面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

本文探讨了多线程编程在CPU密集型和I/O密集型程序中的应用,分析了如何确定最优线程数以最大化CPU和I/O资源利用率,并讨论了线程数与CPU核数的关系。

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由于细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点整理出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!

接下来开始分享啦

为什么要使用多线程?

防止并发编程出错最好的办法就是不写并发程序

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

既然多线程编程容易出错,为什么它还经久不衰呢?

A:那还用说,肯定在某些方面有特长呗,比如你知道的【它很快,非常快】

我也很赞同这个答案,但说的不够具体

并发编程适用于什么场景?

如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字,面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己

  1. 并发编程在所有场景下都是快的吗?
  2. 知道它很快,何为快?怎样度量?

想知道这两个问题的答案,我们需要一个从【定性】到【定量】的分析过程

使用多线程就是在正确的场景下通过设置正确个数的线程来最大化程序的运行速度(我感觉你还是啥也没说)

将这句话翻译到硬件级别就是要充分的利用 CPU 和 I/O 的利用率

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

两个正确得到保证,也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O的目的了。最关键是,如何做到两个【正确】?

在聊具体场景的时候,我们必须要拿出我们的专业性来。送你两个名词 buff 加成

  • CPU 密集型程序
  • I/O 密集型程序
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CPU 密集型程序

一个完整请求,I/O操作可以在很短时间内完成, CPU还有很多运算要处理,也就是说 CPU 计算的比例占很大一部分

假如我们要计算 1+2+....100亿 的总和,很明显,这就是一个 CPU 密集型程序

在【单核】CPU下,如果我们创建 4 个线程来分段计算,即:

  1. 线程1计算 [1,25亿)
  2. ...... 以此类推
  3. 线程4计算 [75亿,100亿]

我们来看下图他们会发生什么?

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

由于是单核 CPU,所有线程都在等待 CPU 时间片。按照理想情况来看,四个线程执行的时间总和与一个线程5独自完成是相等的,实际上我们还忽略了四个线程上下文切换的开销

所以,单核CPU处理CPU密集型程序,这种情况并不太适合使用多线程

此时如果在 4 核CPU下,同样创建四个线程来分段计算,看看会发生什么?

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

每个线程都有 CPU 来运行,并不会发生等待 CPU 时间片的情况,也没有线程切换的开销。理论情况来看效率提升了 4 倍

所以,如果是多核CPU 处理 CPU 密集型程序,我们完全可以最大化的利用 CPU 核心数,应用并发编程来提高效率

I/O密集型程序

与 CPU 密集型程序相对,一个完整请求,CPU运算操作完成之后还有很多 I/O 操作要做,也就是说 I/O 操作占比很大部分

我们都知道在进行 I/O 操作时,CPU是空闲状态,所以我们要最大化的利用 CPU,不能让其是空闲状态

同样在单核 CPU 的情况下:

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

从上图中可以看出,每个线程都执行了相同长度的 CPU 耗时和 I/O 耗时,如果你将上面的图多画几个周期,CPU操作耗时固定,将 I/O 操作耗时变为 CPU 耗时的 3 倍,你会发现,CPU又有空闲了,这时你就可以新建线程 4,来继续最大化的利用 CPU。

综上两种情况我们可以做出这样的总结:

线程等待时间所占比例越高,需要越多线程;线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。

到这里,相信你已经知道第一个【正确】使用多线程的场景了,那创建多少个线程是正确的呢?

创建多少个线程合适?

面试如果问到这个问题,这可是对你理论和实践的统考。想完全答对,你必须要【精通/精通/精通】小学算术

从上面知道,我们有 CPU 密集型和 I/O 密集型两个场景,不同的场景当然需要的线程数也就不一样了

CPU 密集型程序创建多少个线程合适?

有些同学早已经发现,对于 CPU 密集型来说,理论上 线程数量 = CPU 核数(逻辑)就可以了,但是实际上,数量一般会设置为 CPU 核数(逻辑)+ 1, 为什么呢?

《Java并发编程实战》这么说:

计算(CPU)密集型的线程恰好在某时因为发生一个小错误或者因其他原因而暂停,刚好有一个“额外”的线程,可以确保在这种情况下CPU周期不会中断工作。

所以对于CPU密集型程序, CPU 核数(逻辑)+ 1 个线程数是比较好的经验值的原因了

I/O密集型程序创建多少个线程合适?

上面已经让大家按照图多画几个周期(你可以动手将I/O耗时与CPU耗时比例调大,比如6倍或7倍),这样你就会得到一个结论,对于 I/O 密集型程序:

最佳线程数 = (1/CPU利用率) = 1 + (I/O耗时/CPU耗时)

我这么体贴,当然担心有些同学不理解这个公式,我们将上图的比例手动带入到上面的公式中:

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

这是一个CPU核心的最佳线程数,如果多个核心,那么 I/O 密集型程序的最佳线程数就是:

最佳线程数 = CPU核心数 * (1/CPU利用率) = CPU核心数 * (1 + (I/O耗时/CPU耗时))

说到这,有些同学可能有疑问了,要计算 I/O 密集型程序,是要知道 CPU 利用率低,如果我不知道这些,那要怎样给出一个初始值呢?

按照上面公式,假如几乎全是 I/O耗时,所以纯理论你就可以说是 2N(N=CPU核数),当然也有说 2N + 1的,(我猜这个 1 也是 backup),没有找到具体的推导过程,在【并发编程实战-8.2章节】截图在此,大家有兴趣的可以自己看看

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

理论上来说,理论上来说,理论上来说,这样就能达到 CPU 100% 的利用率

如果理论都好用,那就用不着实践了,也就更不会有调优的事出现了。不过在初始阶段,我们确实可以按照这个理论之作为伪标准, 毕竟差也可能不会差太多,这样调优也会更好一些

谈完理论,咱们说点实际的,公式我看懂了(定性阶段结束),但是我有两个疑问:

  1. 我怎么知道具体的 I/O耗时和CPU耗时呢?
  2. 怎么查看CPU利用率?

没错,我们需要定量分析了

幸运的是,我们并不是第一个吃螃蟹的仔儿,其实有很多 APM (Application Performance Manager)工具可以帮我们得到准确的数据,学会使用这类工具,也就可以结合理论,在调优的过程得到更优的线程个数了。我这里简单列举几个,具体使用哪一个,具体应用还需要你自己去调研选择,受篇幅限制,暂不展开讨论了

  1. SkyWalking
  2. CAT
  3. zipkin

上面了解了基本的理论知识,那面试有可能问什么?又可能会以怎样的方式提问呢?

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面试小问

小问一

假设要求一个系统的 TPS(Transaction Per Second 或者 Task Per Second)至少为20,然后假设每个Transaction由一个线程完成,继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s

如何设计线程个数,使得可以在1s内处理完20个Transaction?

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

但是,但是,这是因为没有考虑到CPU数目。家里又没矿,一般服务器的CPU核数为16或者32,如果有80个线程,那么肯定会带来太多不必要的线程上下文切换开销(希望这句话你可以主动说出来),这就需要调优了,来做到最佳 balance

小问二

计算操作需要5ms,DB操作需要 100ms,对于一台 8个CPU的服务器,怎么设置线程数呢?

如果不知道请拿三年级期末考试题重新做(今天晚自习留下来),答案是:

线程数 = 8 * (1 + 100/5) = 168 (个)

那如果DB的 QPS(Query Per Second)上限是1000,此时这个线程数又该设置为多大呢?

同样,这是没有考虑 CPU 数目,接下来就又是细节调优的阶段了

因为一次请求不仅仅包括 CPU 和 I/O操作,具体的调优过程还要考虑内存资源,网络等具体内容

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

增加 CPU 核数一定能解决问题吗?

看到这,有些同学可能会认为,即便我算出了理论线程数,但实际CPU核数不够,会带来线程上下文切换的开销,所以下一步就需要增加 CPU 核数,那我们盲目的增加 CPU 核数就一定能解决问题吗?

在讲互斥锁的内容是,我故意遗留了一个知识:

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

怎么理解这个公式呢?

面试问你,创建多少个线程合适?你该怎么说?

 

这个结论告诉我们,假如我们的串行率是 5%,那么我们无论采用什么技术,最高也就只能提高 20 倍的性能。

如何简单粗暴的理解串行百分比(其实都可以通过工具得出这个结果的)呢?来看个小 Tips:

Tips: 临界区都是串行的,非临界区都是并行的,用单线程执行临界区的时间/用单线程执行(临界区+非临界区)的时间就是串行百分比

现在你应该理解我在讲解 synchronized 关键字时所说的:

最小化临界区范围,因为临界区的大小往往就是瓶颈问题的所在,不要像乱用try catch那样一锅端

总结

多线程不一定就比单线程高效,比如大名鼎鼎的 Redis (后面会分析),因为它是基于内存操作,这种情况下,单线程可以很高效的利用CPU。而多线程的使用场景一般是存在相当比例的I/O或网络操作

另外,结合小学数学题,我们已经了解了如何从定性到定量的分析的过程,在开始没有任何数据之前,我们可以使用上文提到的经验值作为一个伪标准,其次就是结合实际来逐步的调优(综合 CPU,内存,硬盘读写速度,网络状况等)了

最后,盲目的增加 CPU 核数也不一定能解决我们的问题,这就要求我们严格的编写并发程序代码了

灵魂追问

  1. 我们已经知道创建多少个线程合适了,为什么还要搞一个线程池出来?
  2. 创建一个线程都要做哪些事情?为什么说频繁的创建线程开销很大?
  3. 多线程通常要注意共享变量问题,为什么局部变量就没有线程安全问题呢?
  4. ......

过上面的介绍,相信大家对线程方面有了进一步的认识,希望能够帮助到大家!

由于细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点整理出来粗略的介绍

最近整理了一份Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring
原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。

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<think>好的,用户的是在面试中如何回答关于Python线程、进程、协程的题,以及如何解决GIL锁的题。首先,我需要回忆一下之前准备的关于Python并发编程的知识点,并确保信息准确。 首先,用户可能正在准备面试,特别是技术岗位,所以需要详细但清晰的解释。他们可能希望了解线程、进程、协程的区别和应用场景,以及GIL的影响和解决办法。我需要分步骤来组织回答,确保结构清晰,便于用户理解和记忆。 接下来,思考如何区分线程、进程和协程。线程是操作系统调度的最小单位,共享内存空间,但在Python中由于GIL的存在,多线程并不适合CPU密集型任务。进程拥有独立的内存空间,适合CPU密集型任务,但开销较大。协程是用户态的轻量级线程,适合IO密集型任务,由事件循环调度,如asyncio库。 然后,关于GIL的题。GIL是全局解释器锁,确保同一时刻只有一个线程执行字节码,这影响了多线程在CPU密集型任务中的性能。解决GIL的方法通常包括使用多进程、C扩展、其他解释器(如Jython、IronPython)或协程。需要具体说明每种方法的适用场景和优缺点。 还要考虑用户可能的深层需求,比如实际应用中的选择策略,如何根据任务类型选择并发方式。需要举例子说明,比如IO密集型用协程,CPU密集型用多进程,或者结合使用多进程和协程。 另外,要确保回答符合之前提到的格式要求:使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个题可能涉及较少的数学公式,重点在概念解释和解决方案。结构要清晰,分点回答,可能使用列表和表格来对比不同方法。 需要检查是否有遗漏的重要点,比如GIL对多线程的影响,协程的实现原理(如事件循环、async/await),以及多进程间通信的方式(如队列、管道)。此外,提到第三方库如multiprocessing、concurrent.futures、asyncio的使用示例可能有助于加强回答的实用性。 最后,总结部分要强调选择合适的方法取决于任务类型,理解各种并发方式的优缺点,以及合理利用工具和架构设计来绕过GIL的限制。确保回答真实可靠,参考权威资料或官方文档,避免错误信息。</think>以下是针对面试题的结构化回答,结合技术原理和实践建议: --- ### 一、理解线程、进程、协程的核心差异 #### 1. **线程(Thread)** - **定义**:操作系统调度的最小单位,共享进程内存空间。 - **Python特点**: - 受GIL(全局解释器锁)限制,**多线程在CPU密集型任务中无法并行**。 - 适合**I/O密集型任务**(如网络请求、文件读写)。 - **示例场景**: ```python import threading def download(url): # 模拟下载任务(I/O阻塞) print(f"下载完成:{url}") urls = ["url1", "url2", "url3"] threads = [threading.Thread(target=download, args=(url,)) for url in urls] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() ``` #### 2. **进程(Process)** - **定义**:独立内存空间的程序实例,由操作系统直接管理。 - **Python特点**: - 无GIL限制,**可并行执行CPU密集型任务**。 - 创建和切换开销大,需谨慎管理进程间通信(IPC)。 - **示例场景**: ```python from multiprocessing import Process def calculate(n): # 计算密集型任务 result = sum(i*i for i in range(n)) print(f"结果:{result}") processes = [Process(target=calculate, args=(10**6,)) for _ in range(4)] for p in processes: p.start() for p in processes: p.join() ``` #### 3. **协程(Coroutine)** - **定义**:用户态轻量级线程,由事件循环调度,**单线程内实现高并发**。 - **Python特点**: - 适合**高并发I/O密集型任务**(如Web服务器)。 - 通过`async/await`语法实现,依赖`asyncio`等库。 - **示例场景**: ```python import asyncio async def fetch_data(url): # 模拟异步HTTP请求 await asyncio.sleep(1) return f"Data from {url}" async def main(): tasks = [fetch_data(f"url{i}") for i in range(3)] results = await asyncio.gather(*tasks) print(results) asyncio.run(main()) ``` --- ### 二、GIL题的本质与解决方案 #### 1. **GIL(全局解释器锁)的作用** - **核心机制**:确保同一时刻仅有一个线程执行Python字节码。 - **影响**: - **多线程在CPU密集型任务中性能低下**(如科学计算、图像处理)。 - 对I/O密集型任务影响较小(线程在I/O等待时会释放GIL)。 #### 2. **解决GIL题的策略** | 方法 | 原理与适用场景 | 示例工具/库 | |---------------------|----------------------------------------|-------------------------------| | **多进程替代多线程** | 利用多核CPU并行执行,规避GIL | `multiprocessing`, `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` | | **C扩展模块** | 在C扩展中释放GIL(如NumPy、Cython) | 编写C扩展时使用`Py_BEGIN_ALLOW_THREADS` | | **其他解释器** | 使用无GIL的解释器(如Jython、PyPy) | Jython(基于JVM), PyPy(使用JIT) | | **协程+异步IO** | 单线程内高并发处理I/O任务,避免线程切换 | `asyncio`, `aiohttp`, `uvloop` | | **混合架构** | 多进程管理 + 协程处理I/O | 多进程部署 + 异步Web框架(FastAPI) | #### 3. **实际工程建议** - **CPU密集型**:优先使用多进程或C扩展。 ```python # 使用进程池加速计算 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor with ProcessPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(calculate, [10**6]*4)) ``` - **I/O密集型**:使用协程或线程池。 ```python # 使用线程池处理高并发I/O from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor: executor.map(download, urls) ``` - **混合场景**:多进程运行独立事件循环(如每个进程启动一个异步服务器)。 --- ### 三、面试回答模板 1. **区分场景**: - “Python的线程适合I/O密集型任务,但受GIL限制;进程可绕过GIL实现多核并行;协程在单线程内用更少资源处理高并发I/O。” 2. **GIL解决方案**: - “解决GIL题通常需要结合任务类型。例如,对CPU密集型任务使用多进程或C扩展,对高并发I/O用协程,或者选用无GIL的解释器。” 3. **实际经验**: - “在项目中,我曾用`multiprocessing`加速图像处理,用`asyncio`优化API请求吞吐量。关键是根据场景选择工具组合。” --- ### 四、延伸思考 - **未来趋势**:Python 3.12+正在探索子解释器(Per-Interpreter GIL)进一步解耦GIL。 - **架构设计**:分布式任务队列(如Celery)可将负载分散到多台机器,彻底规避单机GIL限制。 掌握这些原则,能更灵活地应对Python并发编程挑战!
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