問一下,線程池里面到底該設(shè)置多少個(gè)線程?

作者：只會一點(diǎn)java

cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html

一、拋出問題

關(guān)于如何計(jì)算并發(fā)線程數(shù)，一般分兩派，來自兩本書，且都是好書，到底哪個(gè)是對的？問題追蹤后，整理如下：

第一派：《Java Concurrency in Practice》即《java并發(fā)編程實(shí)踐》，如下圖：

如上圖，在《Java Concurrency in Practice》一書中，給出了估算線程池大小的公式：

Nthreads=NcpuUcpu(1+w/c)，其中

Ncpu=CPU核心數(shù)

Ucpu=cpu使用率，0~1

W/C=等待時(shí)間與計(jì)算時(shí)間的比率

第二派：《Programming Concurrency on the JVM Mastering》即《Java 虛擬機(jī)并發(fā)編程》

線程數(shù)=Ncpu/（1-阻塞系數(shù)）

二、分析

對于派系一，假設(shè)cpu100%運(yùn)轉(zhuǎn)，即撇開CPU使用率這個(gè)因素，線程數(shù)=Ncpu*(1+w/c)。

現(xiàn)在假設(shè)將派系二的公式等于派系一公式，即Ncpu/（1-阻塞系數(shù)）=Ncpu*(1+w/c),===》阻塞系數(shù)=w/(w+c)，即阻塞系數(shù)=阻塞時(shí)間/（阻塞時(shí)間+計(jì)算時(shí)間），這個(gè)結(jié)論在派系二后續(xù)中得到應(yīng)征，如下圖：

由此可見，派系一和派系二其實(shí)是一個(gè)公式……這樣我就放心了……

三、實(shí)際應(yīng)用

那么實(shí)際使用中并發(fā)線程數(shù)如何設(shè)置呢？分析如下（我們以派系一公式為例）：

Nthreads=Ncpu*(1+w/c)

IO密集型：一般情況下，如果存在IO，那么肯定w/c>1（阻塞耗時(shí)一般都是計(jì)算耗時(shí)的很多倍）,但是需要考慮系統(tǒng)內(nèi)存有限（每開啟一個(gè)線程都需要內(nèi)存空間），這里需要上服務(wù)器測試具體多少個(gè)線程數(shù)適合（CPU占比、線程數(shù)、總耗時(shí)、內(nèi)存消耗）。如果不想去測試，保守點(diǎn)取1即，Nthreads=Ncpu*(1+1)=2Ncpu。這樣設(shè)置一般都OK。擴(kuò)展一下：JAVA多線程和并發(fā)基礎(chǔ)面試問答

計(jì)算密集型：假設(shè)沒有等待w=0，則W/C=0. Nthreads=Ncpu。

至此結(jié)論就是：

IO密集型=2Ncpu（可以測試后自己控制大小，2Ncpu一般沒問題）（常出現(xiàn)于線程中：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)交互、文件上傳下載、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)鹊龋?/p>

計(jì)算密集型=Ncpu（常出現(xiàn)于線程中：復(fù)雜算法）

java中：Ncpu=Runtime.getRuntime().availableProcessors()

當(dāng)然派系一種《Java Concurrency in Practice》還有一種說法，

即對于計(jì)算密集型的任務(wù)，在擁有N個(gè)處理器的系統(tǒng)上，當(dāng)線程池的大小為N+1時(shí)，通常能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的效率。(即使當(dāng)計(jì)算密集型的線程偶爾由于缺失故障或者其他原因而暫停時(shí)，這個(gè)額外的線程也能確保CPU的時(shí)鐘周期不會被浪費(fèi)。)

即，計(jì)算密集型=Ncpu+1，但是這種做法導(dǎo)致的多一個(gè)cpu上下文切換是否值得，這里不考慮。讀者可自己考量。

四、總結(jié)：

選擇線程池并發(fā)線程數(shù)的因素很多：任務(wù)類型、內(nèi)存等線程中使用到所有資源都需要考慮。

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