JDK17 的并发改造在五类高并发场景里已经落地，实际运行显示性能和并发处理能力都有明显提升，并且有可复制的实现方案和代码细节。

这话放到实处，就是教你按场景选线程模型，不是盲目换技术。拿几个常见的高并发问题说清楚，顺着从背景到做法、从问题到细节把事儿讲明白。目的很简单：哪种场景用虚拟线程，哪种场景别用，边界在哪儿要心里有数。

先说消息队列消费端。这类场景典型特点是每条消息都要做一次 HTTP 调用或写库，属于 IO 密集型。传统模式用固定线程池，一到线程上限吞吐就被卡死。把每条消息交给虚拟线程处理后，就能做到几乎无界的并发，处理队列不再被线程数绑住。常见实现是用 newVirtualThreadPerTaskExecutor 提交任务，任务内部仍然是阻塞式调用，但外部线程开销小。实操里要注意两点：别把并发弄成无限制，网络带宽、目标服务能力、文件描述符这些是真正的瓶颈，要加背压或限流；还有要处理好异常、超时和优雅停机，别把大量未完成的 IO 留在系统里。简单说，虚拟线程把等待变便宜了，但外部资源依然要管好。

再说那种秒杀、抢购这类写密集场景。问题不在等 IO，而在并发写带来的锁竞争。用 synchronized 或普通 Lock 在高并发下会把吞吐拖垮。比较靠谱的做法是用无锁原子类，比如 AtomicLong、LongAdder，用 CAS 做原子更新来减少阻塞。具体到库存扣减，经常用读当前值、算新值、用 compareAndSet 提交，失败就重试的循环。碰到极端并发，还可以做分段计数或乐观合并，把热点拆成多份计数器，最后再合并，这样能降低单点竞争。但也要清醒：CAS 重试会耗 CPU，设计好分片策略和退避手段能把重试成本降下来。

缓存服务的场景通常是读多写少，读 QPS 可能到一万级别，写只有百级别。目标是读操作不被阻塞、写操作不影响大多数读流。JDK17 对 StampedLock 的优化在这种场景里表现不错。实践里先做乐观读（tryOptimisticRead），读完后用 validate 检查是否有写者干预；如果验证失败，再退到悲观读锁。写的时候拿写锁，做完释放。细节别忽略：如果写操作需要同步到下游（比如要刷新数据库），这类慢操作要放在写锁外面，别把慢 IO 扯进锁里，否则乐观读会频繁回退，反而拖慢整体。

商品详情页并发查询也是常见问题。一个详情页往往要并行查商品信息、库存、价格、评论统计这几项。串行查一次等于四个接口时间相加，延迟拉长。改成并行执行后，耗时变成最长的那一条。把各个查询封成阻塞调用，分别丢给虚拟线程跑，最后 join 汇总，响应会明显短很多。注意点有两条：数据库连接池是有限的，并行任务不能无限开，得根据 DB 池大小调度并发或者扩大连接池；再有，某个子接口超时或失败不能让整个详情页挂掉，要设计降级或局部响应策略，保证用户至少能看到部分信息。

最早也最极端的是批量调用第三方 API 的场景。这类任务单次请求可能阻塞在 100ms 左右，要支撑每秒十万级别的并发，传统线程池根本吃不消。虚拟线程允许每个请求对应一个线程，等待阶段不占物理线程资源，从而能把并发推高好几个数量级。落地要点包括：使用支持阻塞的 HTTP 客户端、开启连接池和 keep-alive、设定合理的超时与重试策略；上游要做限流和熔断，避免突发流量把第三方拖垮；同时持续监控 socket、文件描述符、连接数等系统资源，避免其他环节成为瓶颈。实测显示，只要外部依赖能扛得住，虚拟线程配合合适的网络配置能大幅提升并发能力。

把这些场景放一起看，会发现共同思路：按任务类型选线程模型。IO 密集、等待多的任务适合用虚拟线程；写密集、冲突多的场景适合无锁原子或分段策略；读多写少的缓存场景适用 StampedLock 的乐观读加回退方式。落地时务必把资源边界、网络和连接池等现实约束算进去。还有几条实操提醒，别忽视：对每个任务设超时和限次重试；任务异常要有兜底，不能悄悄丢在队列里；优雅停机时要等待正在做的 IO 完成或主动断开，避免连接泄露。示例代码和具体的优化思路都已经准备好，可以直接拿到项目里去测验和调整。