如何合理选配线程池中线程数量

CPU核数

• 简介

• 获取方式

  
      //可以算出核数，例如结果为4就是4核
      System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
  
  
  

CPU密集型

• 简介

  CPU密集是指该任务需要大量复杂的数学计算、图形处理、科学模拟等，而没有阻塞，CPU会一直全速运行(如while循环)。这些任务涉及大量的计算操作，而相对较少的数据读写。

• 计算公式

  最佳线程数 = CPU核数 + 1

• 注意事项

  CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论开几个模拟的多线程都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些，所以对于CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量。

IO密集型

• 简介

  Web 服务器处理大量并发请求时，可能需要读取和写入大量的数据，如静态文件、数据库记录等。在这个场景中，CPU 等待数据的时间可能较长。

• 计算公式

  

  当线程 A 执行 IO 操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的 CPU 计算，这样 CPU 的利用率就达到了 100%

  最佳线程数 = CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]

• 经验公式

  1. CPU核数 * 2

     由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程

  2. CPU核数/(1-阻塞系数)(阻塞系数在0.8~0.9之间)

     IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配制线程数，例如：8核/(1-0.9) = 80个线程数

• 注意事项

  在单线程上运行IO密集型任务会导致大量的CPU运算能力浪费在等待，所以IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核CPU上，这种加速主要利用了被浪费掉的阻塞时间

• 小结

  对于 I/O 密集型计算场景，I/O 耗时和 CPU 耗时的比值是一个关键参数，这个参数是未知且是动态变化的，实际项目中，我们要基于各种不同场景下的压测来估算这个参数(借助apm工具)。原则还是将硬件的性能发挥到极致，所以压测时，我们需要重点关注 CPU、I/O 设备的利用率和**性能指标（响应时间、吞吐量）**之间的关系。

自定义线程池

• 不允许使用Executors创建

  

• 案例代码

  
  
      public static void main(String[] args) {
          // 自定义线程池
          ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,
                  5,
                  60,
                  TimeUnit.SECONDS,
                  new LinkedBlockingQueue<>(3),
                  Executors.defaultThreadFactory(),
                  new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
   
          try {
              for (int i = 0; i < 10; i++) {
                  threadPool.execute(() -> {
                      System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                  });
   
              }
          } catch (Exception e) {
              e.printStackTrace();
          } finally {
              threadPool.shutdown();
          }
      }
  
  
  

参考链接

• java线程池如何合理配置核心线程数？

• Java并发编程实战

• 《Java 安全编码标准》