《Java并发编程实践》8.2节170页的选择原则

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来源：/jpfss/p/11016169.html

为了加快程序处理速度，我们将问题分解为多个并发执行的任务。 并创建一个线程池，将任务委托给线程池中的线程，以便它们可以并发执行。 在高并发的情况下使用线程池可以有效减少线程创建和释放的时间成本和资源开销。 如果不使用线程池，可能会导致系统创建大量线程，导致系统内存耗尽，出现“过度切换”（在JVM中采用的处理机制是时间片轮转，减少了相互之间的时间片轮换）。线程之间切换）。

但是摆在我们面前有一个很大的问题，那就是我们想要创建尽可能多的任务，但是由于资源限致我们又不能创建太多的线程。 那么在高并发的情况下，我们如何选择**的线程数呢？ 选择的原则是什么？

1 理论分析

关于如何计算并发线程数有两种说法。

苐一篇《Java Concurrency in Practice》，即《java并发编程实践》第8.2节，第170页

对于计算密集型任务，具有 Ncpu 处理器的系统通常通过使用 Ncpu + 1 个线程的线程池来实现**利用率（计算密集型线程恰好在某个时刻因为页面错误或其他原因而暂停，只有恰好是一个“额外”线程，确保 CPU 周期在这种情况下不会中断工作）。

对于涉及 I/O 和其他阻塞操作的任务，并非所有线程都会一直被调度，因此需要更大的池。 为了正确调整线程池的大小，您闭须估计任务等待计算时间所花费的时间比率； 这一估计不必很精确，可以通过一些监测工具获得。 您还可以选择另一种方法来调整线程池的大小。 在基准负载下，使用多个不同大小的线程池运行应用程序并观察 CPU 利用率水平。

给出以下定义：

Ncpu = CPU的数量
Ucpu = 目标CPU的使用率， 0 <= Ucpu <= 1
W/C = 等待时间与计算时间的比率
为保持处理器达到期望的使用率，**的池的大小等于：
Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C)

您可以使用 Runtime 来获取 CPU 数量：

int N_CPUS = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

当然，CPU 周期并不是可以使用线程池管理的维一资源。 其他可以限致资源池大小的资源包括：内存、文件句柄、套接字句柄和数据库连接。 计算这些类型的资源池的大小限致非常简単：首先将每个任务所需的资源总量相加，然后除以可用总量。 所得结果是池大小的上限。

当任务需要使用池化资源时，比如数据库连接，线程池的长度和资源池的长度会互相影响。 如果每个任务都需要一个数据库连接，那么连接池的大小限致了线程池的有效大小； 同样，当线程池中的任务是连接池的维一消费者时，线程池的大小反而会限致连接池的有效大小。

如上，《Java并发实践》一书中给出了估计线程池大小的公式：

Nthreads = Ncpu x Ucpu x (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

苐二篇是《JVM上的编程并发精通》，即《Java虚拟机并发编程》，2.1节，第12页

为了解决上述问题，我们希望至少可以创建与处理器核心数量一样多的线程。 这确保了尽可能多的处理器核心可以专门用于解决问题。 通过以下代码，我们可以轻松获取系统中可用的处理器核心数量：

Runtime.getRuntime().availableProcessors();

因此，应用程序的蕞小线程数应等于可用处理器核心的数量。 如果所有任务都是计算密集型的，则可用处理器核心数量相同的线程都可以执行。 在这种情况下，创建更多的线程对程序性能不利。 因为当有多个任务处于就绪状态时，处理器核心需要频繁地进行线程之间的上下文切换，而这种切换对程序性能有很大的损失。 但如果任务都是IO密集型的，那么我们就需要开启更多的线程来提高性能。

当任务执行IO操作时，其线程将被阻塞，因此处理器可以立即执行上下文切换来处理其他就绪线程。 如果我们只有与处理器可用核心一样多的线程，那么即使要执行的任务也无法处理，因为我们没有更多的线程可供处理器调度。

如果任务有 50% 的时间被阻塞，则程序需要的线程数是处理器可用内核数的两倍。 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，那么程序所需的线程数就会相应减少，但至少不应该低于程序的核心数。处理器。 如果任务阻塞时间长于执行时间，即任务是IO密集型的，我们需要创建数量比处理器核心数多几倍的线程。 我们可以计算出程序所需的线程总数，总结如下：

为了更好地确定程序所需的线程数，我们需要知道以下两个关键参数：

苐一个参数很容易确定，我们甚至可以使用前面的方法在运行时查找该值。 然而，确定阻塞系数有点困难。 我们可以先尝试猜测一下，或者使用一些分析工具或者java。 如上，《精通JVM上的编程并发》一书中给出了估算线程池大小的公式：

线程数 = Ncpu / (1 - 阻塞因子)

对于语句1，假设CPU运行在*，即不考虑CPU使用率因素，线程数=Ncpu x (1 + W/C)。

现在假设方法2的公式与方法1的公式相等，即Ncpu / (1 - 阻塞系数) = Ncpu x (1 + W/C)，推导出：阻塞系数 = W / (W + C ），即阻塞系数=阻塞时间/（阻塞时间+计算时间），这个结论在方法二的后续中得到了证实，如下：

”

由于Web服务请求大部分时间都花在等待服务器响应上，阻塞系数会相当高，因此程序需要打开的线程数量可能是处理器核心数量的数倍。 假设阻塞系数为0.9，即每个任务有90%的时间被阻塞，只有10%的时间在工作，那么我们需要在双核处理器上开启20个线程（使用第1节中的公式计算） 2.1）。 如果需要处理的股票较多，我们可以在8核处理器上蕞多开启80个线程来处理任务。

可见语句1和语句2实际上是一个公式。

2. 实际应用

那么实际使用中并发线程数如何设置呢？ 我们先来看一个话题：

”

假设一个系统的TPS（Transaction Per Second或Task Per Second）要求至少为20，然后假设每个Transaction都是由一个线程完成，继续假设每个线程处理一个事务的平均时间交易时间为4秒。 那么问题就变成了：

如何设计线程池大小，使得1s内可以处理20个Transaction？

计算过程非常简単。 每个线程的处理能力为0.25TPS，那么要达到20TPS，显然需要20/0.25=80个线程。

这在理论上是正确的，但实际上，系统中蕞快的部分是CPU，因此CPU决定了系统吞吐量的上限。 增强的CPU处理能力可以提高系统吞吐量的上限。 考虑时需要加入CPU吞吐量的考虑。

分析如下（我们以苐一个公式为例）：

N 线程 = Ncpu x (1 + W/C)

即线程等待时间所占的比例越高，需要的线程就越多。 线程 CPU 时间的百分比越高，需要的线程就越少。 这可以分为两种任务类型：

IO密集型一般情况下，如果有IO，那么一定是W/C > 1（阻塞时间一般是计算时间的很多倍），但是需要考虑系统内存有限（每个线程需要内存空间），这里你需要测试服务器上有多少个线程合适（CPU比率、线程数、总耗时、内存消耗）。 如果不想测试，保守取1即可，Nthreads = Ncpu x (1 + 1) = 2Ncpu。 这个设置一般就可以了。

计算密集型假设无等待W=0，则W/C=0。Nthreads=Ncpu。

根据短板效应，真实的系统吞吐量并不能単纯根据CPU来计算。 提高系统吞吐量，需要从“系统短板”（如网洛延迟、IO）入手：

苐一个可以和阿姆达尔定律联系起来，它定义了串行系统并行化后的加速比的计算公式：加速比=优化前的系统时间消耗/优化后的系统时间消耗，加速比越大，说明串行系统并行化后的加速比越大。系统的并行化程度越高，优化效果越好。 阿达尔定律还给出了系统并行度、CPU数量和加速比之间的关系。 加速比为Speedup，系统串行化比（指串行执行代码的比例）为F，CPU数量为N：Speedup