Virtuelle Threads in Java bieten ein leichtgewichtiges Nebenläufigkeitsmodell, das besonders für I/O-gebundene Workloads effektiv ist. In Spring-AI-Anwendungen sind Aufrufe an LLM-APIs typischerweise blockierend, was Plattform-Threads bindet und die Skalierbarkeit einschränkt. Dieser Benchmark vergleicht herkömmliche Thread-pro-Request-Verarbeitung mit virtuellen Threads für synchrone LLM-Aufrufe. Die Ergebnisse zeigen, dass virtuelle Threads mehr gleichzeitige Anfragen mit geringerer Latenz und reduziertem Speicherbedarf bewältigen können. Die Implementierung nutzt Springs Unterstützung für virtuelle Threads und erfordert nur minimale Codeänderungen. Für Teams, die KI-gestützte Dienste auf der JVM entwickeln, ist die Einführung virtueller Threads eine risikoarme, wirkungsvolle Optimierung.
Virtuelle Java-Threads können Durchsatz und Latenz bei blockierender LLM-I/O in Spring AI deutlich verbessern. Ein praktischer Benchmark für KI-Service-Integrationen.