在阅读了Charlie Martin的文章后，我很好奇堆大小是否会对您可以创建的线程数量产生影响，结果完全让我目瞪口呆。

使用Vista Home Premium SP1上的JDK 1.6.0_11，我执行Charlie的测试应用程序，使用不同的堆大小，在2mb到1024mb之间。

例如，要创建一个2 MB的堆，我将使用参数-Xms2m -Xmx2m调用JVM。

以下是我的结果:

2 mb --> 5744 threads
4 mb --> 5743 threads
8 mb --> 5735 threads
12 mb --> 5724 threads
16 mb --> 5712 threads
24 mb --> 5687 threads
32 mb --> 5662 threads
48 mb --> 5610 threads
64 mb --> 5561 threads
96 mb --> 5457 threads
128 mb --> 5357 threads
192 mb --> 5190 threads
256 mb --> 5014 threads
384 mb --> 4606 threads
512 mb --> 4202 threads
768 mb --> 3388 threads
1024 mb --> 2583 threads

堆大小肯定很重要。但是堆大小和最大线程数之间的关系是反比的。

这很奇怪。

你可以处理任意数量的线程;没有限制。我在看电影和使用NetBeans时运行了下面的代码，它正常工作/没有停止机器。我认为你可以保留比这个程序更多的线程。

class A extends Thread {
    public void run() {
        System.out.println("**************started***************");
        for(double i = 0.0; i < 500000000000000000.0; i++) {
            System.gc();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        }
        System.out.println("************************finished********************************");
    }
}

public class Manager {
    public static void main(String[] args) {
        for(double j = 0.0; j < 50000000000.0; j++) {
            A a = new A();
            a.start();
        }
    }
}

这取决于您使用的CPU、操作系统、其他进程在做什么、您使用的Java发行版以及其他因素。我曾经见过一台Windows服务器在关闭机器之前有> 6500个线程。当然，大多数线程都没有做任何事情。一旦机器达到大约6500个线程(在Java中)，整个机器就开始出现问题，变得不稳定。

我的经验表明，Java(最新版本)可以愉快地使用计算机本身所能承载的尽可能多的线程，而不会出现问题。

当然，你必须有足够的RAM，你必须有足够的内存来启动Java，以完成线程正在做的所有事情，并为每个线程有一个堆栈。任何具有现代CPU(最近几代AMD或Intel)和1 - 2gig内存(取决于操作系统)的机器都可以轻松支持具有数千个线程的JVM。

如果你需要一个比这更具体的答案，你最好的选择是侧写。

嗯,很多。

这里有几个参数。特定的VM，加上VM上通常还有运行时参数。这在某种程度上是由操作系统驱动的:底层操作系统对线程有什么支持，它对线程有什么限制?如果虚拟机实际上使用操作系统级别的线程，那就是红色线程/绿色线程。

“支持”是另一个问题。如果你写一个Java程序，就像

   class DieLikeADog {
         public static void main(String[] argv){
             for(;;){
                new Thread(new SomeRunaable).start();
             }
         }
    }

(不要抱怨语法细节，这是我第一次喝咖啡)，那么您肯定会有数百或数千个线程在运行。但是创建一个线程是相对昂贵的，调度器开销可能会变得紧张;不清楚是否可以让这些线程做任何有用的事情。

更新

好吧，忍不住了。下面是我的小测试程序，做了一些修饰:

public class DieLikeADog {
    private static Object s = new Object();
    private static int count = 0;
    public static void main(String[] argv){
        for(;;){
            new Thread(new Runnable(){
                    public void run(){
                        synchronized(s){
                            count += 1;
                            System.err.println("New thread #"+count);
                        }
                        for(;;){
                            try {
                                Thread.sleep(1000);
                            } catch (Exception e){
                                System.err.println(e);
                            }
                        }
                    }
                }).start();
        }
    }
}

在英特尔的OS/X 10.5.6和Java 6 5(见评论)上，这是我得到的

New thread #2547
New thread #2548
New thread #2549
Can't create thread: 5
New thread #2550
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
        at java.lang.Thread.start0(Native Method)
        at java.lang.Thread.start(Thread.java:592)
        at DieLikeADog.main(DieLikeADog.java:6)

现代(systemd) linux系统的附加信息。

有很多关于这个值的资源可能需要调整(例如如何增加JVM线程的最大数量(Linux 64bit));然而，一个新的限制是通过systemd“TasksMax”限制来设置pid。Max在cgroup上。

对于登录会话，UserTasksMax默认值是内核限制pids_max的33%(通常是12,288)，可以在/etc/systemd/logind.conf中重写。

对于服务，DefaultTasksMax默认值是内核限制pids_max的15%(通常是4,915)。您可以通过在“systemctl edit”中设置TasksMax或在/etc/systemd/system.conf中更新DefaultTasksMax来覆盖该服务

在阅读了Charlie Martin的文章后，我很好奇堆大小是否会对您可以创建的线程数量产生影响，结果完全让我目瞪口呆。

使用Vista Home Premium SP1上的JDK 1.6.0_11，我执行Charlie的测试应用程序，使用不同的堆大小，在2mb到1024mb之间。

例如，要创建一个2 MB的堆，我将使用参数-Xms2m -Xmx2m调用JVM。

以下是我的结果:

2 mb --> 5744 threads
4 mb --> 5743 threads
8 mb --> 5735 threads
12 mb --> 5724 threads
16 mb --> 5712 threads
24 mb --> 5687 threads
32 mb --> 5662 threads
48 mb --> 5610 threads
64 mb --> 5561 threads
96 mb --> 5457 threads
128 mb --> 5357 threads
192 mb --> 5190 threads
256 mb --> 5014 threads
384 mb --> 4606 threads
512 mb --> 4202 threads
768 mb --> 3388 threads
1024 mb --> 2583 threads

堆大小肯定很重要。但是堆大小和最大线程数之间的关系是反比的。

这很奇怪。