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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)： https://github.com/zq2599/blog_demos 。

关于虚拟线程

• 随着JDK19 GA版本的发布，虚拟线程（来自Project Loom）这一特性也闪亮登场，虚拟线程是 JDK 而并非OS 实现的轻量级线程(Lightweight Process，LWP），许多虚拟线程共享同一操作系统线程，虚拟线程的数量可以远大于操作系统线程的数量（可以参考golang的协程）
• 虚拟线程方面的文章，如今已经有很多优秀博主写得非常详细深入，欣宸就不在这方面献丑了，而是将重点放在虚拟线程的实用性方面，用实战与大家一同学习： 如何让虚拟线程在web服务中发挥作用，效果究竟如何？

关于支持虚拟线程的框架

• Quarkus的web模块已经支持JDK19的虚拟线程了，收到web请求后，可以交给虚拟线程去处理，本身开发的工作量也不大，文章标题《支持JDK19虚拟线程的web框架》 指的就是Quarkus框架 ，也是整个系列所用到的框架
• 关于Quarkus，这是个强大的java框架，介绍Quarkus并非本文重点，有兴趣的读者可以关注欣宸的 《quarkus实战》 系列原创

本篇概览

• Quarkus框架已支持使用虚拟线程处理web请求，欣宸原创的《支持JDK19虚拟线程的web框架》系列会陪伴大家，全程以实战动手为主，从快速体验，再到实际编码，以及部署构建都有详细说明，确保读者们既有成就感，又能学点小技能，在虚拟线程最火爆的时候抢先一步尝鲜，窥探未来技术的一角
• 整个系列一共四篇文章，分别是《极速体验》、《细说开发》、《深入了解》(两篇)，本篇是系列的开篇，主要内容是：不写代码，通过复制粘贴轻松完成最初的体验，把编码和设置这些繁重的工作留在后面的文章
• 接下来说说本篇的主要内容：

1. 整个体验环境，由quarkus应用和数据库组成，当我们向quarkus应用发起请求的时候，应用会去查询数据再将数据返回给前端
2. quarkus应用提供了两个接口，第一个名为 /vt/persons ，使用虚拟线程来处理web请求，第二个名为 /pool/persons ，使用传统线程池来处理web请求，整体上如下图所示

3. 由于quarkus对于响应式编程的支持比较完善，因此，quarkus应用中的web处理为响应式，并且数据库驱动也是响应式
4. 上述基本功能调通后，我们就用压测工具来模拟并发访问，看看使用了虚拟线程的web服务性能究竟如何
5. 再部署一个同样功能的SpringBoot应用，也做同样的压测，提供参考数据用于对比
6. 最后画个图说明接下来具体要做的事

环境信息

• 以下是本次实战的具体环境信息，给您作为参考

1. 运行环境：一共用到了三台电脑，信息分别如下

2. 上述三台电脑都用到了docker，按照官方文档部署最新版即可，我这里是 20.10.19 版本
3. postgresql是用docker部署的，版本是15
4. quarkus版本为 2.13.2.Final ，使用的JDK是19
5. springboot版本为 2.7.4 ，用到的JDK是11
6. 压测工具k6为docker版，版本号 v0.40.0

• 省吃俭用攒了这么多电脑来搞事情，主要是想得到的压测结果尽量客观独立，不受太多干扰
• 接下来，开始动手吧

部署数据库

• 首先是安装数据库，确保宿主机上的docker已经部署好
• 部署数据库很简单，一行命令即可，如下所示，除了服务，还新建了数据库，并且设置了账号和密码

                        
                          sudo docker run \
--name postgres \
-p 5432:5432 \
-e POSTGRES_DB=quarkus_test \
-e POSTGRES_USER=quarkus \
-e POSTGRES_PASSWORD=123456 \
-d \
postgres:15

                        
                      

建表，添加数据

• 用数据库工具连接数据库（我这里用的是IDEA的数据库工具），执行以下命令，会新建一个表，并导入6条记录

                        
                          create table person (
  id serial primary key,
  name varchar(255),
  gender varchar(255),
  age int,
  external_id int
);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('John Smith', 25, 'MALE', 10);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('Paul Walker', 65, 'MALE', 20);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('Lewis Hamilton', 35, 'MALE', 30);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('Veronica Jones', 20, 'FEMALE', 40);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('Anne Brown', 60, 'FEMALE', 50);
insert into person(name, age, gender, external_id) values('Felicia Scott', 45, 'FEMALE', 60);

                        
                      

部署quarkus应用

• 登录用于部署quarkus应用的服务器，确保服务器上已经成功部署了docker
• 新建名为 application.properties 的配置文件，内容是数据库相关的参数，如下所示

                        
                          quarkus.datasource.db-kind=postgresql
quarkus.datasource.username=quarkus
quarkus.datasource.password=123456
quarkus.datasource.reactive.url=postgresql://192.168.0.99:5432/quarkus_test

                        
                      

• 我这里，application.properties的路径是：/home/lighthouse/config/quarkus/application.properties 。

• 检查application.properties文件的可读性，执行以下命令设置 。

                        
                          sudo chmod a+r application.properties

                        
                      

• 执行以下命令即可部署和启动quarkus应用，注意application.properties文件的位置要换成您自己的配置文件路径

                        
                          docker run -idt \
--name quarkus \
-p 8080:8080 \
-v /home/lighthouse/config/quarkus/application.properties:/application/config/application.properties \
bolingcavalry/quarkus-virual-threads-demo:x64-0.0.3

                        
                      

• 上述命令中，quarkus应用的镜像 bolingcavalry/quarkus-virual-threads-demo:x64-0.0.3 是我提前准备好的，本篇只管使用即可，至于如何制作此镜像，接下来的文章会有详细说明 。

• 用 sudo docker logs quarkus 命令查看启动日志，如果启动成功，信息如下所示 。

                        
                          __  ____  __  _____   ___  __ ____  ______ 
 --/ __ \/ / / / _ | / _ \/ //_/ / / / __/ 
 -/ /_/ / /_/ / __ |/ , _/ ,< / /_/ /\ \   
--\___\_\____/_/ |_/_/|_/_/|_|\____/___/   
2022-10-16 11:46:41,406 INFO  [io.quarkus] (main) quarkus-virual-threads-demo 1.0-SNAPSHOT on JVM (powered by Quarkus 2.13.2.Final) started in 0.804s. Listening on: http://0.0.0.0:8080
2022-10-16 11:46:41,414 INFO  [io.quarkus] (main) Profile prod activated. 
2022-10-16 11:46:41,414 INFO  [io.quarkus] (main) Installed features: [cdi, reactive-pg-client, resteasy-reactive, resteasy-reactive-jackson, smallrye-context-propagation, vertx]

                        
                      

验证基本功能

• 假设quarkus所在宿主机的IP地址是192.168.0.1，那么在浏览器上访问地址 http://192.168.0.1:8080/vt/persons/1 ，如下图，应用成功从数据库取得数据，并且将当前线程信息也返回给浏览器

• 作为对比，该服务器上还有个使用虚拟线程的常规web服务，地址是： http://192.168.0.1:8080/pool/persons/1 ，如下图，该接口也能从数据库取得数据，并且将当前线程信息也返回给浏览器，注意两个接口线程信息的差异

• 对于虚拟线程的接口http://192.168.0.1:8080/vt/persons/1，可以尝试多次访问，可见 每次返回的虚拟线程Id都不一样 ，而使用线程池的接口http://192.168.0.1:8080/pool/persons/1，多次访问，返回的始终是同一个线程的id 。

• 基本功能似乎没有问题，接下来可以压测了，用数据说话 。

压测使用虚拟线程的接口

• 这次使用的压测工具名为k6，选它的原因只有两个字：简单
• 在执行压测的电脑上，确保docker可以正常使用
• 新建名为 k6-vt-docker.js 的文件，内容如下，可见非常简单，发请求再校验响应，只要返回码是200，并且body大小大于0就算一次成功，要注意的事两个参数，其中 vus 是并发数， duration 是测试持续时间，可见这里设置的是模拟30用户并发请求，持续时间是60秒

                        
                          import http from 'k6/http';
import { sleep, check } from 'k6';

export let options = {
  vus: 30,
  duration: '60s',
};

export default function () {
  let r = Math.floor(Math.random() * 6) + 1;
  const res = http.get(`http://192.168.0.1:8080/vt/persons/${r}`);
  check(res, {
    'is status 200': (res) => res.status === 200,
    'body size is > 0': (r) => r.body.length > 0,
  });
  sleep(1);
}

                        
                      

• 一行命令即可开始压测，如下

                        
                           docker run --rm -i loadimpact/k6 run - < k6-vt-docker.js

                        
                      

• 等待一分钟，压测完成，得到以下数据

• 这里将几个重要参数介绍一下

1. checks : 通过率，如果满足返回码200且包体大小大于0的条件，就表示本次请求成功，这里显示100.00%，表示全部通过
2. http_req_waiting：等待响应的事件，这里avg=33.83ms，表示平均等待时间为33.83毫秒
3. http_reqs：每秒处理请求数，即常说的QPS，这里是28个每秒

• 接下来将并发数调整为 300 （即vue参数），如下图

• 再次压测，得到结果如下，并发数涨了10倍，QPS也涨了10倍，很完美的线程提升，不过平均等待时间略涨 。

• 再来个狠的，并发数一口暴涨到5000试试，如下图，这么高的并发，已经无法保障100%的成功率了，好在95%也不低，另外平均等待时间从39毫秒暴涨到6.26秒，至于QPS当然不会太高，仅比300并发的时候高了百分之五十 。

压测使用线程池的接口

• 操作步骤和刚才差不多，只是要修改脚本中的接口地址，如下所示

                        
                          import http from 'k6/http';
import { sleep, check } from 'k6';

export let options = {
  vus: 30,
  duration: '60s',
};

export default function () {
  let r = Math.floor(Math.random() * 6) + 1;
  const res = http.get(`http://192.168.0.1:8080/pool/persons/${r}`);
  check(res, {
    'is status 200': (res) => res.status === 200,
    'body size is > 0': (r) => r.body.length > 0,
  });
  sleep(1);
}


                        
                      

• 30并发的压测结果如下，和使用虚拟线程并无区别 。

• 300并发压测结果如下，和使用虚拟线程并无区别 。

• 5000并发压测结果如下，和虚拟线程相比，平均等待时间略长，QPS略低，但是整体上差别不大

小结

• 在响应式web服务中，并且关联的数据库操作也是响应式的，相比传统的线程池模型，虚拟线程并未带来明显收益 。

• 不甘心啊，接下来就换成SpringBoot应用，模拟咱们日常开发最常见的数据库访问场景，看看相比之下，差距有多大?

停止quarkus应用

• 由于打算将SpringBoot应用部署在quarkus应用所在电脑上，所以要先停掉quarkus应用，执行以下命令

                        
                          sudo docker stop quarkus

                        
                      

启动SpringBoot应用

• 新建名为 application.properties 的配置文件，内容是数据库相关的参数，如下所示

                        
                          spring.datasource.url=jdbc:postgresql://42.193.162.141:5432/quarkus_test
spring.datasource.username=quarkus
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver

spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect
spring.jpa.properties.hibernate.hbm2ddl.auto=update
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=256

                        
                      

• 我这里，application.properties的路径是：/home/lighthouse/config/springboot/application.properties 。

• 检查application.properties文件的可读性，执行以下命令设置 。

                        
                          sudo chmod a+r application.properties

                        
                      

• 执行以下命令即可部署和启动springboot应用，注意application.properties文件的位置要换成您自己的配置文件路径

                        
                          docker run -idt \
--name springboot \
-p 8080:8080 \
-v /home/lighthouse/config/springboot/application.properties:/application/BOOT-INF/classes/application.properties \
bolingcavalry/springboot-postgresql-demo:x64-0.0.3

                        
                      

• 上述命令中，springboot应用的镜像 bolingcavalry/springboot-postgresql-demo:x64-0.0.3 是我提前准备好的，本篇只管使用即可，至于如何制作此镜像，接下来的文章会有详细说明 。

• 看到以下日志，证明应用启动成功 。

                        
                          
  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::                (v2.7.4)

2022-10-16 13:01:01.022  INFO 1 --- [           main] .b.s.SpringbootPostgresqlDemoApplication : Starting SpringbootPostgresqlDemoApplication v0.0.1-SNAPSHOT using Java 11.0.13 on 5c25db81639e with PID 1 (/application/BOOT-INF/classes started by root in /application)
2022-10-16 13:01:01.025  INFO 1 --- [           main] .b.s.SpringbootPostgresqlDemoApplication : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
2022-10-16 13:01:01.795  INFO 1 --- [           main] .s.d.r.c.RepositoryConfigurationDelegate : Bootstrapping Spring Data JPA repositories in DEFAULT mode.
2022-10-16 13:01:01.857  INFO 1 --- [           main] .s.d.r.c.RepositoryConfigurationDelegate : Finished Spring Data repository scanning in 47 ms. Found 1 JPA repository interfaces.
2022-10-16 13:01:02.392  INFO 1 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)
2022-10-16 13:01:02.405  INFO 1 --- [           main] o.apache.catalina.core.StandardService   : Starting service [Tomcat]
2022-10-16 13:01:02.405  INFO 1 --- [           main] org.apache.catalina.core.StandardEngine  : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.65]
2022-10-16 13:01:02.492  INFO 1 --- [           main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring embedded WebApplicationContext
2022-10-16 13:01:02.492  INFO 1 --- [           main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 1364 ms
2022-10-16 13:01:02.701  INFO 1 --- [           main] o.hibernate.jpa.internal.util.LogHelper  : HHH000204: Processing PersistenceUnitInfo [name: default]
2022-10-16 13:01:02.741  INFO 1 --- [           main] org.hibernate.Version                    : HHH000412: Hibernate ORM core version 5.6.11.Final
2022-10-16 13:01:02.867  INFO 1 --- [           main] o.hibernate.annotations.common.Version   : HCANN000001: Hibernate Commons Annotations {5.1.2.Final}
2022-10-16 13:01:02.942  INFO 1 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Starting...
2022-10-16 13:01:03.164  INFO 1 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Start completed.
2022-10-16 13:01:03.179  INFO 1 --- [           main] org.hibernate.dialect.Dialect            : HHH000400: Using dialect: org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect
2022-10-16 13:01:03.688  INFO 1 --- [           main] o.h.e.t.j.p.i.JtaPlatformInitiator       : HHH000490: Using JtaPlatform implementation: [org.hibernate.engine.transaction.jta.platform.internal.NoJtaPlatform]
2022-10-16 13:01:03.695  INFO 1 --- [           main] j.LocalContainerEntityManagerFactoryBean : Initialized JPA EntityManagerFactory for persistence unit 'default'

                        
                      

• 验证服务是否成功，访问： http://192.168.0.1:8080/springboot/persons/1 ，如下图，功能正常

压测SpringBoot应用

• 压测SpringBoot应用的k6脚本如下

                        
                          import http from 'k6/http';
import { sleep, check } from 'k6';

export let options = {
  vus: 30,
  duration: '60s',
};

export default function () {
  let r = Math.floor(Math.random() * 6) + 1;
  const res = http.get(`http://192.168.0.1:8080/springboot/persons/${r}`);
  check(res, {
    'is status 200': (res) => res.status === 200,
    'body size is > 0': (r) => r.body.length > 0,
  });
  sleep(1);
}


                        
                      

• 30并发压测结果如下，这么整齐，和quarkus的基本一致

• 300并发压测结果如下，几个关键指标依旧和quarkus保持对齐，这让我觉得很索然无味

• 5000并发，终于有了点差距，但也不明显，成功率91%，低于quarkus的95%，相比quarkus，SpringBoot的平均等待时间略高，QPS略低

• 至此，咱们通过实际对比的方式，已体验过quarkus使用虚拟线程的web服务，同在quarkus框架中，虚拟线程带来的提升并不明显，在对比未做优化的SpringBoot应用时，也没有在吞吐量方面带来提升，但这一切都不能立即下定论，也许是欣宸的用法有严重问题...如果真有问题，聪明的您，在下一篇文章《编码实战》中一定会发现，如果真有问题，不要可怜我，怼我，让我忏悔...
• 接下来的文章，咱们一起深入编程实战，使用JDK19后，对JDK、maven、IDE、编译构建、制作docker镜像等方方面面相比以前都有变化，这些都会在文中逐一处理，咱们一起开发出使用虚拟线程的quarkus应

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最后此篇关于支持JDK19虚拟线程的web框架，之一：体验的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于支持JDK19虚拟线程的web框架，之一：体验的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。