转 根据CPU核心数确定线程池并发线程数

转自: https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

目录

• 一、抛出问题
• 二、分析
• 三、实际应用
• 四、总结：

正文

回到顶部

一、抛出问题

关于如何计算并发线程数，一般分两派，来自两本书，且都是好书，到底哪个是对的？问题追踪后，整理如下：

第一派：《Java Concurrency in Practice》即《java并发编程实践》，如下图：

如上图，在《Java Concurrency in Practice》一书中，给出了估算线程池大小的公式：

Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+w/c)，其中

Ncpu=CPU核心数

Ucpu=cpu使用率，0~1

W/C=等待时间与计算时间的比率

第二派：《Programming Concurrency on the JVM Mastering》即《Java 虚拟机并发编程》

线程数=Ncpu/（1-阻塞系数）

回到顶部

二、分析

对于派系一，假设cpu100%运转，即撇开CPU使用率这个因素，线程数=Ncpu*(1+w/c)。

现在假设将派系二的公式等于派系一公式，即Ncpu/（1-阻塞系数）=Ncpu*(1+w/c),===》阻塞系数=w/(w+c)，即阻塞系数=阻塞时间/（阻塞时间+计算时间），这个结论在派系二后续中得到应征，如下图：

由此可见，派系一和派系二其实是一个公式......这样我就放心了......

回到顶部

三、实际应用

那么实际使用中并发线程数如何设置呢？分析如下（我们以派系一公式为例）：

Nthreads=Ncpu*(1+w/c)

IO密集型：一般情况下，如果存在IO，那么肯定w/c>1（阻塞耗时一般都是计算耗时的很多倍）,但是需要考虑系统内存有限（每开启一个线程都需要内存空间），这里需要上服务器测试具体多少个线程数适合（CPU占比、线程数、总耗时、内存消耗）。如果不想去测试，保守点取1即，Nthreads=Ncpu*(1+1)=2Ncpu。这样设置一般都OK。

计算密集型：假设没有等待w=0，则W/C=0. Nthreads=Ncpu。

至此结论就是：

IO密集型=2Ncpu（可以测试后自己控制大小，2Ncpu一般没问题）（常出现于线程中：数据库数据交互、文件上传下载、网络数据传输等等）

计算密集型=Ncpu（常出现于线程中：复杂算法）

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

=========================此处可略过=============================================

当然派系一种《Java Concurrency in Practice》还有一种说法，

即对于计算密集型的任务，在拥有N个处理器的系统上，当线程池的大小为N+1时，通常能实现最优的效率。(即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。)

即，计算密集型=Ncpu+1，但是这种做法导致的多一个cpu上下文切换是否值得，这里不考虑。读者可自己考量。

======================================================================

回到顶部

四、总结：

选择线程池并发线程数的因素很多：任务类型、内存等线程中使用到所有资源都需要考虑。本文经过对现有文献的分析论证，得出结论，并给出了实际应用公式，实乃工程师之福利，技术之典范......

---

一针见血系列[2]: 线程池里面到底该设置多少个线程呢？论Java多线程和CPU核数的关系

转自: http://swiftlet.net/archives/3012

在Java中，通过下面的代码，我们可以很容易地获取到系统可用的处理器核心数目:

 

1	Runtime.getRuntime().availableProcessors();

基本原则是：应用程序的最小线程数应该等于可用的处理器核数。具体场景又分为以下两种情况：

（1）如果所有的任务都是计算密集型的，则创建处理器可用核心数那么多个线程就可以了。在这种情况下，创建更多的线程对程序性能而言反而是不利的。因为当有多个任务处于就绪状态时，处理器核心需要在线程间频繁进行上下文切换，而这种切换对程序性能损耗较大。
（2）如果任务都是IO密集型的，那么我们就需要开更多的线程来提高性能。当一个任务执行IO操作时，其线程将被阻塞，于是处理器可以立即进行上下文切换以便处理其他就绪线程。如果我们只有处理器可用核心数那么多个线程的话，即使有待执行的任务也无法处理，因为我们已经拿不出更多的线程供处理器调度了。
总之，如果任务有50%的时间处于阻塞状态，则程序所需线程数为处理器可用核心数的两倍。如果任务被阻塞的时间少于50%，即这些任务是计算密集型的，则程序所需线程数将随之减少，但最少也不应低于处理器的核心数。如果任务被阻塞的时间大于执行时间，即该任务是IO密集型的，我们就需要创建比处理器核心数大几倍数量的线程。计算出程序所需线程的总数的公式如下:

线程数=CPU可用核心数/(1-阻塞系数)，其中阻塞系数的取值在0和1之间。

计算密集型任务的阻塞系数为0，而IO密集型任务的阻塞系数则接近1。一个完全阻塞的任务是注定要挂掉的，所以我们无须担心阻塞系数会达到1。