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别再纠结线程池大小线程数量了,没有固定公式的

可能很多人都看到过一个线程数设置的理论:

  • CPU 密集型的程序 - 核心数 + 1
  • I/O 密集型的程序 - 核心数 * 2

不会吧,不会吧,真的有人按照这个理论规划线程数?

线程数和CPU利用率的小测试

抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。

来写个死循环空跑的例子验证一下:

测试环境:AMD Ryzen 5 3600, 6 - Core, 12 - Threads

public class CPUUtilizationTest {
 public static void main(String[] args) {
  //死循环,什么都不做
  while (true){
  }
 }
}
复制代码

运行这个例子后,来看看现在CPU的利用率:

从图上可以看到,我的3号核心利用率已经被跑满了

那基于上面的理论,我多开几个线程试试呢?

public class CPUUtilizationTest {
 public static void main(String[] args) {

  for (int j = 0; j < 6; j++) {
   new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
     while (true){
     }
    }
   }).start();
  }
 }
}
复制代码

此时再看CPU利用率,1/2/5/7/9/11 几个核心的利用率已经被跑满:

那如果开12个线程呢,是不是会把所有核心的利用率都跑满?答案一定是会的:

如果此时我把上面例子的线程数继续增加到24个线程,会出现什么结果呢?

从上图可以看到,CPU利用率和上一步一样,还是所有核心100%,不过此时负载已经从11.x增加到了22.x(load average解释参考scoutapm.com/blog/unders…),说明此时CPU更繁忙,线程的任务无法及时执行。

现代CPU基本都是多核心的,比如我这里测试用的AMD 3600,6核心12线程(超线程),我们可以简单的认为它就是12核心CPU。那么我这个CPU就可以同时做12件事,互不打扰。

如果要执行的线程大于核心数,那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源,然后不停的切换,从而实现“并行”执行的效果。

但是这样真的更快吗?从上面的例子可以看出,一个线程就可以把一个核心的利用率跑满。如果每个线程都很“霸道”,不停的执行指令,不给CPU空闲的时间,并且同时执行的线程数大于CPU的核心数,就会导致操作系统更频繁的执行切换线程执行,以确保每个线程都可以得到执行。

不过切换是有代价的,每次切换会伴随着寄存器数据更新,内存页表更新等操作。虽然一次切换的代价和I/O操作比起来微不足道,但如果线程过多,线程切换的过于频繁,甚至在单位时间内切换的耗时已经大于程序执行的时间,就会导致CPU资源过多的浪费在上下文切换上,而不是在执行程序,得不偿失。

上面死循环空跑的例子,有点过于极端了,正常情况下不太可能有这种程序。

大多程序在运行时都会有一些 I/O操作,可能是读写文件,网络收发报文等,这些 I/O 操作在进行时时需要等待反馈的。比如网络读写时,需要等待报文发送或者接收到,在这个等待过程中,线程是等待状态,CPU没有工作。此时操作系统就会调度CPU去执行其他线程的指令,这样就完美利用了CPU这段空闲期,提高了CPU的利用率。

上面的例子中,程序不停的循环什么都不做,CPU要不停的执行指令,几乎没有啥空闲的时间。如果插入一段I/O操作呢,I/O 操作期间 CPU是空闲状态,CPU的利用率会怎么样呢?先看看单线程下的结果:

public class CPUUtilizationTest {
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

  for (int n = 0; n < 1; n++) {
   new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
     while (true){
                        //每次空循环 1亿 次后,sleep 50ms,模拟 I/O等待、切换
      for (int i = 0; i < 100_000_000l; i++) { 
      }
      try {
       Thread.sleep(50);
      }
      catch (InterruptedException e) {
       e.printStackTrace();
      }
     }
    }
   }).start();
  }
 }
}
复制代码

哇,唯一有利用率的9号核心,利用率也才50%,和前面没有sleep的100%相比,已经低了一半了。现在把线程数调整到12个看看:

单个核心的利用率60左右,和刚才的单线程结果差距不大,还没有把CPU利用率跑满,现在将线程数增加到18:

此时单核心利用率,已经接近100%了。由此可见,当线程中有 I/O 等操作不占用CPU资源时,操作系统可以调度CPU可以同时执行更多的线程。

现在将I/O事件的频率调高看看呢,把循环次数减到一半,50_000_000,同样是18个线程:

此时每个核心的利用率,大概只有70%左右了。

线程数和CPU利用率的小总结

上面的例子,只是辅助,为了更好的理解线程数/程序行为/CPU状态的关系,来简单总结一下:

  1. 一个极端的线程(不停执行“计算”型操作时),就可以把单个核心的利用率跑满,多核心CPU最多只能同时执行等于核心数的“极端”线程数
  2. 如果每个线程都这么“极端”,且同时执行的线程数超过核心数,会导致不必要的切换,造成负载过高,只会让执行更慢
  3. I/O 等暂停类操作时,CPU处于空闲状态,操作系统调度CPU执行其他线程,可以提高CPU利用率,同时执行更多的线程
  4. I/O 事件的频率频率越高,或者等待/暂停时间越长,CPU的空闲时间也就更长,利用率越低,操作系统可以调度CPU执行更多的线程

线程数规划的公式

前面的铺垫,都是为了帮助理解,现在来看看书本上的定义。《Java 并发编程实战》介绍了一个线程数计算的公式:

Ncpu

=CPU核心数

Ucpu

=目标CPU利用率,0<=Ucpu<=1

\frac{W}{C}

=等待时间和计算时间的比例

如果希望程序跑到CPU的目标利用率,需要的线程数公式为:

Nthreads

=

Ncpu \ast Ucpu \ast (1+\frac{W}{C})

公式很清晰,现在来带入上面的例子试试看:

如果我期望目标利用率为90%(多核90),那么需要的线程数为:

核心数12 * 利用率0.9 * (1 + 50(sleep时间)/50(循环50_000_000耗时)) ≈ 22

现在把线程数调到22,看看结果:

现在CPU利用率大概80+,和预期比较接近了,由于线程数过多,还有些上下文切换的开销,再加上测试用例不够严谨,所以实际利用率低一些也正常。

把公式变个形,还可以通过线程数来计算CPU利用率:

Ucpu

=

\frac{Nthreads}{Ncpu*(1+\frac{W}{C})}

线程数22 / (核心数12 * (1 + 50(sleep时间)/50(循环50_000_000耗时))) ≈ 0.9

虽然公式很好,但在真实的程序中,一般很难获得准确的等待时间和计算时间,因为程序很复杂,不只是“计算”。一段代码中会有很多的内存读写,计算,I/O 等复合操作,精确的获取这两个指标很难,所以光靠公式计算线程数过于理想化。

真实程序中的线程数

那么在实际的程序中,或者说一些Java的业务系统中,线程数(线程池大小)规划多少合适呢?

先说结论:没有固定答案,先设定预期,比如我期望的CPU利用率在多少,负载在多少,GC频率多少之类的指标后,再通过测试不断的调整到一个合理的线程数

比如一个普通的,SpringBoot 为基础的业务系统,默认Tomcat容器+HikariCP连接池+G1回收器,如果此时项目中也需要一个业务场景的多线程(或者线程池)来异步/并行执行业务流程。

此时我按照上面的公式来规划线程数的话,误差一定会很大。因为此时这台主机上,已经有很多运行中的线程了,Tomcat有自己的线程池,HikariCP也有自己的后台线程,JVM也有一些编译的线程,连G1都有自己的后台线程。这些线程也是运行在当前进程、当前主机上的,也会占用CPU的资源。

所以受环境干扰下,单靠公式很难准确的规划线程数,一定要通过测试来验证。

流程一般是这样:

  1. 分析当前主机上,有没有其他进程干扰
  2. 分析当前JVM进程上,有没有其他运行中或可能运行的线程
  3. 设定目标
    1. 目标CPU利用率 - 我最高能容忍我的CPU飙到多少?
    2. 目标GC频率/暂停时间 - 多线程执行后,GC频率会增高,最大能容忍到什么频率,每次暂停时间多少?
    3. 执行效率 - 比如批处理时,我单位时间内要开多少线程才能及时处理完毕
    4. ……
  4. 梳理链路关键点,是否有卡脖子的点,因为如果线程数过多,链路上某些节点资源有限可能会导致大量的线程在等待资源(比如三方接口限流,连接池数量有限,中间件压力过大无法支撑等)
  5. 不断的增加/减少线程数来测试,按最高的要求去测试,最终获得一个“满足要求”的线程数**

而且而且而且!不同场景下的线程数理念也有所不同:

  1. Tomcat中的maxThreads,在Blocking I/O和No-Blocking I/O下就不一样
  2. Dubbo 默认还是单连接呢,也有I/O线程(池)和业务线程(池)的区分,I/O线程一般不是瓶颈,所以不必太多,但业务线程很容易称为瓶颈
  3. Redis 6.0以后也是多线程了,不过它只是I/O 多线程,“业务”处理还是单线程

所以,不要纠结设置多少线程了。没有标准答案,一定要结合场景,带着目标,通过测试去找到一个最合适的线程数。

可能还有同学可能会有疑问:“我们系统也没啥压力,不需要那么合适的线程数,只是一个简单的异步场景,不影响系统其他功能就可以”

很正常,很多的内部业务系统,并不需要啥性能,稳定好用符合需求就可以了。那么我的推荐的线程数是:CPU核心数

附录

Java 获取CPU核心数

Runtime.getRuntime().availableProcessors()//获取逻辑核心数,如6核心12线程,那么返回的是12
复制代码

Linux 获取CPU核心数

# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 
# 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数

# 查看物理CPU个数
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l

# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq

# 查看逻辑CPU的个数
cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
复制代码

本文分享自微信公众号 - 艾小仙(aixiaoxianren)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-08-04

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