1. RecursiveAction/Task 与虚拟线程的兼容性分析
在java中，recursiveaction和recursivetask是为forkjoinpool设计的抽象基类，用于支持分治算法的并行执行。它们是forkjointask的子类，顾名思义，其设计目标就是运行在forkjoinpool内部。
ForkJoinPool在创建工作线程时，会使用一个特殊的ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory来生成ForkJoinWorkerThread实例。这些工作线程是Thread类的子类，而非虚拟线程。虚拟线程（Virtual Threads）需要通过Thread.Builder.OfVirtual或Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()等方式创建。由于ForkJoinWorkerThreadFactory无法创建虚拟线程，因此RecursiveAction和RecursiveTask无法直接与虚拟线程结合使用。
简而言之，RecursiveAction和RecursiveTask的设计理念和实现机制与ForkJoinPool紧密耦合，而ForkJoinPool目前并不支持将虚拟线程作为其工作线程。
2. 重新思考：虚拟线程下的递归任务设计
当考虑将任务分解为子任务并在虚拟线程上执行时，我们应该重新审视RecursiveAction/RecursiveTask所提供的价值。这些类主要为ForkJoinPool提供工作窃取（work-stealing）等机制，以在有限的平台线程上高效平衡工作负载。然而，当每个子任务都可以运行在自己的轻量级虚拟线程上时，这些复杂的负载均衡机制的需求就大大降低了。虚拟线程的优势在于其数量庞大且创建成本极低，这使得“为每个子任务分配一个虚拟线程”成为一种可行的策略。
因此，即使不能直接使用RecursiveAction/RecursiveTask，我们仍然可以轻松地使用其他并发工具在虚拟线程上实现递归任务。
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3. 基于 CompletableFuture 的自定义递归任务实现
CompletableFuture是Java中处理异步操作的强大工具，它与虚拟线程结合可以非常优雅地实现递归任务。以下是一个示例，展示了如何创建一个类似RecursiveTask的结构，但在虚拟线程上执行：
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
import java.util.function.Supplier;
public class VirtualThreadRecursiveTask {
// 示例1：基本递归任务，每个子任务启动一个虚拟线程
record PseudoTask(int from, int to) {
public static CompletableFuture run(int from, int to) {
// 使用CompletableFuture.runAsync在虚拟线程上执行任务
return CompletableFuture.runAsync(
new PseudoTask(from, to)::compute, Thread::startVirtualThread);
}
protected void compute() {
int mid = (from + to) >>> 1; // 计算中间点
if (mid == from) {
// 模拟实际处理，可能包含阻塞操作
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": Processing range [" + from + ", " + to + "]");
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(50)); // 模拟耗时操作
} else {
// 递归地创建并运行子任务
CompletableFuture sub1 = run(from, mid);
CompletableFuture sub2 = run(mid, to);
sub1.join(); // 等待子任务完成
sub2.join(); // 等待子任务完成
}
}
}
// 示例2：优化后的递归任务，减少虚拟线程创建数量
record OptimizedPseudoTask(int from, int to) {
public static CompletableFuture run(int from, int to) {
return CompletableFuture.runAsync(
new OptimizedPseudoTask(from, to)::compute, Thread::startVirtualThread);
}
protected void compute() {
CompletableFuture pendingFutures = null;
// 循环处理一部分任务，另一部分提交给新线程
for (int currentFrom = this.from; ; ) {
int mid = (currentFrom + to) >>> 1;
if (mid == currentFrom) {
// 模拟实际处理
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": Processing range [" + currentFrom + ", " + to + "]");
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(50));
break;
} else {
// 提交一个子任务到新的虚拟线程
CompletableFuture sub = run(currentFrom, mid);
if (pendingFutures == null) {
pendingFutures = sub;
} else {
pendingFutures = CompletableFuture.allOf(pendingFutures, sub);
}
currentFrom = mid; // 当前线程处理另一半
}
}
if (pendingFutures != null) {
pendingFutures.join(); // 等待所有提交的子任务完成
}
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.out.println("--- Running Basic PseudoTask ---");
long startTime = System.currentTimeMillis();
PseudoTask.run(0, 1_000).join(); // 执行任务并等待完成
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Basic PseudoTask completed in " + (endTime - startTime) + " ms");
System.out.println("\n--- Running Optimized PseudoTask ---");
startTime = System.currentTimeMillis();
OptimizedPseudoTask.run(0, 1_000_000).join(); // 执行优化后的任务
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Optimized PseudoTask completed in " + (endTime - startTime) + " ms");
}
} 代码解析与注意事项：
- CompletableFuture.runAsync(task, Thread::startVirtualThread): 这是核心。runAsync方法接受一个Runnable和一个Executor。通过提供Thread::startVirtualThread作为Executor，我们指示CompletableFuture在每次创建新任务时都启动一个新的虚拟线程来执行它。
- join()方法的阻塞性: 在上述示例中，sub1.join()和sub2.join()是阻塞调用。在平台线程中，这种阻塞会导致线程池饥饿。但在虚拟线程中，join()的阻塞并不会阻塞底层平台线程，因为虚拟线程在等待时会被卸载，允许平台线程执行其他虚拟线程。因此，即使存在阻塞join()，性能影响也远小于传统线程。
- 虚拟线程数量: 第一个PseudoTask示例会为每个子任务都创建一个新的虚拟线程。对于run(0, 1_000)这样的范围，可能会创建接近2000个虚拟线程。虽然虚拟线程非常轻量，但创建过多仍然会带来一些开销。
- 优化策略: 第二个OptimizedPseudoTask示例展示了一种优化方法：当前线程处理一部分任务（通过循环迭代），而只将另一部分任务提交到新的虚拟线程。这种策略可以显著减少虚拟线程的创建数量。例如，对于run(0, 1_000_000)，它可能只会创建大约100万个虚拟线程，而不是200万个，这在某些场景下可以带来性能提升。这种优化与ForkJoinPool中工作窃取机制的某些思想有异曲同工之处，但这里是为了管理虚拟线程的创建数量，而非平台线程的负载。
4. 未来的选择：StructuredTaskScope
Java的孵化模块中引入了StructuredTaskScope，它提供了一种更结构化的并发编程模型，尤其适用于虚拟线程。StructuredTaskScope允许在一个明确的父子关系中管理并发任务，确保所有子任务在父任务完成前结束，并能更好地处理错误和取消。
import jdk.incubator.concurrent.StructuredTaskScope;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
public class StructuredVirtualThreadTask {
// 示例：使用StructuredTaskScope实现递归任务
record PseudoTask(int from, int to) {
public static void run(int from, int to) {
// 使用ShutdownOnFailure策略，任何子任务失败都会关闭整个作用域
try (var scope = new StructuredTaskScope.ShutdownOnFailure()) {
new PseudoTask(from, to).compute(scope);
scope.join(); // 等待所有子任务完成
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new IllegalStateException("Task interrupted", e);
}
}
protected Void compute(StructuredTaskScope代码解析与注意事项：
- StructuredTaskScope: 这是一个孵化中的API，使用时需要特定的JVM参数（如--enable-preview和--add-modules jdk.incubator.concurrent）。
- ShutdownOnFailure: 这是一个StructuredTaskScope的实现，表示如果任何一个子任务失败，整个作用域都会被关闭，所有其他正在运行的子任务都会被取消。
- scope.fork(() -> sub.compute(scope)): fork方法在作用域内启动一个新的虚拟线程来执行提供的任务。
- scope.join(): 父任务通过join()方法等待作用域内所有子任务完成。与CompletableFuture.join()不同，这里是在作用域级别进行等待，而不是单个子任务。
- 结构化并发: StructuredTaskScope提供了更强的结构保证，例如，子任务的生命周期被限定在父任务的生命周期内，这有助于避免资源泄露和更好地管理错误。
- 孵化状态: 由于StructuredTaskScope目前仍处于孵化阶段，其API和行为可能会在未来的Java版本中发生变化，不建议在生产环境中使用。然而，它代表了Java并发模型的一个重要发展方向。
总结
尽管RecursiveAction和RecursiveTask无法直接与虚拟线程配合使用，但这并不意味着我们无法在虚拟线程上实现高效的递归任务。通过利用CompletableFuture的异步特性，并结合Thread::startVirtualThread来创建虚拟线程，我们可以轻松构建自定义的递归任务处理机制。此外，StructuredTaskScope作为一项新兴的结构化并发特性，为未来在虚拟线程上管理复杂任务提供了更优雅、更健壮的解决方案。在设计虚拟线程应用程序时，理解这些替代方案及其优势，将有助于我们充分利用虚拟线程的强大功能。
