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：