上下文切换是CPU在切换线程时保存/恢复运行状态的过程,本质是不产生业务价值的资源消耗;其开销包括寄存器操作(1–10μs)、缓存失效、调度器计算及内核态陷出陷进;高频切换常由sleep/wait、锁竞争、I/O阻塞、时间片耗尽及GC等引发;优化需合理设线程池、减锁粒度、用无锁结构、引入虚拟线程并加强监控。

上下文切换,就是CPU从执行一个线程,临时停下,转去执行另一个线程时,必须做的“交接工作”:保存当前线程的运行状态(比如程序计数器、寄存器值、栈指针等),再把下一个线程之前存好的状态恢复回来。这个过程本身不干活,却耗资源——它不是快慢问题,而是“干了没用功”的典型。
一次切换看似眨眼之间,但实际包含多个隐性成本:
wait()、sleep()、synchronized争锁失败,都会触发用户态→内核态→用户态的三段跳,比纯用户态协作开销大得多不是“用了多线程”就会切换,而是特定操作会主动或被动触发调度:
Thread.sleep(1)、Object.wait()、LockSupport.park()
synchronized或ReentrantLock,失败者进入阻塞队列,状态变BLOCKED → 等待唤醒时再次调度别只盯着“加机器”或“升版本”,重点落在可控的编码与配置上:
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线程数 = CPU核心数 × (1 + 平均等待时间/平均工作时间) 估算,避免“100个线程只干3件事”ConcurrentHashMap代替Hashtable;读多写少场景优先选StampedLock或ReadWriteLock
AtomicInteger或LongAdder;队列选ConcurrentLinkedQueue而非synchronized ArrayList
ExecutorService换成Thread.ofVirtual().start(),百万连接不再意味着百万OS线程vmstat 1看cs列;用pidstat -w -p <pid> 1</pid>定位进程级切换热点;结合jstack查java.lang.Thread.State: BLOCKED线程堆栈上下文切换不是Java独有,但Java程序员最容易在锁、线程数、阻塞I/O这三处“主动踩坑”;优化不在炫技,而在让线程更少地等、更少地争、更少地进内核——基本上就这些。
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