决定线程池的线程数量的公式

最新推荐文章于 2025-07-08 03:00:00 发布
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博客提及一个针对需要进行IO操作任务的公式，但未给出具体公式内容。

这里写图片描述

注意：这个公式是针对需要进行IO操作的任务的情况

lihuapinghust
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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
04-06 769
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
【架构师之路】线程池参数优化实战——如何根据QPS设计合理线程数？
代码时光
03-18 1186
基准测试先行：通过JMeter/Gatling获取任务执行时间分布监控驱动优化：实时观察aqueue_size等指标弹性伸缩设计：结合K8s水平扩容与线程池垂直调整。
线程池设置线程数计算公式
记录,交流,共同进步
03-19 876
线程数 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目。线程数 = CPU核数+1 (现代CPU支持超线程)
线程池最优线程数计算公式
坚定目标，超越自我
10-15 1787
这个公式是用来估算最佳线程数的一种方法，通常被称为"线程数计算公式"或"最优线程数计算公式"。让我们来解析一下这个公式：线程数 = CPU核数 * CPU利用率 * (1 + 等待时间/计算时间)CPU核数：物理CPU核心的数量CPU利用率：通常在0.8-0.9之间，表示CPU的期望利用率等待时间(W)：线程等待时间，如I/O操作时间计算时间(C)：线程实际运行计算的时间这个公式考虑了以下因素：CPU核数：更多的核心可以支持更多的并发线程。
线程池中的线程到底设置数量多少合适
最新发布
·
07-08 1489
现代CPU基本都是多核心的，比如我这里测试用的阿里云Cenos7，4核心8线程（超线程），我们可以简单的认为这个CPU就可以同时做8件事，互不打扰。如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。但是这样真的更快吗？从上面的例子可以看出，一个线程就可以把一个核心的利用率跑满。如果每个线程都很“霸道”，不停的执行指令，不给CPU空闲的时间，并且同时执行的线程数大于CPU的核心数，就会导致操作系统。
在线程池中创建多少线程比较合理？
01-20
总结来说，线程池中的线程数量应根据任务类型、系统资源、上下文切换成本以及任务间的依赖关系等因素综合考虑。对于IO密集型任务，线程数可按公式1+ I/O耗时/Cpu耗时计算，并结合CPU核心数进行调整；对于CPU密集型...
复习并发编程的基础知识之线程池及线程池的核心线程数设置
飞鸟的心情
06-15 2264
workQueue：the queue to use for holding tasks before they are executed.这个队列用于存放任务，什么样的任务呢？在这些任务被执行之前的任务。也就是说，任务没执行的时候都放在这个阻塞队列中。unit：和keepAliveTime成对出现，存活时间的单位。其中线程池的几个重要参数是面试中经常被问的内容。threadFactory：线程工厂。线程池中的线程对象–》银行的服务窗口。在java中我们在使用线程池的时候，handler：拒绝策略。
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 2282
线程基础知识
线程池核心线程永续机制：从源码到实战的深度解析
全栈
05-18 1171
线程池核心线程通过take()方法阻塞等待任务实现永续机制，即使空闲也不会被回收。源码层面，ThreadPoolExecutor在核心线程未满时优先创建线程，队列满后触发非核心线程。实战中需合理配置有界队列、拒绝策略及allowCoreThreadTimeOut参数，避免资源浪费或任务丢失。
epoll+线程池
06-12
Linux + C + Epoll实现高并发服务器，运用线程池技术。
线程池最佳数量计算
欢迎大家关注
05-08 858
线程池最佳数量计算
并发下线程池的最佳数量计算
TangXW的博客
02-28 1053
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34417408/article/details/78895573
合理估算线程池线程数量
深度Java
04-18 4973
参考《Java并发编程实战》 线程数量计算公式 公式：Nthread = Ncpu * Ucpu * （1+ W/C），各字段含义： Nthreads：线程数量 Ncpu：CPU的数量，Runtime.getRuntime().availableProcessors() Ucpu：CPU使用率，范围在[0,1] W/C：等待时间与计算时间的比率 公式解读：其实就...
线程数确定
你的BoyZ的博客
02-20 508
线程数确定 前言 这篇文章主要介绍系统中线程数量怎么确定 解决方案 根据线程计算时间和等待时间 Ncpu : 服务器cpu核心数量 Ucpu: 服务器cpu的利用率 W: 线程的等待时间（IO操作） C: 线程的计算时间 Nthread : 系统理想化线程数量 Nthread = Ncpu * Ucpu * (1+W/C); 常规方案 2*Ncpu 我觉得这里是认为线程等待时间等于线程计算时间 TPS方案 tps（transcationsPerSecond):也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一
线程池大小，线程数计算公式
Code changes the world！
12-28 3260
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.
别再纠结线程池池大小、线程数量了，哪有什么固定公式 （转）
朱塔山的博客
09-20 209
上面的例子，只是辅助，为了更好的理解线程数/程序行为/CPU状态的关系，来简单总结一下：一个极端的线程（不停执行“计算”型操作时），就可以把单个核心的利用率跑满，多核心CPU最多只能同时执行等于核心数的“极端”线程数如果每个线程都这么“极端”，且同时执行的线程数超过核心数，会导致不必要的切换，造成负载过高，只会让执行更慢I/O 等暂停类操作时，CPU处于空闲状态，操作系统调度CPU执行其他线程，可以提高CPU利用率，同时执行更多的线程。
高并发的epoll+线程池，业务在线程池内
guoduhua的专栏
04-14 968
epoll是linux下高并发服务器的完美方案，因为是基于事件触发的，所以比select快的不只是一个数量级。 单线程epoll，触发量可达到15000，但是加上业务后，因为大多数业务都与数据库打交道，所以就会存在阻塞的情况，这个时候就必须用多线程来提速。   业务在线程池内，这里要加锁才行。测试结果2300个/s   测试工具：stressmark 因为加了适用与ab的代码，所以
epoll加线程池
qq_43477710的博客
11-22 1161
#include<unistd.h> #include <cstdio> #include<sys/socket.h> #include<sys/epoll.h> #include<arpa/inet.h> #include<netinet/in.h> #include<fcntl.h> #include<pthread.h> #include<stdlib.h> #include<memory
线程池的线程数量
04-29
<think>嗯，用户现在想了解如何设置或计算线程池中线程的数量。这个问题挺常见的，但需要仔细考虑各种因素。首先，我得回忆一下之前用户提供的引用内容，里面提到了CPU核心数、任务类型（CPU密集型和IO密集型）、内存限制等等。 用户可能是一个开发人员，正在优化应用程序的性能，特别是多线程处理部分。他们可能遇到了性能瓶颈，或者想要预防潜在的资源耗尽问题。需要确定线程池的大小，但不确定该怎么计算，或者有哪些最佳实践。 首先，我得整理一下引用中的关键点。引用3提到核心线程数通常与CPU核心数相关，可以作为基准。引用4区分了IO密集型和CPU密集型任务，并给出了不同的公式。引用5提到内存限制，线程过多可能导致内存耗尽，所以线程池管理很重要。 用户可能需要一个清晰的步骤或公式，根据任务类型来计算线程数。比如，对于CPU密集型任务，通常线程数等于CPU核心数，而IO密集型则需要考虑阻塞时间，使用线程数=CPU核心数*(1 + 平均等待时间/平均计算时间)。但用户可能对如何确定这些参数（如等待时间）不太清楚，需要进一步解释。 另外，用户可能关心实际应用中的调整策略，比如动态调整线程池大小，或者使用虚拟线程（如引用4提到的JDK21的虚拟线程）。还有最佳实践部分，比如设置队列容量、拒绝策略、监控和测试，这些都需要涵盖进去。 可能需要注意用户提到的“公共线程池”和“独立线程池”的选择，引用1里提到核心业务最好用独立线程池，避免受其他任务影响。这也是一个需要考虑的点，但用户的问题主要围绕线程数量设置，所以这部分可能作为最佳实践中的一点提及。 需要确保回答结构清晰，分点说明，先讲计算方法，再讲最佳实践，最后动态调整。同时，结合引用中的公式和注意事项，给出具体的例子，比如当CPU是4核时，如何计算IO密集型任务的线程数。这样用户更容易理解。 还要注意避免过于技术化的术语，用简单的中文解释概念，比如解释为什么IO密集型需要更多线程，因为线程经常等待，可以充分利用CPU空闲时间。同时，提醒用户根据实际情况测试和调整，因为公式只是理论上的参考。 可能用户还担心设置线程数过多会导致内存问题，所以引用5的内容需要强调内存限制，每个线程默认占1M，过多线程可能耗尽内存。因此，在最佳实践中需要提到内存监控和合理设置队列容量，避免资源耗尽。 总结起来，回答需要分步骤，先确定任务类型，应用相应公式，再考虑其他因素调整，最后给出实践建议。同时，结合引用中的不同观点，确保回答全面可靠。</think>### 线程池线程数量设置方法与最佳实践 #### 一、核心计算逻辑 线程池线程数量需综合以下因素计算： 1. **CPU核心数** 通过$Runtime.getRuntime().availableProcessors()$获取物理核心数，作为基础基准值[^3]。 2. **任务类型划分** - **CPU密集型任务**（如复杂计算） 公式：$线程数 = CPU核心数 + 1$ 示例：4核CPU → 5线程（避免上下文切换过多）[^4] - **IO密集型任务**（如网络请求、文件读写） 公式：$线程数 = CPU核心数 \times \left(1 + \frac{平均等待时间}{平均计算时间}\right)$ 经验值：常规IO任务取$2 \times CPU核心数$，极端阻塞场景可达50+线程[^4] 3. **内存限制** 单线程默认占1MB内存，需确保总内存占用不超过JVM堆空间。例如：堆4GB时，理论最大线程数≈4000（需预留其他对象空间）[^5] #### 二、动态调整策略 | 场景 | 调整方向 | 说明 | |---------------------|---------------------|-----------------------------| | 任务队列频繁积压 | 增加最大线程数 | 需配合监控队列长度触发 | | CPU利用率持续>70% | 减少核心线程数 | 防止过多线程竞争CPU资源 | | 频繁触发拒绝策略 | 调整队列容量/线程数 | 平衡吞吐量与资源消耗 | #### 三、最佳实践 1. **队列容量设定** - 有界队列推荐值：$2 \times 核心线程数$ - 示例：核心线程8 → 队列容量16（避免任务堆积过快） 2. **拒绝策略选择** - 非核心业务：直接丢弃任务（DiscardPolicy） - 核心业务：降级处理或记录日志后重试（自定义策略） 3. **监控指标** ```java ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(...); // 关键监控项 pool.getActiveCount(); // 活跃线程数 pool.getQueue().size(); // 队列积压量 pool.getCompletedTaskCount(); // 已完成任务 ``` 4. **特殊场景优化** - **JDK21虚拟线程**：使用$Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()$替代传统线程池，突破物理线程限制[^4] - **混合型任务**：拆分CPU/IO任务到独立线程池，避免相互干扰[^1] #### 四、设置示例 假设4核CPU处理数据库查询（IO密集型）： - 平均计算时间：50ms - 平均等待时间：150ms - 理论线程数 = $4 \times (1 + 150/50) = 16$ - 实际设置：核心线程8，最大线程20，队列容量32 ---
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