多线程的数量设定

最新推荐文章于 2025-11-12 11:12:04 发布
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最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
CPU核数为4核，一个任务线程cpu耗时为20ms，线程等待（网络IO、磁盘IO）耗时80ms，那最佳线程数目：( 80 + 20 )/20 * 4 = 20。也就是设置20个线程数最佳。

线程的等待时间越大，线程数就要设置越大

1、CPU密集型：操作内存处理的业务，一般线程数设置为：CPU核数 + 1 或者 CPU核数*2。核数为4的话，一般设置 5 或 8

2、IO密集型：文件操作，网络操作，数据库操作，一般线程设置为：cpu核数 / (1-0.9)，核数为4的话，一般设置 40

探讨多线程数量的选择
eternal_yy
11-25 1390
文章目录1. 操作系统相关知识概述2. 使用多线程的目的3. 如何利用多线程提升CPU和IO的综合利用效率4. 理论上如何创建合适数量的线程1. I/O密集型2. CPU密集型5. 实际中线程数的分析 1. 操作系统相关知识概述 首先介绍一下操作系统中CPU和核心数的概念，在每个计算机中，单核或者多核都是针对单个CPU而言，即这个多核或者单核已经集成在CPU内部了，不要理解成每个CPU中只有一个核...
提升--01---线程基础知识--程序、进程、线程--线程池中的线程数量设置多少合适?
时光里的博客
08-18 2291
线程基础知识
CPU模式下线程数到底怎么设？90%的人都忽略了这3个关键参数
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FastDebug的博客
11-12 429
掌握Dify CPU模式下线程数设置的关键，避开性能瓶颈。详解适用场景、负载类型与核心参数调优方法，提升系统响应速度与资源利用率。90%用户忽略的3个细节全解析，值得收藏。
别再纠结线程池大小/线程数量了，没有固定公式的
qq826654664jx的专栏
04-06 780
可能很多人都看到过一个线程数设置的理论： CPU 密集型的程序 - 核心数 + 1 I/O 密集型的程序 - 核心数 * 2 不会吧，不会吧，真的有人按照这个理论规划线程数？ 线程数和CPU的小测试 抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）： 一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。 来写个死循环空跑的例子验证一下： 测试环境：AMD Ryzen 5 3600, 6 - Co
多线程，到底该设置多少个线程？
weixin_30740581的博客
05-27 914
一、前言 “不好了，线上服务器超时严重，请求非常慢，好像报连接数too many了，怎么办？“小伙伴们在反馈。一般我们的技术老大的处理方式，把连接数和线程池调大点，重启，再观察。 往往这个方式是应急措施，治标不治本，因为不知道问题的原因。 有个严重误区，以为线程池设置太小了，调大点请求就会快了。 今天就带着小伙伴们沟通一下，线程池的大小应该如何合理的设置其大小？ 二、问题 如果有两个任...
多线程到底该设置多少个线程？如何设置才能不影响系统性能？
欢迎来到我的博客
07-27 5279
综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。当程序提交一个任务需要一个线程时，会去线程池中查找是否有空闲的线程，若有，则直接使用线程池中的线程工作，若没有，会去判断当前已创建的线程数量是否超过最大线程数量，如未超过，则创建新线程，如已超过，则进行排队等待或者直接抛出异常。下面我们就来看看具体的计算方法。
iOS控制多线程任务数量
10-14
本文将详细讲解如何使用GCD来控制多线程任务的数量，并以`ZKRGlobalQueue^()`为例进行说明。 GCD的基础概念： 1. 队列：GCD中的队列分为串行队列和并行队列。串行队列会按照任务的添加顺序逐一执行，而并行队列则...
解决易语言多线程出错的问题
08-26
在易语言中，多线程编程是实现并发处理、提高系统效率的重要手段。然而，多线程编程往往伴随着一系列挑战，其中包括可能出现的错误。本文将详细讨论如何解决易语言多线程出错的问题。 首先，我们要理解多线程出错...
shell的多线程&当前文件夹下批量插入MySQL
09-30
2. 定义线程数：我们通过变量`thread`来设定最大同时执行的线程数量。然后，用一个for循环向FIFO文件写入字符，这样做的目的是通过字符的数量来控制线程的数量。 3. 执行任务：在这个阶段，我们使用`read -u <fd>`...
多线程以JDBC的方式返回海量数据
02-05
1. **配置线程池**：创建一个合适的线程池，例如，根据服务器性能和数据库连接限制设定线程数量。 2. **分块查询**：将查询语句设计为分页查询，每次只请求一定数量的数据。这可以通过在SQL语句中添加LIMIT和OFFSET...
pi.rar_PI_linux 多线程_多线程_多线程求pi
09-24
合理的线程数量应根据硬件资源（如CPU核心数）来设定，过多的线程可能会引发上下文切换开销，反而降低效率。开发者可能需要使用`sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN)`这样的系统调用来获取系统的核心数，并据此调整线程...
多线程线程数设置多少合适
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北巷东东的专栏
06-30 2万+
前沿 大家都用过线程池，但是线程池数量设置为多少比较合理呢？ 线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！ 首先要考虑到 CPU 核心数，那么在 Java 中如何获取核心线程数？ 可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessor() 方法来获取（可能不准确，作为参考） 或者直接去服务器查看 温故为什么使用线程 场景 如果有两个任务需要处理，一个任务A，一个任务B 方案一：一个线程执行任务
多线程之如何设计线程数量
weixin_44071721的博客
04-26 947
创建多少线程合适， 要看多线程具体的应用场景。， 而针对于CPU密集型程序和I/O密集型程序，其计算最佳线程数的方法是不同的。
并发编程(11)Java线程（中）：创建多少线程才是合适的？
cowbin2012的专栏
12-08 1万+
要解决这个问题，首先要分析以下两个问题： 为什么要使用多线程？ 多线程的应用场景有哪些？ 为什么要使用多线程？ 使用多线程，本质上就是提升程序性能。不过此刻谈到的性能，可能在你脑海里还是比较笼统的，基本上就是快、快、快，这种无法度量的感性认识很不科学，所以在提升性能之前，首要问题是：如何度量性能。 度量性能的指标有很多，但是有两个指标是最核心的，它们就是延迟和吞吐量。延迟指的是发出请求到收到响...
【多线程】创建多少线程才是合适的
杨幂等
07-05 1921
在Java领域，实现并发程序的主要手段是多线程，使用多线程还是比较简单的。但是使用多少个线程却是个困难的问题。经常有人问：各种线程池的线程数量调整成多少是合适的？那我们应该如何设置合适的线程数呢？
线程池大小，线程数计算公式
Code changes the world！
12-28 3276
有一个简单并且适用面比较广的公式： CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。 I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理.
多线程合理配置线程数
weixin_41827053的博客
07-29 508
#cup密集型（计算型代码、Bitmap转换、json转换等） cpu密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，cpu一直在全速运行。 cup密集任务只有在真正的多核CPU上才可以得到加速。 CUP密集型任务配置尽可能少的线程数量： 一般公式：CPU核数+1个线程的线程池 #IO密集型（文件读写、DB读写、网络请求等） IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。 在单线程上运行IO密集型的任务会导致将大量的CPU运算能力浪费在等待上。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在
【多线程】线程池核心数到底如何配置？
爱编程爱运动的博客
02-05 5424
本期内容主要介绍线程池核心数的配置，介绍 JMX 相关内容，其底层是 MBeans ，并举例使用 JMX 与 jconsole 动态配置线程池~
多线程如何确定线程数
weixin_30662539的博客
03-08 301
最佳线程数在使用多线程的时候要注意几个点，1.执行这个处理的时间多长，2.执行这类任务的消息有多频繁我一般的处理，1.如果执行是时间过长但任务很少，我会只用一个线程（这里是无限循环，直到你的进程退出），而且最好在线程池里面直接开一个出来，不要单独去new一个线程实例，好处的话就去看下线程池跟单个线程的知识；2.如果是执行时间短，这里就忽略掉任务的多与少，直接每次都从线程池里取一个线程来执行，因为执...
python 多线程数量
03-01
### Python 中多线程数量限制与设置 在 Python 编程环境中，`threading` 模块提供了 `Semaphore` 类和 `BoundedSemaphore` 类用于控制并发线程的最大数目[^2]。这些工具能够有效地防止过多的线程同时运行而导致系统资源耗尽。 #### 使用 Semaphore 控制线程数 为了实现对启动线程数量的有效管理，可以通过创建一个固定大小的信号量对象，在每个工作线程开始之前获取该信号量，并在线程完成其任务之后释放它： ```python import threading import time def worker(semaphore): with semaphore: print(f'Thread {threading.current_thread().name} is working.') time.sleep(1) max_workers = 5 semaphore = threading.Semaphore(max_workers) threads = [] for i in range(10): t = threading.Thread(target=worker, args=(semaphore,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() ``` 上述代码展示了如何利用 `Semaphore` 来限定最多只有五个线程能同时处于活跃状态。当超过这个限额时，其他试图获得锁的工作线程将会被阻塞直到有可用的位置为止。 #### 动态调整最大线程数 如果希望动态改变可允许的最大线程数，则可以在程序的不同阶段重新初始化新的 `Semaphore` 实例或者使用更高级别的抽象库如 `concurrent.futures` 下面的 `ThreadPoolExecutor`，后者支持更加灵活的任务提交机制以及内置了对线程池大小的支持: ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: futures = [executor.submit(worker) for _ in range(10)] # 可选：等待所有任务结束 for future in futures: try: result = future.result(timeout=30) except Exception as exc: print('Task generated an exception:', exc) ``` 这段代码片段说明了怎样借助于 `ThreadPoolExecutor` 更加简便地管理和分配有限数量的工作线程给待处理的任务列表[^4]。 #### 防止过度消耗资源 除了设定固定的上限外，还应该考虑实际硬件条件下的最佳实践。例如，监控当前活动线程计数 (`active_count`) 并据此决定是否继续新增更多线程也是一个不错的选择。这有助于避免因一次性开启太多线程而引发性能瓶颈或内存溢出的风险[^3]: ```python while threading.active_count() > 80: time.sleep(1) ``` 此段逻辑会在现有活跃线程达到八十以上的时候暂停主线程一段时间再尝试检查一次，以此循环直至满足条件才继续向下执行。
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