Java ProjectLoom：使用虚拟线程时，是什么使性能更好？

为了在这里提供一些上下文，我已经关注ProjectLoom一段时间了。我读过。我做过异步编程

异步编程（由JavaNIO提供）在任务等待时将线程返回到线程池，并且它会竭尽全力不阻塞线程。这会带来很大的性能提升，我们现在可以处理更多的请求，因为它们不受操作系统线程数量的直接限制。但我们在这里失去的是背景。现在，同一任务不再与一个线程关联。一旦我们将任务与线程分离，所有上下文都将丢失。异常跟踪不能提供非常有用的信息，调试也很困难

在ProjectLowe中，虚拟线程成为单一的并发单元。现在，您可以在单个

虚拟线程上执行单个任务

到目前为止一切都很好，但文章接着陈述了ProjectLowe：

一个简单、同步的web服务器将能够在不需要更多硬件的情况下处理更多的请求

我不明白我们是如何通过ProjectLowest而不是异步API获得性能优势的？
异步API
确保没有任何线程处于空闲状态。那么，ProjectLowe做了什么来提高异步API的效率和性能呢

编辑
让我重新表述这个问题。假设我们有一个http服务器，它接收请求并使用支持的持久数据库执行一些crud操作。比如说，这个http服务器处理大量请求—100K RPM。实现这一点的两种方法：

HTTP服务器有一个专用的线程池。当一个请求进入时，一个线程会一直执行任务，直到它到达数据库，任务必须等待数据库的响应。此时，线程返回到线程池并继续执行其他任务。当DB响应时，它再次由线程池中的某个线程处理，并返回HTTP响应
HTTP服务器只是为每个请求生成
虚拟线程。如果存在IO，虚拟线程将等待任务完成。然后返回HTTP响应。基本上，
虚拟线程
不存在池业务

考虑到硬件和吞吐量保持不变，在响应时间或处理吞吐量方面，任何一种解决方案都会比另一种更好吗？

我的猜测是，w.r.t的性能不会有任何区别。
我们没有从异步API中获得好处。我们可能会得到类似于异步的性能，但是使用同步代码

http服务器有一个专用的线程池。。。。
一个多大的游泳池？（CPU数量）*N+C？N> 1随着锁争用延长了延迟，可以退回到反扩展；其中，当N=1时，可能未充分利用可用带宽。这是一个很好的分析


http服务器刚刚生成。。。
这将是对这一概念的一种非常幼稚的实现。更现实的方法是从动态池中收集，动态池为每个阻塞的系统调用保留一个真正的线程+为每个真正的CPU保留一个真正的线程。至少这是Go背后的人想到的


关键是要防止{处理程序、回调、完成、虚拟线程、goroutine:all pea in a pod}争夺内部资源；因此，在绝对必要之前，他们不会依赖基于系统的阻塞机制。这属于锁避免的范畴，可以通过各种排队策略（参见libdispatch）等来实现。。注意，这使得PEA与底层系统线程分离，因为它们在内部进行多路复用。这是你对分离概念的担忧。在实践中，您可以传递您最喜欢的语言对上下文指针的抽象

如前所述，有一些具体的结果可以直接与这一方法联系起来；还有一些无形资产。锁定很容易——您只需在事务周围设置一个大锁，就可以很好地进行锁定。这是不可伸缩的；但细粒度锁定很难实现。努力工作，努力选择谷物的细度。什么时候使用{locks，CVs，semaghores，barriers，…}在教科书的例子中是显而易见的；在深度嵌套的逻辑中就不那么重要了。锁避免在大多数情况下会使这种情况消失，并且仅限于像malloc（）这样的争用叶组件

我对此持怀疑态度，因为研究表明，系统的规模通常很小，它被转化为锁避免模型，然后被证明更好。我还没有看到一个能让一些有经验的开发人员分析系统的同步行为、转换系统的可伸缩性，然后测量结果的方法。但是，即使这是一场胜利，有经验的开发商也是一种罕见的昂贵商品；可扩展性的核心其实是财务方面的。
由@talex提出的观点非常明确。更进一步

Loom更多的是关于本机并发抽象，它还可以帮助编写异步代码。考虑到它是一个VM级抽象，而不仅仅是代码级抽象（就像我们到目前为止在
CompletableFuture
等方面所做的那样），它允许一个人实现异步行为，但要使用reduce

有了织布机，一个更强大的抽象概念就是救世主。我们已经多次看到了这一点，即使用语法糖进行抽象是如何使一个人有效地编写程序的。无论是JDK8中的功能接口，还是Scala中的理解

使用loom，无需链接多个CompletableFuture（以节省资源）。但是可以同步编写代码。当遇到每个阻塞操作（ReentrantLock、i/o、JDBC调用）时，虚拟线程就会停止。因为这些是轻量级线程，所以上下文