使用 Java 25 虚拟线程与结构化并发构建 Claude 路由

最近，Netflix 技术博客中关于向虚拟线程（Virtual Threads）迁移的文章引起了广泛讨论。该文章详细描述了他们如何通过放弃传统的平台线程模型，实现了后端系统的大规模可扩展性提升。这激发了我深入研究这些内部机制的兴趣，特别是虚拟线程（Project Loom）和结构化并发（StructuredTaskScope）。在本教程中，我们将通过 n1n.ai 提供的极速 API 服务，构建一个实用的 Claude LLM 路由，利用“竞速模式”（Racing Pattern）从多个模型中获取最快响应。

传统线程的局限性

在传统的 Java 执行模型中，每一个 java.lang.Thread 都是对操作系统（OS）线程（即平台线程）的封装。这种 1:1 的映射关系非常消耗资源。

每个平台线程大约占用 1MB 的栈内存。如果你的应用需要处理 200 个并发请求，仅线程栈就会消耗 200MB 内存。此外，平台线程的创建和上下文切换开销巨大。在 I/O 密集型应用（如调用 LLM API）中，线程大部分时间处于“阻塞”状态，等待网络响应。此时，线程依然占据着 1MB 内存，却无法处理任何任务，造成了极大的资源浪费。

// 传统的 thread-per-request 模型
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(200);

for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    executor.submit(() -> {
        // 线程在整个 HTTP 调用期间被阻塞
        HttpResponse response = httpClient.send(request);
        return process(response);
    });
}
// 第 201-1000 个请求必须等待 —— 所有 200 个线程都阻塞在 I/O 上！

虚拟线程的救赎 (Project Loom)

JDK 21 引入并在后续版本中不断完善的虚拟线程，将 Java 线程与 OS 线程解耦。虚拟线程由 JVM 管理，而非操作系统。

当虚拟线程执行阻塞 I/O 操作（例如调用 n1n.ai 上的 Claude API）时，JVM 会将该虚拟线程从其载体（平台）线程上“卸载”（Unmount）。载体线程随后可以空出来执行其他虚拟线程。一旦 I/O 操作完成，JVM 会将虚拟线程重新“挂载”（Mount）到载体线程并恢复执行。这种 M:N 的调度机制允许单台机器处理数百万个并发虚拟线程，因为每个虚拟线程仅占用约 1KB 的堆内存。

升级到虚拟线程的代码改动非常简单：

// 修改前：受 OS 限制的平台线程
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(200);

// 修改后：几乎无限制的虚拟线程
ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

结构化并发：StructuredTaskScope

虽然虚拟线程解决了资源问题，但管理多个并发任务的生命周期在过去一直很棘手。Java 25（预览版）引入了 StructuredTaskScope 来解决这一难题。

结构化并发确保如果父任务失败或被取消，其所有子任务都会被自动清理。这有效防止了“线程泄漏”——即主请求超时后，后台任务仍在继续运行的常见问题。

实战项目：Claude LLM 智能路由

在 LLM 应用中，开发者经常需要在延迟、成本和质量之间权衡。Claude 模型家族包含三个主要级别：

1. Claude 3 Haiku: 速度最快、价格最低。
2. Claude 3.5 Sonnet: 性能与速度的平衡点。
3. Claude 3 Opus: 能力最强但速度较慢。

通过 n1n.ai 提供的统一接口，我们可以构建一个“竞速”路由。其逻辑是：同时向这三个模型发送相同的提示词（Prompt），返回最快完成的那个响应，并立即取消其他请求以节省资源。

核心实现

如果不使用结构化并发，这种“竞速”逻辑需要复杂的状态管理和手动取消操作。使用 StructuredTaskScope 则变得非常优雅：

private LLMResponse raceModels(List<String> models, String prompt) {
    try (var scope = StructuredTaskScope.open(
            new StructuredTaskScope.Joiner.anySuccessfulResultOrThrow())) {

        for (String model : models) {
            // 调用 n1n.ai 的统一 API 接口
            scope.fork(() -> callN1NApi(model, prompt));
        }

        // 等待第一个成功的响应；其他任务会被自动取消
        return scope.join();

    } catch (Exception e) {
        return handleError(e);
    }
}

在这里，Joiner.anySuccessfulResultOrThrow() 是核心。它原生支持竞速模式。一旦某个模型（通常是 Haiku）返回结果，Scope 会向其余线程发送中断信号，确保不浪费计算资源。

性能压测与分析

我在 1,000 并发用户、10,000 总请求的压力下测试了该路由。结果如下：

通过 n1n.ai 作为后端聚合器，路由逻辑保持简洁，而 Java 25 的底层架构则轻松处理了海量并发。

专家建议：警惕“线程固定”（Pinning）

虚拟线程虽强，但有一个弱点叫“线程固定”。如果虚拟线程在执行 synchronized 块或调用原生方法（JNI）时发生阻塞，它会固定在载体线程上。此时，载体线程无法被释放，虚拟线程实际上退化成了平台线程。

优化建议：

1. 尽可能使用 ReentrantLock 替代 synchronized。
2. 开发时开启 -Djdk.tracePinnedThreads=short 参数，及时发现并修复固定问题。

总结

Java 25 的虚拟线程与结构化并发为高性能后端开发带来了范式转移。结合 n1n.ai 这样稳定、高速的 LLM 聚合器，开发者可以轻松构建出高响应、低成本且易于扩展的 AI 应用。

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