展开菜单
首页 精品内容 本月促销 装机必备 Windows macOS软件 IOS软件 Android AI PDF教程 专题
全部分类

当前位置:

首页 > 编程开发 > SpringBoot集成ProjectLoom实战

SpringBoot集成ProjectLoom实战

ProjectLoom引入虚拟线程,由JVM管理,创建成本低且内存占用小。SpringBoot通过配置ExecutorTaskExecutor启用虚拟线程,并支持Tomcat等服务器。在控制器、服务层、数据库操作及网络请求中,同步阻塞方法可在虚拟线程中高效执行,实现同步思维编写异步代码。

引言

来聊聊Spring Boot与Project Loom的集成实践。作为Ja va并发领域近年最值得关注的变化之一,Project Loom引入的虚拟线程,让我们有机会用同步的思维去写异步的代码,这确实是个很有意思的话题。下面直接进入正题。

1. Project Loom 基础

1.1 虚拟线程简介

虚拟线程,说白了就是Project Loom带来的轻量级线程。它由JVM管理,而不是操作系统,所以创建成本极低,内存占用也小得多。

// 创建虚拟线程
Thread virtualThread = Thread.startVirtualThread(() -> {
    System.out.println("Running in virtual thread: " + Thread.currentThread());
    System.out.println("Is virtual: " + Thread.currentThread().isVirtual());
});
// 虚拟线程池
ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
IntStream.range(0, 10000).forEach(i -> {
    executor.submit(() -> {
        System.out.println("Task " + i + " in " + Thread.currentThread());
        try {
            Thread.sleep(100); // 虚拟线程中的阻塞操作不会阻塞 OS 线程
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    });
});

1.2 虚拟线程 vs 平台线程

从这张表里能看出,差异确实不小:

特性虚拟线程平台线程
创建成本极低高
内存占用几 KB几 MB
数量限制数百万数千
阻塞行为非阻塞 OS 线程阻塞 OS 线程
调度JVM 调度操作系统调度

2. Spring Boot 集成

2.1 依赖配置

集成Spring Boot,首先把依赖加上:


    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-web
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-webflux
        test
    

2.2 配置虚拟线程

接下来是配置。核心在于启用虚拟线程支持:

@Configuration
public class VirtualThreadConfig {
    @Bean
    public ExecutorTaskExecutor virtualThreadTaskExecutor() {
        ExecutorTaskExecutor executor = new ExecutorTaskExecutor();
        executor.setThreadNamePrefix("virtual-");
        executor.setVirtualThreads(true); // 启用虚拟线程
        return executor;
    }
    @Bean
    public ApplicationRunner applicationRunner() {
        return args -> {
            System.out.println("Application started with virtual threads support");
        };
    }
}

2.3 Web 服务器配置

Web服务器层面也需要开启虚拟线程,以Tomcat为例:

server:
  port: 8080
  tomcat:
    threads:
      virtual: true  # 启用 Tomcat 虚拟线程
  jetty:
    threads:
      virtual: true  # 启用 Jetty 虚拟线程
  netty:
    threads:
      virtual: true  # 启用 Netty 虚拟线程

3. 虚拟线程实战

3.1 控制器中使用虚拟线程

现在写个Controller,方法本身是同步的,但在虚拟线程中执行:

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class UserController {
    private final UserService userService;
    public UserController(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }
    @GetMapping("/users/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Long id) {
        // 同步方法,但在虚拟线程中执行
        return userService.findById(id);
    }
    @GetMapping("/users")
    public List getUsers() {
        // 同步方法,但在虚拟线程中执行
        return userService.findAll();
    }
}

3.2 服务层使用虚拟线程

服务层也一样,数据库操作虽然是阻塞的,但虚拟线程能扛得住:

@Service
public class UserService {
    private final UserRepository userRepository;
    public UserService(UserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
    }
    // 同步方法,但在虚拟线程中执行
    public User findById(Long id) {
        // 数据库操作(阻塞操作)
        return userRepository.findById(id)
            .orElseThrow(() -> new UserNotFoundException("User not found"));
    }
    // 同步方法,但在虚拟线程中执行
    public List findAll() {
        // 数据库操作(阻塞操作)
        return userRepository.findAll();
    }
    // 批量操作
    public List batchProcess(List userIds) {
        return userIds.stream()
            .parallel() // 并行流,使用虚拟线程
            .map(this::findById)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

4. 异步操作

4.1 虚拟线程中的异步操作

异步场景下,虚拟线程同样能发挥优势,比如用CompletableFuture:

@Service
public class AsyncService {
    private final ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
    public CompletableFuture processAsync(String input) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 耗时操作
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            return "Processed: " + input;
        }, executor);
    }
    public List processBatch(List inputs) {
        List> futures = inputs.stream()
            .map(this::processAsync)
            .toList();
        return futures.stream()
            .map(CompletableFuture::join)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

4.2 Spring 异步支持

Spring的@Async注解也能配合虚拟线程使用:

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
    @Bean(name = "virtualThreadExecutor")
    public Executor virtualThreadExecutor() {
        return Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
    }
}
@Service
public class AsyncTaskService {
    @Async("virtualThreadExecutor")
    public CompletableFuture performTask(String input) {
        // 耗时操作
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return CompletableFuture.completedFuture("Task completed: " + input);
    }
}

5. 数据库操作

5.1 JDBC 与虚拟线程

JDBC操作是典型的阻塞场景,但虚拟线程能轻松应对:

@Service
public class JdbcUserService {
    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
    public JdbcUserService(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }
    public List findAll() {
        // JDBC 操作(阻塞操作)
        return jdbcTemplate.query(
            "SELECT * FROM users",
            (rs, rowNum) -> User.builder()
                .id(rs.getLong("id"))
                .name(rs.getString("name"))
                .email(rs.getString("email"))
                .build()
        );
    }
    public User findById(Long id) {
        // JDBC 操作(阻塞操作)
        return jdbcTemplate.queryForObject(
            "SELECT * FROM users WHERE id = ?",
            new Object[]{id},
            (rs, rowNum) -> User.builder()
                .id(rs.getLong("id"))
                .name(rs.getString("name"))
                .email(rs.getString("email"))
                .build()
        );
    }
}

5.2 JPA 与虚拟线程

JPA同样适用,Repository中的方法会在虚拟线程中执行:

@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository {
    // 方法会在虚拟线程中执行
    List findByNameContaining(String name);
    Optional findByEmail(String email);
}
@Service
public class JpaUserService {
    private final UserRepository userRepository;
    public JpaUserService(UserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
    }
    @Transactional
    public User create(User user) {
        // JPA 操作(阻塞操作)
        return userRepository.sa ve(user);
    }
    @Transactional(readOnly = true)
    public List findAll() {
        // JPA 操作(阻塞操作)
        return userRepository.findAll();
    }
}

6. 网络操作

6.1 HTTP 客户端

网络请求也是虚拟线程的强项,用RestTemplate举例:

@Service
public class HttpClientService {
    private final RestTemplate restTemplate;
    public HttpClientService(RestTemplate restTemplate) {
        this.restTemplate = restTemplate;
    }
    public String fetchData(String url) {
        // HTTP 操作(阻塞操作)
        ResponseEntity response = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
        return response.getBody();
    }
    public List fetchMultipleUrls(List urls) {
        return urls.stream()
            .parallel() // 并行流,使用虚拟线程
            .map(this::fetchData)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

6.2 WebClient 集成

WebClient本身是响应式的,但也能在虚拟线程里做阻塞调用:

@Service
public class WebClientService {
    private final WebClient webClient;
    public WebClientService(WebClient.Builder webClientBuilder) {
        this.webClient = webClientBuilder.baseUrl("https://api.example.com").build();
    }
    // 响应式 API
    public Mono fetchDataReactive(String endpoint) {
        return webClient.get()
            .uri(endpoint)
            .retrieve()
            .bodyToMono(String.class);
    }
    // 阻塞式调用(在虚拟线程中)
    public String fetchDataBlocking(String endpoint) {
        return fetchDataReactive(endpoint).block();
    }
}

7. 性能对比

7.1 传统线程池 vs 虚拟线程

来看一组直观的对比数据:

指标传统线程池虚拟线程
并发数1000100000
启动时间1-2 秒< 1 秒
内存占用500MB+100MB+
响应时间P99: 100ms+P99: 50ms+

7.2 基准测试

用基准测试来看实际效果,虚拟线程处理高并发请求的能力让人印象深刻:

@SpringBootTest
public class VirtualThreadBenchmark {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @Test
    public void testConcurrentRequests() {
        int concurrentRequests = 10000;
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(concurrentRequests);
        ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < concurrentRequests; i++) {
            executor.submit(() -> {
                try {
                    userService.findById(1L);
                } finally {
                    latch.countDown();
                }
            });
        }
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Time for " + concurrentRequests + " requests: " + (endTime - startTime) + "ms");
    }
}

8. 最佳实践

8.1 适用场景

经验表明,以下场景特别适合虚拟线程:

  • IO 密集型任务:网络请求、数据库操作、文件 I/O
  • 高并发场景:API 服务器、微服务
  • 批处理:大量独立任务的并行处理

8.2 注意事项

必须警惕的是,虚拟线程并非万能。有几点需要留意:

  1. 避免 CPU 密集型任务:虚拟线程不适合 CPU 密集型操作
  2. 注意同步代码:虚拟线程中仍需注意线程安全
  3. 合理设置线程数:根据系统资源调整
  4. 监控虚拟线程:使用 JVM 工具监控虚拟线程状态

8.3 代码示例

最后,给一个最佳实践的例子:

// 最佳实践:使用虚拟线程处理 IO 密集型任务
@Service
public class BestPracticeService {
    private final ExecutorService virtualExecutor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
    public List fetchDataFromMultipleSources(List sources) {
        return sources.stream()
            .map(source -> virtualExecutor.submit(() -> fetchFromSource(source)))
            .map(future -> {
                try {
                    return future.get();
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            })
            .collect(Collectors.toList());
    }
    private Data fetchFromSource(String source) {
        // 模拟网络请求
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return new Data(source, "data");
    }
}

总结

Spring Boot与Project Loom的集成,确实为并发编程打开了一扇新的大门。通过虚拟线程,我们能以同步的写法实现异步的效果,在提升并发能力的同时,也降低了编程复杂度。当然,技术选型要因地制宜,最重要的是理解应用的实际需求,这其实可以更优雅一点。

参考资料

  • Project Loom 官方文档
  • Spring Boot 3.2 官方文档
  • Ja va Virtual Threads Specification
  • Spring Framework 6.0 文档
本文内容来源于网友投稿,如有侵权请联系删除。
作者最新文章
编程开发
相关文章 更多
精品专题 更多
装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

macOS软件

正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

IOS软件

正软商城iOS软件专区,精选适用于iPhone和iPad的办公、学习、影音、设计、效率及AI应用,提供功能介绍、适用设备、系统要求和正版获取方式等信息。

AI

正软商城AI软件专区,汇集AI写作、AI绘画、AI视频、AI办公、AI编程、AI翻译、智能客服和数据分析等人工智能工具,提供功能介绍、适用平台、收费方式及正版购买信息。

Mac软件 更多
Blender
Blender

Blender 是一款免费开源、跨平台的专业 3D 创作软件,集建模、动画、渲染、视频编辑与视觉合成等功能于一体,广泛应用于影视动画、游戏设计和建筑可视化等领域。软件支持 Cycles 物理渲染器与 Eevee 实时渲染引擎,并提供多边形建模、骨骼绑定、物理模拟等专业工具。Blender 兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统,安装包轻巧、运行流畅,依托活跃的全球开发者社区持续更新,是从初学者到专业创作者都值得选择的正版 3D 创作工具。

灵活计算器
灵活计算器

灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

赤友清理大师
赤友清理大师

赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

极度公式
极度公式

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

图几
图几

图几是一款适用于 macOS 的截图、标注与美化工具,支持离线操作保障隐私。界面整理和高频系统操作被放到一起考虑,桌面或窗口内容一多时,管理起来会更省心。

密码键盘
密码键盘

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

思源笔记
思源笔记

思源笔记是一款本地笔记软件,提供所见即所得的编辑方式,为长文写作带来顺滑的体验。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

Office 365 简体中文
Office 365 简体中文

一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

Mac
WALTR PRO
WALTR PRO

WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
CodeExpander

CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。

Mountain Duck
Mountain Duck

Mountain Duck 是一款能将多个网盘挂载到本地的工具,像本地磁盘一样使用网盘。清理链路的完整性会更好一些,做应用卸载、残留处理和空间整理时,通常能少走很多手动排查步骤。

Menuist
Menuist

Menuist 是一款面向 macOS 的 Finder 右键菜单增强工具,主要用来补充新建文件、快捷导航等常用操作,让日常文件管理和访问路径时更高效、更顺手。

WINDOWS 更多
Blender
Blender

Blender 是一款免费开源、跨平台的专业 3D 创作软件,集建模、动画、渲染、视频编辑与视觉合成等功能于一体,广泛应用于影视动画、游戏设计和建筑可视化等领域。软件支持 Cycles 物理渲染器与 Eevee 实时渲染引擎,并提供多边形建模、骨骼绑定、物理模拟等专业工具。Blender 兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统,安装包轻巧、运行流畅,依托活跃的全球开发者社区持续更新,是从初学者到专业创作者都值得选择的正版 3D 创作工具。

Windows 10
Windows 10

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

极度公式
极度公式

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

密码键盘
密码键盘

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

思源笔记
思源笔记

思源笔记是一款本地笔记软件,提供所见即所得的编辑方式,为长文写作带来顺滑的体验。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

傲梅轻松备份
傲梅轻松备份

傲梅轻松备份是一款专业易用的数据备份软件,为重要数据提供安全保障。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

Office 365 简体中文
Office 365 简体中文

一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

Mac
Wise Folder Hider Pro
Wise Folder Hider Pro

Wise Folder Hider Pro 是一款专业级文件和文件夹隐藏加密软件,为私密数据添加多重保护。高频操作更强调就近处理,浏览、整理和跨目录移动文件时,来回切换和重复点击都会少很多。

WALTR PRO
WALTR PRO

WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
CodeExpander

CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。

PinStack
PinStack

PinStack是一款轻量级的Windows平台剪贴板管理工具,优化您的剪贴板使用体验。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

Mountain Duck
Mountain Duck

Mountain Duck 是一款能将多个网盘挂载到本地的工具,像本地磁盘一样使用网盘。清理链路的完整性会更好一些,做应用卸载、残留处理和空间整理时,通常能少走很多手动排查步骤。