 CPU 资源利用率。
因此，在 CPU 密集型任务场景中，虚拟线程无法让 CPU 资源得到更多利用，反而可能导致大量的资源争用和线程调度开销。
协作式调度机制对 CPU 密集型任务不友好
虚拟线程采用协作式调度机制，线程在遇到阻塞时主动让出控制权。I/O 密集型任务中，虚拟线程会自然等待 I/O 完成，此时调度器可以将载体线程让给其他虚拟线程使用。然而，CPU 密集型任务的执行过程几乎不包含任何 I/O 操作，这会导致：
虚拟线程不会主动让出载体线程，因为没有 I/O 阻塞。
JVM 调度器无法有效调度 CPU 资源，让载体线程长时间被单个虚拟线程占用，导致资源利用率下降。
相比之下，CPU 密集型任务更适合抢占式调度，操作系统可以随时中断任务并将 CPU 分配给其他任务，而不需要任务主动让出资源。
过多的虚拟线程会导致频繁的线程切换
在 CPU 密集型任务场景中，如果创建了大量的虚拟线程，JVM 将面临大量的线程切换。尽管虚拟线程的切换比操作系统线程要轻量，但在 CPU 密集型任务中，每个虚拟线程都需要计算资源，频繁的上下文切换将显著增加系统开销。过多的线程切换会导致：
线程上下文切换的开销增加，影响计算性能。
虚拟线程虽然轻量，但并不是零开销。大量的上下文切换会消耗掉部分 CPU 资源，降低整体性能。
虚拟线程的堆栈管理与 CPU 密集型任务不匹配
虚拟线程的堆栈帧管理是轻量级的，通常可以在遇到阻塞操作时进行堆栈帧的剥离和恢复。这种设计非常适合 I/O 密集型任务的运行模式。然而，CPU 密集型任务通常需要更大的堆栈空间，并且几乎不会进入阻塞状态。因此：
虚拟线程在 CPU 密集型任务中无法利用堆栈剥离的优势，反而需要保持完整的堆栈，增加内存消耗。
CPU 密集型任务可能涉及深度递归、复杂计算等，堆栈管理的开销反而会增大。
传统线程池更适合 CPU 密集型任务
对于 CPU 密集型任务，使用传统的固定大小线程池通常是更好的选择。在这种模式下，每个线程可以独占一个 CPU 核心，避免资源争用。通过合理设置线程池的大小（一般与 CPU 核心数相同或稍大），可以最大化地利用 CPU 资源。
虚拟线程的设计初衷并不是为 CPU 密集型任务服务，而是为了简化 I/O 密集型任务的编程复杂性。因此，在处理 CPU 密集型任务时，使用固定线程池能够更好地控制线程数量，从而提升资源利用率。
什么时候适合使用虚拟线程？
尽管虚拟线程不适合 CPU 密集型任务，但它在以下场景中表现优异：
高并发 I/O 密集型任务：如 Web 请求处理、数据库查询、文件 I/O 等。在这种场景中，虚拟线程能够高效地管理大量并发任务，减少阻塞等待时间。
微服务和分布式系统：微服务通常需要频繁地调用外部服务或数据库，虚拟线程可以高效管理这些 I/O 操作。
需要轻量级线程管理的应用：例如实时数据采集、日志记录等，这些场景中需要大量并发，但每个任务的计算量较少。
适合 CPU 密集型任务的方案
在 CPU 密集型任务中，更推荐以下方案：
固定大小的线程池：例如 Executors.newFixedThreadPool(int nThreads)。线程数量可以设置为等于 CPU 核心数，以确保每个线程都能够高效利用 CPU。
ForkJoinPool：如果任务具有分治特性，可以使用 ForkJoinPool 来处理 CPU 密集型任务，特别适合需要递归分解的大型任务。
Parallel Streams：Java 8 提供的 parallelStream 可以在 CPU 密集型任务中利用 ForkJoinPool 自动进行多线程处理，适用于对集合数据的并行处理。