CPU的核心数、线程数的关系和区别

Posted 2023-04-23

参考技术A

一、关系：

1、线程数可以模拟出不同的CPU核心数。

CPU的核数是指硬件上有多个核，线程数可以模拟多个核的功能。线程越多，就越有利于同时运行多个程序，因为线程数等于CPU在某一时刻可以同时并行处理的任务数。

2、对于一个CPU，线程数总是大于或等于核心数的。

一个内核至少对应一个线程，但通过超线程技术，一个内核可以对应两个线程，即可以同时运行两个线程。

二、区别：

1、不同的存在形式

（1）CPU的核心数是指硬件上的真实对象。

（2）CPU线程数只是一个逻辑概念，不是一个真正的对象，只是为了更好地描述CPU的运行能力。

2、线程数对于不同的CPU类型存在不同的状态

（1）对于英特尔CPU：除了核心数之外，还可以使用线程数的概念，因为它是通过英特尔超线程技术实现的。

（2）对于AMDCPU：只有内核数，没有线程数的概念。因为AMDCPU没有超线程技术，一个CPU核对应一个线程。

3、出现原因不同

（1）核心数产生的原因：提高处理器主频的技术遇到了瓶颈。为了在“多核”的方向上发展，现有的产品可以发展成一个具有更强大理论性能而没有大规模发展的多核处理器系统。因此，“核心数”一词应运而生。

（2）线程数量的原因：为了进一步提高计算机的多任务处理能力。线程越多，同时运行多个程序就越好。

参考资源来源：

百度百科-核心数量

百度百科-线程数

线程池大小设置，CPU的核心数线程数的关系和区别，同步与堵塞完全是两码事

线程池应该设置多少线程合适，怎么样估算出来。最近接触到一些相关资料，现作如下总结。

最开始接触线程池的时候，没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问，汗颜啊。

首先，需要考虑到线程池所进行的工作的性质：

• IO密集型
• CPU密集型

简单的分析来看，如果是CPU密集型的任务，我们应该设置数目较小的线程数，比如CPU数目加1。如果是IO密集型的任务，则应该设置可能多的线程数，由于IO操作不占用CPU，所以，不能让CPU闲下来。当然，如果线程数目太多，那么线程切换所带来的开销又会对系统的响应时间带来影响。

在《linux多线程服务器端编程》中有一个思路，CPU计算和IO的阻抗匹配原则。

如果线程池中的线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为P(0<P<=1)，而系统一共有C个CPU，为了让CPU跑满而又不过载，线程池的大小经验公式 T = C / P。在此，T只是一个参考，考虑到P的估计并不是很准确，T的最佳估值可以上下浮动50%。

这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。

下面验证一下边界条件的正确性：

假设C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要8个活动线程就能让8个CPU饱和，再多也没用了，因为CPU资源已经耗光了。

假设C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半在等IO上，那么T = 16.考虑操作系统能灵活，合理调度sleeping/writing/running线程，那么大概16个“50%繁忙的线程”能让8个CPU忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。

如果P < 0.2，这个公式就不适用了，T可以取一个固定值，比如 5*C。另外公式里的C不一定是CPU总数，可以是“分配给这项任务的CPU数目”，比如在8核机器上分出4个核来做一项任务，那么C=4

文章如何合理设置线程池大小里面提到了一个公式：

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：

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。