JUC(六)
1、CPU密集型任务
该任务需要大量的运算,没有阻塞,CPU一直全速运行。CPU密集任务只有在多核CPU上才可能通过多线程得到加速。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量,线程池大小的一般公式:CPU核数+1个线程
比如像加解密,压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务,大部分场景下都是纯 CPU 计算
对于 CPU 密集型计算,多线程本质上是提升多核 CPU 的利用率,所以对于一个 8 核的 CPU,每个核一个线程,理论上创建 8 个线程就可以了。
如果设置过多的线程数,实际上并不会起到很好的效果。此时假设我们设置的线程数量是 CPU 核心数的 2 倍,因为计算任务非常重,会占用大量的 CPU 资源,所以这时 CPU 的每个核心工作基本都是满负荷的,
而我们又设置了过多的线程,每个线程都想去利用 CPU 资源来执行自己的任务,这就会造成不必要的上下文切换,此时线程数的增多并没有让性能提升,反而由于线程数量过多会导致性能下降。
因此,对于 CPU 密集型的计算场景,理论上线程的数量 = CPU 核数就是最合适的,不过通常把线程的数量设置为CPU 核数 +1,会实现最优的利用率。
即使当密集型的线程由于偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时,这个额外的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费,从而保证 CPU 的利用率。
如下图就是在一个 8 核 CPU 的电脑上,通过修改线程数来测试对 CPU 密集型任务(素数计算)的性能影响。
可以看到线程数小于 8 时,性能是很差的,在线程数多于处理器核心数对性能的提升也很小,因此可以验证公式还是具有一定适用性的。
除此之外,我们最好还要同时考虑在同一台机器上还有哪些其他会占用过多 CPU 资源的程序在运行,然后对资源使用做整体的平衡。
2、IO密集型任务
- 由于IO密集型任务线程不是一直在执行的任务,则应配置尽可能多的线程,比如CPU核数*2
- IO密集型,存在大量阻塞,在单线程上运行IO密集型任务会导致浪费大量的CPU运算能力,所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大加速程序运行。参考公式:CPU核数/(1-阻塞系数),阻塞系数∈[0.8, 0.9]
对于 IO 密集型任务最大线程数一般会大于 CPU 核心数很多倍,因为 IO 读写速度相比于 CPU 的速度而言是比较慢的,如果我们设置过少的线程数,就可能导致 CPU 资源的浪费。而如果我们设置更多的线程数,那么当一部分线程正在等待 IO 的时候,它们此时并不需要 CPU 来计算,那么另外的线程便可以利用 CPU 去执行其他的任务,互不影响,这样的话在任务队列中等待的任务就会减少,可以更好地利用资源。
对于 IO 密集型计算场景,最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 IO 操作的耗时比相关的,《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法如下:
还有一派的计算方式是《Java虚拟机并发编程》中提出的:
线程数 = CPU 核心数 / (1 - 阻塞系数)
其中计算密集型阻塞系数为 0,IO 密集型阻塞系数接近 1,一般认为在 0.8 ~ 0.9 之间。比如 8 核 CPU,按照公式就是 2 / ( 1 - 0.9 ) = 20 个线程数
上图是 IO 密集型任务的一个测试,是在双核处理器上开不同的线程数(从 1 到 40)来测试对程序性能的影响,可以看到线程池数量达到 20 之后,曲线逐渐水平,说明开再多的线程对程序的性能提升也毫无帮助。
太少的线程数会使得程序整体性能降低,而过多的线程也会消耗内存等其他资源,所以如果想要更准确的话,可以进行压测,监控 JVM 的线程情况以及 CPU 的负载情况,根据实际情况衡量应该创建的线程数,合理并充分利用资源。
同时,有很多线程池的应用,比如 Tomcat、Redis、Jdbc 等,每个应用设置的线程数也是不同的,比如 Tomcat 为流量入口,那么线程数的设置可能就要比其他应用要大。
3、总结
通过对线程数设置的探究,我们可以得知线程数的设置首先和 CPU 核心数有莫大关联,除此之外,我们需要根据任务类型的不同选择对应的策略,
线程的平均工作时间所占比例越高,就需要越少的线程;
线程的平均等待时间所占比例越高,就需要越多的线程;
针对不同的程序,进行对应的实际测试就可以得到最合适的选择。