参考:《并发编程的艺术》
不同的任务 不同的配置
·任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。
性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的
线程,如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务,则应配
置尽可能多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,将其拆分成一个CPU密集型任务
和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐量
将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。
CPU密集型的任务,也就是每一个任务都一直在使用CPU,如果线程池中正在运行的线程比CPU核数多很多,必然会造成一个CPU上频繁的进行上下文切换,切换到不同的线程去执行。
如果正好等于CPU核数,那么一个线程一个CPU正好可以高效率的利用CPU。
为什么要加1呢?
java线程池大小为何会大多被设置成CPU核心数+1? – 知乎
(即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时,这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。)
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
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