线程池创建多少线程比较合理?

本文探讨了线程池的合理线程数设定,分析了不同应用场景下(如IO密集型与CPU密集型)如何根据硬件性能调整线程数量以达到最优性能。通过实例解释了如何计算理想线程数,帮助读者理解并应用到实际编程中。

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

线程池创建多少线程比较合理?

  • 在设置线程池线程个数的时候,经常会想到这个问题,是不是设置的线程数越多越好?理解这个问题之前我们要先清楚的知道我们为什么使用多线程。

为什么会使用多线程

  • 使用多线程的主要目的我们应该都能回答的出来就是提高程序的性能,这个提高性能其实是指,降低延迟 指发送请求到接收到数据的时间,和 提搞吞吐量:单位时间能可以处理更多的请求。
  • 将近延迟和提高吞吐量对应的方法有两种: 优化算法 和 将机器的硬件性能发挥到极致
    • 1 优化算法:降低时间和空间复杂度,使的程序执行时间更短。
    • 2 将硬件的性能发挥到极致,具体的指提高I/O 和cpu的利用率
      如何提高I/O 和cpu的利用率的举例:
      如果单核系统中 只有一个程序执行又有IO操作 和Cpu计算的代码,当程序执行IO操作的时候,Cpu其实是空闲的,反之IO是空闲的,如果这个时候用两个线程去跑这段代码,一个线程执行IO操作 ,一个线程执行Cpu计算 ,这时IO和Cpu的利用率是不是发挥了极致?

创建多少线程比较合适

经过上面的分析,我们知道创建多少线程能够将硬件的利用率达到最高才是最好的线程数。
我们从线程的应用场景来分析, 由于IO操作比Cpu计算耗时要久的多的,如果我们一段程序有IO操作 和 Cpu计算 我们可以称之为:IO密集型计算。 程序中没有IO操作 只有Cpu的话 称之为Cpu密集型程序。

  1. IO密集计算,如何将硬件利用率达到极致呢 我们将 R = IO耗时 / Cpu耗时 我们从上面的例子来看 如果IO耗时/Cpu耗时 = 10 (我们平常可以用工具apm来统计这个比例) 创建线程A 执行io操作 我们希望IO操作的时候 Cpu不能闲着 所以就应该创建10个线程去执行Cpu计算 当Io操作完毕后刚好Cpu也执行完毕 ,他们的利用率都是百分之100 在执行这段代码的时候。这个例子我们要创建 1+ 10 = 11个线程执行起来效率更高,于是我们就得到了公式: 1+ I/O耗时/Cpu耗时,如果是多核Cpu 最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +(I/O 耗时 / Cpu 耗时)
  2. Cpu密集型 这个就很简单了 Cpu的核数 = 线程数就行,一般我们会设置 Cpu核数+1 防止由于其他因素导致线程阻塞等。

结束语

看到这里想必大家在回答创建多个线程比较合理这个问题有了新的思路,希望能够帮助各位小伙伴,

为了避免线程池中的线程阻塞,我们可以采用以下两种方法: 1.合理设置线程池的大小。线程池线程的数量应该根据任务的类型和系统的负载来设置。如果线程池中的线程数量过多,会导致线程之间的竞争,从而降低整体效率。如果线程池中的线程数量过少,会导致任务等待线程的时间过长,从而影响整体效率。因此,我们需要根据实际情况来设置线程池的大小。 2.使用线程池中的线程复用原理。线程池中的线程是可以复用的,当一个线程执行完任务后,它并不会立即销毁,而是会等待下一个任务的到来。因此,我们可以通过复用线程来避免线程阻塞。具体来说,我们可以将任务分为两类:CPU密集型任务和IO密集型任务。对于CPU密集型任务,我们可以设置线程池的大小为CPU核心数的两倍;对于IO密集型任务,我们可以设置线程池的大小为CPU核心数的四倍。 ```python import concurrent.futures import time # 定义一个IO密集型任务 def io_task(n): time.sleep(1) return n * n # 定义一个CPU密集型任务 def cpu_task(n): for i in range(10000000): n += 1 return n # 创建线程池 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: # 提交IO密集型任务 io_futures = [executor.submit(io_task, i) for i in range(8)] # 提交CPU密集型任务 cpu_futures = [executor.submit(cpu_task, i) for i in range(8)] # 获取IO密集型任务的结果 io_results = [f.result() for f in io_futures] print(io_results) # 获取CPU密集型任务的结果 cpu_results = [f.result() for f in cpu_futures] print(cpu_results) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值