Java虚拟线程与RecursiveAction/Task：兼容性与替代方案

本文深入探讨了Java中RecursiveAction和RecursiveTask与虚拟线程的兼容性问题。由于它们与ForkJoinPool的固有绑定，无法直接使用虚拟线程。文章继而提出了基于CompletableFuture和StructuredTaskScope（孵化中）的替代方案，演示了如何利用虚拟线程的轻量级特性，高效实现递归任务的并行处理，并提供优化策略。

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。

立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

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