理论上的绝对最大值通常是进程的用户地址空间除以线程堆栈大小(尽管在现实中，如果所有的内存都留给线程堆栈，那么程序就无法正常工作……)

例如，在32位Windows下，每个进程的用户地址空间为2GB，给每个线程128K的堆栈大小，您期望的绝对最大值为16384个线程(=2*1024*1024 / 128)。在实践中，我发现在XP下我可以启动大约13,000。

然后，我认为你本质上是(a)你是否可以在你的代码中管理这么多线程，而不是做明显的愚蠢的事情(比如让它们都等待同一个对象，然后调用notifyAll()…)，以及(b)操作系统是否可以。原则上，如果(a)的答案也是“是”，那么(b)的答案就是“是”。

顺便说一句，你可以在Thread的构造函数中指定堆栈大小;你不需要(可能也不应该)为此而打乱VM参数。

我记得我听过一个关于Clojure的演讲，他在一个贸易展览会上在一些有数千个(9000个?)核的专业机器上运行他的一个应用程序，然后它把它们都加载了。不幸的是，我现在找不到链接(帮助?)

基于此，我认为可以肯定地说，硬件和代码是限制因素，而不是JVM。

至少在Mac OS X 10.6 32位上，操作系统有一个限制(2560)。检查这个stackoverflow线程。

我知道这个问题很老了，但我还是想分享一下我的发现。

我的笔记本电脑能够处理产生25000个线程的程序，所有这些线程以2秒的间隔在MySql数据库中写入一些数据。

我用10,000个线程连续运行这个程序30分钟，然后我的系统也很稳定，我能够做其他正常的操作，如浏览，打开，关闭其他程序等。

当有25,000个线程时，系统速度变慢，但仍保持响应。

当有50,000个线程时，系统立即停止响应，我不得不手动重启系统。

我的系统详细信息如下:

Processor : Intel core 2 duo 2.13 GHz
RAM : 4GB
OS : Windows 7 Home Premium
JDK Version : 1.6

在运行之前，我设置jvm参数-Xmx2048m。

希望能有所帮助。

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。

当我在我的2GB三星AMD处理器笔记本电脑上运行Trisquel linux (Ubuntu 18.04)研究这个主题时。它可以管理9534个线程，然后抛出特殊的异常

在java.base / java.lang.Thread。start0(本地方法) 在java.base / java.lang.Thread.start (Thread.java: 803) 在Main.main (Main.java: 11)

代码:

public class MultithreadingRunnable implements Runnable {
    public void run() {
        System.out.println("ThreadID " +  Thread.currentThread().getId());
    }
 }



public class Main {
    public static void main(String[] ars) {

        for(int i = 0;i<10000;i++){
            Thread mr = new Thread(new MultithreadingRunnable());
            mr.start();
        }
    }
 }