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

Posted panxuejun

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了线程池大小设置,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相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

《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。

 

 

 

workQueue:保存任务的阻塞队列,与线程池的大小有关:

  当运行的线程数少于corePoolSize时,在有新任务时直接创建新线程来执行任务而无需再进队列
  当运行的线程数等于或多于corePoolSize,在有新任务添加时则选加入队列,不直接创建线程
  当队列满时,在有新任务时就创建新线程

以上是关于线程池大小设置,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的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

CPU的核心数、线程数的关系和区别

CPU的核心数、线程数的关系和区别

(转)CPU的核心数线程数的关系和区别

线程池的核心线程数 设置大小与cpu 的关系

CPU的“核心数”、“线程数”的关系和区别分别是啥?

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