如何合理地估算线程池大小?

本文探讨了多种线程池大小估算方法,包括基于TPS的简单估算、考虑CPU和IO特性的规则及复杂公式计算。通过实例展示了如何使用特定算法进行精确估算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转载自:http://ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/

如何合理地估算线程池大小?

这个问题虽然看起来很小,却并不那么容易回答。大家如果有更好的方法欢迎赐教,先来一个天真的估算方法: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。那么问题转化为:

如何设计线程池大小,使得可以在1s内处理完20个Transaction?

计算过程很简单,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。

很显然这个估算方法很天真,因为它没有考虑到CPU数目。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。

再来第二种简单的但不知是否可行的方法(N为CPU总核数):

  • 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1
  • 如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池,那么这种估算或许合理,具体还需自行测试验证。

接下来在这个文档:服务器性能IO优化 中发现一个估算公式:

1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

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为:

1最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目

可以得出一个结论:

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。

上一种估算方法也和这个结论相合。

一个系统最快的部分是CPU,所以决定一个系统吞吐量上限的是CPU。增强CPU处理能力,可以提高系统吞吐量上限。但根据短板效应,真实的系统吞吐量并不能单纯根据CPU来计算。那要提高系统吞吐量,就需要从“系统短板”(比如网络延迟、IO)着手:

  • 尽量提高短板操作的并行化比率,比如多线程下载技术
  • 增强短板能力,比如用NIO替代IO

第一条可以联系到Amdahl定律,这条定律定义了串行系统并行化后的加速比计算公式:

1加速比=优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

加速比越大,表明系统并行化的优化效果越好。Addahl定律还给出了系统并行度、CPU数目和加速比的关系,加速比为Speedup,系统串行化比率(指串行执行代码所占比率)为F,CPU数目为N:

1Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)

当N足够大时,串行化比率F越小,加速比Speedup越大。

写到这里,我突然冒出一个问题。

是否使用线程池就一定比使用单线程高效呢?

答案是否定的,比如Redis就是单线程的,但它却非常高效,基本操作都能达到十万量级/s。从线程这个角度来看,部分原因在于:

  • 多线程带来线程上下文切换开销,单线程就没有这种开销

当然“Redis很快”更本质的原因在于:Redis基本都是内存操作,这种情况下单线程可以很高效地利用CPU。而多线程适用场景一般是:存在相当比例的IO和网络操作。

所以即使有上面的简单估算方法,也许看似合理,但实际上也未必合理,都需要结合系统真实情况(比如是IO密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操作)和硬件环境(CPU、内存、硬盘读写速度、网络状况等)来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。

最后来一个“Dark Magic”估算方法(因为我暂时还没有搞懂它的原理),使用下面的类:

package pool_size_calculate;
002
 
003
import java.math.BigDecimal;
004
import java.math.RoundingMode;
005
import java.util.Timer;
006
import java.util.TimerTask;
007
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
008
 
009
/**
010
 * A class that calculates the optimal thread pool boundaries. It takes the
011
 * desired target utilization and the desired work queue memory consumption as
012
 * input and retuns thread count and work queue capacity.
013
 *
014
 * @author Niklas Schlimm
015
 *
016
 */
017
public abstract class PoolSizeCalculator {
018
 
019
    /**
020
     * The sample queue size to calculate the size of a single {@link Runnable}
021
     * element.
022
     */
023
    private final int SAMPLE_QUEUE_SIZE = 1000;
024
 
025
    /**
026
     * Accuracy of test run. It must finish within 20ms of the testTime
027
     * otherwise we retry the test. This could be configurable.
028
     */
029
    private final int EPSYLON = 20;
030
 
031
    /**
032
     * Control variable for the CPU time investigation.
033
     */
034
    private volatile boolean expired;
035
 
036
    /**
037
     * Time (millis) of the test run in the CPU time calculation.
038
     */
039
    private final long testtime = 3000;
040
 
041
    /**
042
     * Calculates the boundaries of a thread pool for a given {@link Runnable}.
043
     *
044
     * @param targetUtilization
045
     *            the desired utilization of the CPUs (0 <= targetUtilization <=   *            1)     * @param targetQueueSizeBytes   *            the desired maximum work queue size of the thread pool (bytes)     */     protected void calculateBoundaries(BigDecimal targetUtilization,            BigDecimal targetQueueSizeBytes) {      calculateOptimalCapacity(targetQueueSizeBytes);         Runnable task = creatTask();        start(task);        start(task); // warm up phase       long cputime = getCurrentThreadCPUTime();       start(task); // test intervall      cputime = getCurrentThreadCPUTime() - cputime;      long waittime = (testtime * 1000000) - cputime;         calculateOptimalThreadCount(cputime, waittime, targetUtilization);  }   private void calculateOptimalCapacity(BigDecimal targetQueueSizeBytes) {        long mem = calculateMemoryUsage();      BigDecimal queueCapacity = targetQueueSizeBytes.divide(new BigDecimal(              mem), RoundingMode.HALF_UP);        System.out.println("Target queue memory usage (bytes): "                + targetQueueSizeBytes);        System.out.println("createTask() produced "                 + creatTask().getClass().getName() + " which took " + mem               + " bytes in a queue");         System.out.println("Formula: " + targetQueueSizeBytes + " / " + mem);       System.out.println("* Recommended queue capacity (bytes): "                 + queueCapacity);   }   /**      * Brian Goetz' optimal thread count formula, see 'Java Concurrency in   * Practice' (chapter 8.2)   *       * @param cpu    *            cpu time consumed by considered task   * @param wait   *            wait time of considered task   * @param targetUtilization      *            target utilization of the system   */     private void calculateOptimalThreadCount(long cpu, long wait,           BigDecimal targetUtilization) {         BigDecimal waitTime = new BigDecimal(wait);         BigDecimal computeTime = new BigDecimal(cpu);       BigDecimal numberOfCPU = new BigDecimal(Runtime.getRuntime()                .availableProcessors());        BigDecimal optimalthreadcount = numberOfCPU.multiply(targetUtilization)                 .multiply(                      new BigDecimal(1).add(waitTime.divide(computeTime,                              RoundingMode.HALF_UP)));        System.out.println("Number of CPU: " + numberOfCPU);        System.out.println("Target utilization: " + targetUtilization);         System.out.println("Elapsed time (nanos): " + (testtime * 1000000));        System.out.println("Compute time (nanos): " + cpu);         System.out.println("Wait time (nanos): " + wait);       System.out.println("Formula: " + numberOfCPU + " * "                + targetUtilization + " * (1 + " + waitTime + " / "                 + computeTime + ")");       System.out.println("* Optimal thread count: " + optimalthreadcount);    }   /**      * Runs the {@link Runnable} over a period defined in {@link #testtime}.     * Based on Heinz Kabbutz' ideas     * (http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue124.html).    *       * @param task   *            the runnable under investigation   */     public void start(Runnable task) {      long start = 0;         int runs = 0;       do {            if (++runs > 5) {
046
                throw new IllegalStateException("Test not accurate");
047
            }
048
            expired = false;
049
            start = System.currentTimeMillis();
050
            Timer timer = new Timer();
051
            timer.schedule(new TimerTask() {
052
                public void run() {
053
                    expired = true;
054
                }
055
            }, testtime);
056
            while (!expired) {
057
                task.run();
058
            }
059
            start = System.currentTimeMillis() - start;
060
            timer.cancel();
061
        } while (Math.abs(start - testtime) > EPSYLON);
062
        collectGarbage(3);
063
    }
064
 
065
    private void collectGarbage(int times) {
066
        for (int i = 0; i < times; i++) {
067
            System.gc();
068
            try {
069
                Thread.sleep(10);
070
            } catch (InterruptedException e) {
071
                Thread.currentThread().interrupt();
072
                break;
073
            }
074
        }
075
    }
076
 
077
    /**
078
     * Calculates the memory usage of a single element in a work queue. Based on
079
     * Heinz Kabbutz' ideas
080
     * (http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue029.html).
081
     *
082
     * @return memory usage of a single {@link Runnable} element in the thread
083
     *         pools work queue
084
     */
085
    public long calculateMemoryUsage() {
086
        BlockingQueue queue = createWorkQueue();
087
        for (int i = 0; i < SAMPLE_QUEUE_SIZE; i++) {
088
            queue.add(creatTask());
089
        }
090
        long mem0 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
091
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
092
        long mem1 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
093
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
094
        queue = null;
095
        collectGarbage(15);
096
        mem0 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
097
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
098
        queue = createWorkQueue();
099
        for (int i = 0; i < SAMPLE_QUEUE_SIZE; i++) {
100
            queue.add(creatTask());
101
        }
102
        collectGarbage(15);
103
        mem1 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
104
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
105
        return (mem1 - mem0) / SAMPLE_QUEUE_SIZE;
106
    }
107
 
108
    /**
109
     * Create your runnable task here.
110
     *
111
     * @return an instance of your runnable task under investigation
112
     */
113
    protected abstract Runnable creatTask();
114
 
115
    /**
116
     * Return an instance of the queue used in the thread pool.
117
     *
118
     * @return queue instance
119
     */
120
    protected abstract BlockingQueue createWorkQueue();
121
 
122
    /**
123
     * Calculate current cpu time. Various frameworks may be used here,
124
     * depending on the operating system in use. (e.g.
125
     * http://www.hyperic.com/products/sigar). The more accurate the CPU time
126
     * measurement, the more accurate the results for thread count boundaries.
127
     *
128
     * @return current cpu time of current thread
129
     */
130
    protected abstract long getCurrentThreadCPUTime();
131
 
132
}
然后自己继承这个抽象类并实现它的三个抽象方法,比如下面是我写的一个示例(任务是请求网络数据),其中我指定期望CPU利用率为1.0(即100%),任务队列总大小不超过100,000字节:

view sourceprint?
01
package pool_size_calculate;
02
 
03
import java.io.BufferedReader;
04
import java.io.IOException;
05
import java.io.InputStreamReader;
06
import java.lang.management.ManagementFactory;
07
import java.math.BigDecimal;
08
import java.net.HttpURLConnection;
09
import java.net.URL;
10
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
11
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
12
 
13
public class SimplePoolSizeCaculatorImpl extends PoolSizeCalculator {
14
 
15
    @Override
16
    protected Runnable creatTask() {
17
        return new AsyncIOTask();
18
    }
19
 
20
    @Override
21
    protected BlockingQueue createWorkQueue() {
22
        return new LinkedBlockingQueue(1000);
23
    }
24
 
25
    @Override
26
    protected long getCurrentThreadCPUTime() {
27
        return ManagementFactory.getThreadMXBean().getCurrentThreadCpuTime();
28
    }
29
 
30
    public static void main(String[] args) {
31
        PoolSizeCalculator poolSizeCalculator = new SimplePoolSizeCaculatorImpl();
32
        poolSizeCalculator.calculateBoundaries(new BigDecimal(1.0), new BigDecimal(100000));
33
    }
34
 
35
}
36
 
37
/**
38
 * 自定义的异步IO任务
39
 * @author Will
40
 *
41
 */
42
class AsyncIOTask implements Runnable {
43
 
44
    @Override
45
    public void run() {
46
        HttpURLConnection connection = null;
47
        BufferedReader reader = null;
48
        try {
49
            String getURL = "http://baidu.com";
50
            URL getUrl = new URL(getURL);
51
 
52
            connection = (HttpURLConnection) getUrl.openConnection();
53
            connection.connect();
54
            reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
55
                    connection.getInputStream()));
56
 
57
            String line;
58
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
59
                // empty loop
60
            }
61
        }
62
 
63
        catch (IOException e) {
64
 
65
        } finally {
66
            if(reader != null) {
67
                try {
68
                    reader.close();
69
                }
70
                catch(Exception e) {
71
 
72
                }
73
            }
74
            connection.disconnect();
75
        }
76
 
77
    }
78
 
79
}

得到的输出如下:

Target queue memory usage (bytes): 100000
02
createTask() produced pool_size_calculate.AsyncIOTask which took 40 bytes in a queue
03
Formula: 100000 / 40
04
* Recommended queue capacity (bytes): 2500
05
Number of CPU: 4
06
Target utilization: 1
07
Elapsed time (nanos): 3000000000
08
Compute time (nanos): 47181000
09
Wait time (nanos): 2952819000
10
Formula: 4 * 1 * (1 + 2952819000 / 47181000)
11
* Optimal thread count: 256

推荐的任务队列大小为2500,线程数为256,有点出乎意料之外。我可以如下构造一个线程池:

ThreadPoolExecutor pool =
2
 new ThreadPoolExecutor(256, 256, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(2500));

 

 

### 如何设置合适的线程池队列大小线程池的设计中,合理设置队列大小是一个重要的环节。如果队列过大,则可能导致内存占用过高甚至引发 OutOfMemoryError;如果过小,则可能频繁触发拒绝策略,影响系统的吞吐量。 #### 队列类型的分类及其特点 Java 中常见的线程池队列类型有 `SynchronousQueue`、`ArrayBlockingQueue` 和 `LinkedBlockingQueue` 等[^1]。每种队列都有其适用场景: - **SynchronousQueue**: 不存储任务,生产者线程会一直阻塞直到消费者线程取走任务。适用于高并发场景下的短时间任务处理。 - **ArrayBlockingQueue**: 一个基于数组实现的有界队列,具有固定的容量上限。适合于需要控制队列长度并防止无限制增长的任务调度环境。 - **LinkedBlockingQueue**: 默认情况下是无界的队列(除非显式指定容量),容易导致内存泄漏风险。因此,在实际应用中通常建议为其设定合理的容量限制[^3]。 #### 计算合适队列大小的方法 为了找到最优解,可以考虑以下几个因素来进行估算: 1. **CPU 密集型任务** 对于 CPU 密集型操作而言,理想中的工作线程数量大约等于可用处理器核数加上一两个额外缓冲区位置即可满足需求。假设系统拥有 N 个逻辑核心,则推荐初始值设为 `(N + 1)` 或稍微多一点作为最大线程数目,并据此推导出适当规模的任务等待列表尺寸[^4]。 2. **I/O 密集型任务** I/O 绑定的操作往往涉及大量等待事件发生的时间片切换开销,所以应该增加更多的活动单元来弥补这部分损失效率的部分。经验法则表明,这类情形下可接受的工作进程总数可能是前者的好几倍——具体数值取决于磁盘读写速度或者网络延迟等因素的影响程度[^5]。 3. **综合考量硬件资源与业务特性** 结合具体的服务器配置信息(如 RAM 大小)、预期负载水平以及目标 SLA 要求等条件共同决定最终参数组合方案。例如某电商平台高峰期订单创建频率极高但单次耗时不长的话,那么就可以相应提高允许排队的数量以便更好地吸收瞬时流量高峰冲击力。 以下是通过编程方式动态调整线程池队列大小的一个例子: ```java public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100)); threadPoolStatus(executor,"改变之前"); ((ReWritedCapacityLinkedBlockingQueue)executor.getQueue()).setCapacity(200); threadPoolStatus(executor,"改变之后"); } private static void threadPoolStatus(ThreadPoolExecutor executor,String status){ System.out.println(status+" : "+executor.toString()); } ``` #### 动态监控机制的重要性 实时跟踪正在执行过程当中的各项指标数据对于及时发现问题所在至关重要。借助诸如 JMX 工具或者其他专门开发出来的框架库能够轻松获取到有关提交次数统计、完成比例百分比等方面的具体细节描述。 ---
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