Java中的上下文切换是OS调度器触发的CPU线程切换行为，核心开销在于寄存器搬运、缓存失效、调度器计算及跨核切换；可通过vmstat、pidstat、jstack定位频繁切换，优化手段包括控制线程数、减小锁竞争、采用异步I/O和虚拟线程。
Java 中的上下文切换，是指 CPU 从执行一个线程转为执行另一个线程时，操作系统保存当前线程的运行状态（如程序计数器、寄存器值、栈指针等），并加载目标线程之前保存的状态，使其能从中断处继续执行的过程。它不是 Java 语言本身的特性，而是 JVM 运行在操作系统之上时，由 OS 调度器触发的底层行为。
上下文切换发生的典型时机
以下情况会直接导致线程被切出或切入：
- 时间片耗尽：操作系统为每个线程分配固定长度的时间片（通常几毫秒到几十毫秒），用完即强制让出 CPU，调度器选择下一个就绪线程；
- I/O 阻塞：调用 socket.read()、FileInputStream.read() 等阻塞式 I/O 方法时，线程进入 WAITING 或 BLOCKED 状态，OS 将其挂起，腾出 CPU 给其他线程；
- 主动让出：调用 Thread.sleep()、Object.wait()、Thread.yield() 或 join()，线程自愿放弃当前执行权；
- 锁竞争失败：尝试获取 synchronized 锁或 ReentrantLock 但未成功，线程被挂起进入 Monitor 的 EntryList 或 AQS 队列；
- GC 暂停：部分垃圾收集器（如 Serial、Parallel）触发 Stop-The-World，所有应用线程暂停并恢复，也构成一次批量上下文切换。
上下文切换的核心开销在哪
看似瞬间的操作，实际包含多个耗时环节：
- 寄存器与内核态数据搬运：需将数十个 CPU 寄存器、内核栈、浮点单元状态等写入内存并从内存读回，涉及多次内存访问；
- CPU 缓存局部性破坏：不同线程访问的数据集往往不同，切换后原线程热点数据可能已被驱逐，再次切换回来需重新加载，引发大量缓存缺失（Cache Miss）；
- 调度器参与成本：Linux CFS 要遍历红黑树查找合适线程，更新虚拟运行时间（vruntime）、负载统计等，高并发下队列操作本身也有开销；
- 跨核切换更昂贵：若新线程被调度到另一个物理 CPU 核心，不仅缓存全失效，还可能触发 TLB（地址转换后备缓冲区）刷新，延迟更高。
怎么知道你的应用正在频繁切换
不能只看代码逻辑，得靠真实指标定位：
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系统级观察：用 vmstat 1 查看 cs 列（每秒上下文切换次数），持续高于 10 万需警惕；用 pidstat -w -p
1 关联到具体 Java 进程； -
JVM 级辅助：jstack
抓取线程快照，若大量线程卡在 WAITING on java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject 或 BLOCKED on java.lang.Object，说明锁争用正引发被动切换； - 结合业务表现：吞吐量上不去、平均延迟升高，但 CPU 使用率不高（比如仅 40%），而上下文切换数飙升，往往是“忙等不干活”的典型信号。
减少不必要的上下文切换怎么做
优化方向不是消灭切换（不可能也不必要），而是降低其发生频率和单次代价：
- 控制线程规模：避免为每个请求创建新线程；合理配置线程池（如 IO 密集型用 2×CPU 核数，计算密集型接近 CPU 数），防止线程数远超可用核心；
- 减少锁粒度与竞争：用 ConcurrentHashMap 替代 Hashtable，用 LongAdder 替代 AtomicLong 做计数，分段加锁或无锁化（CAS + 循环重试）；
- 避免阻塞式 I/O：改用 NIO（Selector）或 Netty 等异步框架，让少量线程处理大量连接；
- 善用虚拟线程（JDK 21+）：虚拟线程由 JVM 调度，挂起/恢复不触发 OS 级上下文切换，适合高并发 I/O 场景，但注意其仍需载体平台线程（Carrier Thread）支撑。
