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如何合理地估算线程池大小?

线程池的长度取决于未来提交的任务类型和所部署的系统特征。

概述

制定线程池的长度并不是一门精密的科学,需要做的仅仅是避免“过大”和“过小”者两个极端情况。如果一个线程池过大,那么线程对稀缺的CPU和内存资源的竞争,会导致内存的高使用量,还可能耗尽资源。如果过小,由于存在很多可用的处理器资源却未在工作,会对吞吐量造成损失。

为了正确地制定线程池的长度,需要理解当前的计算环境、资源预算和任务的自身特性。部署系统中安装了多少个CUP?多少内存?任务主要执行的是计算、I/O还是一些混合操作?它们知否需要像JDBCConnection这样的稀缺资源?如果有不同类别的任务,它们拥有差别很大很为,那么可以考虑使用多个线程池,这样每个线程池可以根据不同任务的工作负载进行调节。

估算

一般说来,大家认为线程池的大小经验值应该这样设置:(其中N为CPU的个数)

  • 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1
  • 如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池,那么这种估算或许合理,具体还需自行测试验证。 但是,IO优化中,这样的估算公式可能更适合:

  • 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

因为很显然,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。

下面举个例子: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

刚刚说到的线程池大小的经验值,其实是这种公式的一种估算值。

参考 如何合理地估算线程池大小?

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