Обработка 100 000 запросов с помощью виртуальных потоков Java и сравнение производительности с обычными потоками
Всем привет!
Сегодня хочу затронуть тему виртуальных потоков и выяснить на сколько они лучше (быстрее) и в каких случаях, чем обычные потоки операционной системы (или как еще их называют платформенные потоки).
Долгое время java полагалась только на потоки операционной системы для обработки параллельных операций. Это выглядело следующим образом, когда веб-сервер получал запрос, он обычно выделял один поток операционной системы для его обработки. Эта модель называется «поток на запрос». Она очень проста — мы просто пишем блокирующий код так, как если бы он был синхронный, а операционная система обрабатывает переключение контекста между потоками в рамках какого-то процесса.
Несмотря на свою простоту, эта модель имеет существенный недостаток: потоки операционной системы обходятся дорого. Каждый поток потребляет от 1 до 2 МБ памяти только на свой стек, а переключение между ними включает в себя переключение контекста на уровне операционной системы, что также является ресурсоемкой операцией.
Представьте, что есть задача по обработке 100 000 одновременных запросов с помощью этой модели. Это приведёт к потреблению десятков гигабайт памяти только под стеки потоков и, скорее всего, к аварийному завершению JVM задолго до достижения такого количества потоков, также будет тратиться время на переключение контекста между потоками. Пропускная способность системы резко упадет из-за накладных расходов.
Для решения этой проблемы разработчики прибегают к сложным асинхронным моделям программирования, к реактивному программированию, к управлению событиями. Хотя эти подходы и являются мощным инструментом, но они вносят значительную сложность, затрудняя чтение, отладку и сопровождение кода. Мы меняем простоту блокирующего кода на сложности, связанные с неблокирующими коллбэками и реактивными потоками.
