在Java中，默认情况下只有一个线程运行。这意味着在一个Java程序中，只有一个主线程可以执行代码。但是，有时我们也会说Java默认有两个线程，一个主线程负责执行代码和一个GC线程负责（垃圾回收）。当然，Java也提供了一些机制来实现多线程编程，以便同时执行多个任务。
在Spring框架中，线程的创建通常是由Java的线程池来管理的。Spring框架本身并不会直接管理线程的创建，而是依赖于底层的线程池来分配和管理线程。通常情况下，Spring框架会使用Java的线程池来处理并发请求，你可以通过配置来调整线程池的大小、线程的存活时间、队列的大小等参数，以满足你的系统需求。
在处理请求时，Spring框架会从线程池中获取一个空闲的线程来处理每个请求，这样可以避免频繁地创建和销毁线程，提高系统的性能和效率。通过合理地配置线程池，可以实现对并发请求的高效处理。
另外，使用@Async注解可以让你的方法在异步的情况下执行，这样可以提高系统的并发能力。通过使用@Async注解，你可以将某些耗时的操作放到后台线程中执行，从而释放主线程，提高系统的吞吐量和性能。
而如果没有在 @Async 注解中指定线程池，就会使用默认的线程池。默认的线程池为 SimpleAsyncTaskExecutor 。 该线程池不会复用线程，每有一个新任务被提交，该线程池就会创建一个新的线程实例用于执行任务。因此高并发情景下，必须使用配置的线程池，显示的申明线程池的大小等，来避免频繁地创建和销毁线程，提高系统的性能和效率。
在Spring框架中，默认情况下，每个请求会被分配到一个独立的线程来处理，因此在调用service方法处理这些请求时，会是并发执行的。Spring框架本身并不会限制service方法的执行方式，它会根据请求的并发情况，自动分配线程来处理这些请求，从而实现并发执行。
当然，具体的并发处理方式还取决于你的系统配置和业务逻辑。你可以通过配置线程池或者使用异步处理的方式来进一步控制并发执行的方式。通过合理的配置和设计，可以实现高效的并发处理，提高系统的性能和吞吐量。
在Spring框架中，即使你没有使用@Async注解，当一个Controller方法同时接收到多个请求时，Spring框架会自动为每个请求分配一个独立的线程来处理，从而实现并发处理。这是因为Spring MVC框架本身就是基于Servlet容器的，而Servlet容器会为每个请求分配一个独立的线程来处理。
因此，在这种情况下，Spring框架会自动使用多线程来处理并发请求，而不需要额外的配置或者@Async注解。@Async注解主要用于在业务逻辑中明确地标识哪些方法需要在独立的线程中异步执行，而不是用于处理Controller方法同时接收多个请求的情况。
如果没有在Service方法上使用@Async注解，那么这个Service方法将会是同步执行的。在Spring框架中，默认情况下，每个请求会被分配到一个独立的线程中执行，这意味着即使是高并发情况下，多个Controller方法被多个线程同时执行，它们调用的同一个Service方法也会在各自的线程中同步执行。
这种情况下，Spring框架会确保每个请求的Service方法调用是原子性的，也就是说在同一个请求中，Service方法中的操作会在一个事务中执行，从而保证了操作的一致性和原子性。但是在不同请求之间，由于每个请求都会有自己的线程，所以多个请求同时调用同一个Service方法时，可能会存在并发访问的情况。
因此，在高并发情况下，你可能需要考虑使用并发控制手段来确保数据的一致性和业务的正确性，比如使用数据库事务、锁机制或者消息队列等。如果确实有高并发的需求，你还可以考虑使用@Async注解来将Service方法中的多个数据库操作放到不同的线程中执行，以提高系统的并发能力。
要确保Service方法的原子性，你可以考虑以下几种方法：
**使用数据库事务：**在Service方法中使用数据库事务来确保查询和扣款操作的原子性。通过使用@Transactional注解或者编程式事务管理，你可以将查询和扣款操作放在同一个事务中，从而保证它们要么同时成功，要么同时失败。
**使用悲观锁：**在查询账户余额和扣款的过程中，使用数据库的悲观锁机制来确保在同一时间只有一个线程可以对账户进行操作，避免并发访问导致的数据不一致问题。
**使用乐观锁：**在数据库中使用乐观锁机制，通过版本号或时间戳等方式来确保在更新账户余额时不会发生并发冲突，从而保证更新操作的原子性。
**使用分布式锁：**如果你的系统是分布式的，你可以考虑使用分布式锁来确保在集群环境中只有一个节点可以执行查询和扣款操作，避免并发访问导致的问题。
**使用消息队列：**将查询和扣款操作放到消息队列中，让消费者单独处理扣款逻辑。这样可以将查询和扣款解耦，并确保扣款操作的原子性。
选择哪种方法取决于你的具体业务场景和系统架构。在实际应用中，通常会结合多种手段来确保原子性、并发控制和系统的稳定性。同时，你可能还需要考虑事务的隔离级别、幂等性等问题，以确保系统在高并发情况下的安全性和正确性。