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  • 线程数设置多少更合适

    千次阅读 2020-09-30 15:40:35
    线程数设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能。 使用多线程的目的 假设服务器有1个线程处理用户一个请求的时间为100ms,这一个请求又分为3个互不影响的...
    1. 简介
      线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能。
    2. 使用多线程的目的
      假设服务器有1个线程处理用户一个请求的时间为100ms,这一个请求又分为3个互不影响的串行逻辑,处理时间为30ms、30ms和40ms,则在1s内只能处理10个请求,这意味着其他请求只能等待,这样当用户访问量非常大的时候,就会造成大量用户等待,体验很差。
      假设服务器开10个线程处理用户请求,这个时候1s就可以处理100个请求,体验稍好一些。
      假设用3个不同的线程去并行去处理这一个请求中的3个互不影响的逻辑,这样整个请求的处理时间就由100ms降为了40~50ms(还要考虑线程切换的耗时,这里只是假设),这时1s就可以处理100*(2~2.5)个请求。
      这就是多线程的好处。

    3. 多线程数量设置
      一个任务可以按照这个任务主要处理的内部逻辑分为IO密集型任务和计算密集型任务。

    4. IO密集型任务
      IO密集型任务即主要处理的为IO操作,比如文件读写、网络通信, MySQL 数据库等任务,这类任务不会特别消耗 CPU 资源,但是 IO 操作比较耗时,会占用比较多时间。这种情况下如果没有使用多线程来处理IO密集型任务,CPU就会傻傻的等待在那里,极大浪费CPU资源,因此需设置多线程来最大化利用CPU资源

    5. IO密集型任务设置多少线程合适?
      IO密集型任务占用CPU资源很少,假设一个应用里面全是IO密集型任务,则线程数=(CPU内核数)/(1-阻塞系数),其中阻塞系数一般为0.8~0.9(IO密集型任务占用CPU资源很少,假设一个应用里面全是IO密集型任务,则线程数=(CPU内核数)/(1-阻塞系数),其中阻塞系数一般为0.8~0.9)。

    6. 计算密集型任务
      计算密集型任务即应用中处理的是算法计算等,这种任务主要通过CPU来完成,因此占用CPU资源比较多。
      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

    7. 计算密集型任务设置多少线程合适?
      计算密集型任务因占用CPU资源比较多,因此为了最大化利用CPU资源,一般设置线程数=CPU内核数*2

    8. 混合型任务线程数量的设置
      混合型任务即包含计算操作也包含IO操作,假设整个任务处理时间为100ms,计算操作占用时间为20ms,IO操作占用时间为80ms,也就是说CPU只有大约五分之一在被占用,其他五分之四被浪费掉,这个时候需要启动的线程数=5,即为(计算操作占用时间+IO操作占用时间)/计算操作占用时间。

    转载于:https://www.dazhuanlan.com/2019/12/09/5dee6a5e4137b/?__cf_chl_jschl_tk__=f2e1c3394a7271b4d512316dbc929259e185e6bf-1601451048-0-ARt9nhWp7oq_nRp9LSQwEPsL2haG3ERi7AxfUCHP-weLQRHaBLsV6r9IpMlkzwt6rSRhEv3eqrUFXSD4ESL0asRBzZsqhtkAtIRJUzSgFEen0nFqTPQ61BCApagK2e_tNbJNK8ewJ85Gs5S0l1hA1o2hbUo3rqDKNRR6m3145QY5rJ8OfmtC-r5t8PQ4_QWPEgOlCUAGEkjpapfvimwQWlE7hNuVUTwE9mtUDWrmQ6YA2aAnj1-RuNaFrhyvId94abegVsm0GOQNDt1RTbAZd0WdxGw5gUjmnWCGBRw_77j_NTE5hCYMkRouzUI8sxtFCA

     

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  • 主要为大家详细介绍了Android线程池控制并发线程下载,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 在我们平时的编码过程中,有时候会想到用多线程来提升程序的性能,那么什么时候用多线程,多线程的线程数应该设置为多少比较好,这个就需要根据具体的需求来设置,这里,主要分为CPU密集型和IO密集型的任务。...

            在我们平时的编码过程中,有时候会想到用多线程来提升程序的性能,那么什么时候用多线程,多线程的线程数应该设置为多少比较好,这个就需要根据具体的需求来设置,这里,主要分为CPU密集型和IO密集型的任务。先来介绍以下概念

     

    CPU密集型

           CPU密集型会消耗掉大量的CPU资源,例如需要大量的计算,一些复杂运算,逻辑处理之类的。这个时候CPU就卯足了劲在运行,这个时候切换线程,反而浪费了切换的时间,效率不高。

           就像你的大脑是CPU,你本来就在一本心思地写作业,多线程这时候就是要你写会作业,然后立刻敲一会代码,然后在P个图,然后在看个视频,然后再切换回作业。emmmm,过程中你还需要切换(收起来作业,拿出电脑,打开VS…)那你的作业怕是要写到挂科。。。这个时候不太适合使用多线程,你就该一门心思地写作业~

    IO密集型

        涉及到网络、磁盘IO的都是IO密集型,这个时候CPU利用率并不高,这个时候适合使用多线程。

        同样以你的大脑为例,IO密集型就是“不烧脑”的工作。例如你需要陪小姐姐或者小哥哥聊天,还需要下载一个VS,还需要看我(黑哥)的博客。这个时候如果使用多线程的话会怎么做?

         咦?小哥哥(小姐姐)给你发消息了,回一下TA,然后呢?TA给你回消息肯定需要时间,这个时候你就可以搜索VS的网站,先下安装包,然后一看,哎呦,TA还没给你回消息,然后看会你黑哥的博客。小哥哥(小姐姐)终于回你了,你回一下TA,接着看我的博客,这就是类似于IO密集型。你可以在不同的“不烧脑”的工作之间切换,来达到更高的效率。而不是小姐姐不回我的信息,我就干等,啥都不干,就等,这个效率可想而知,也许,小姐姐(小哥哥)根本就不会回复你~

    多线程的使用和线程数的设置

          开发中我们经常会使用到线程池来处理一些业务,而在不新增设备的情况下,我们所能使用的线程资源又不是无线的,那么高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池?还有并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池?并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池?

    接下来我们进行一一分析:

    1:高并发、任务执行时间短的业务,CPU密集型的,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换

    2:并发不高、任务执行时间长的业务这就需要区分开看了:

    a)假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以适当加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务

    b)假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算密集型任务,这个就没办法了,和(1)一样吧,线程池中的线程数设置得少一些,减少线程上下文的切换

    (其实从一二可以看出无论并发高不高,对于业务中是否是cou密集还是I/O密集的判断都是需要的当前前提是你需要优化性能的前提下)

    3:并发高、业务执行时间长,解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,可以引入三方中间件进行异步操作。
     

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  • (2)如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1(或者是2N),线程的应用场景:主要是:数据库数据的交互,文件上传下载,网络数据传输等等 +1的原因是: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...

    1.线程池和CPU核心数的关系

    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 processors的个数)
    (1)如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1(或者是N),线程的应用场景:主要是复杂算法
    (2)如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1(或者是2N),线程的应用场景:主要是:数据库数据的交互,文件上传下载,网络数据传输等等
    +1的原因是: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。
    
    

    补一下概念 :

    1. CPU密集型(CPU-bound)

    CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。

    在多重程序系统中,大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU bound的程序。

    CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备,也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。

    2. IO密集型(I/O bound)

    IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作,此时CPU Loading并不高。

    I/O bound的程序一般在达到性能极限时,CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作,而pipeline做得不是很好,没有充分利用处理器能力。

    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 processors的个数)
    (1)如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1(或者是N),线程的应用场景:主要是复杂算法
    (2)如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1(或者是2N),线程的应用场景:主要是:数据库数据的交互,文件上传下载,网络数据传输等等
    +1的原因是: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。
    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:
    (1)线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。
    (2)线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
    eg:
    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。

    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。
    
    

    2.常见概念:CPU的核心数,CPU的线程数
    CPU的核心数:
    CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几个核心。
    比如,双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组,四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组
    CPU的线程数:
    对于一个CPU,线程数总是大于或等于核心数的。
    (1)一个核心最少对应一个线程,但通过超线程技术,一个核心可以对应两个线程,也就是说它可以同时运行两个线程。
    (2)CPU之所以要增加线程数,是源于多任务处理的需要。线程数越多,越有利于同时运行多个程序,因为线程数等同于在某个瞬间CPU能同时并行处理的任务数。
    eg:
    在Windows中,在cmd命令中输入“wmic”,然后在出现的新窗口中输入“cpu get *”即可查看物理CPU数、CPU核心数、线程数。
    其中:
    Name:表示物理CPU数
    NumberOfCores:表示CPU核心数
    NumberOfLogicalProcessors:表示CPU线程数

    (1)CPU的线程数概念仅仅只针对Intel的CPU才有用,因为它是通过Intel超线程技术来实现的
    (2)如果没有超线程技术,一个CPU核心对应一个线程。 所以,对于AMD的CPU来说,只有核心数的概念,没有线程数的概念。

    在Windows中,在cmd命令中输入“wmic”,然后在出现的新窗口中输入“cpu get *”即可查看物理CPU数、CPU核心数、线程数。
    其中:
    Name:表示物理CPU数
    NumberOfCores:表示CPU核心数
    NumberOfLogicalProcessors:表示CPU线程数
    
    
    (1)CPU的线程数概念仅仅只针对Intel的CPU才有用,因为它是通过Intel超线程技术来实现的
    (2)如果没有超线程技术,一个CPU核心对应一个线程。 所以,对于AMD的CPU来说,只有核心数的概念,没有线程数的概念。
    
    

    3.是否使用线程池就一定比使用单线程高效呢?
    答案是否定的,比如Redis就是单线程的,但它却非常高效,基本操作都能达到十万量级/s。从线程这个角度来看,部分原因在于:
    (1)多线程带来线程上下文切换开销,单线程就没有这种开销
    (2)锁

    当然“Redis很快”更本质的原因在于:
    Redis基本都是内存操作,这种情况下单线程可以很高效地利用CPU。而多线程适用场景一般是:存在相当比例的IO和网络操作。

    所以即使有上面的简单估算方法,也许看似合理,但实际上也未必合理,都需要结合系统真实情况(比如是IO密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操作)和硬件环境(CPU、内存、硬盘读写速度、网络状况等)来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。

    https://blog.csdn.net/u011436427/article/details/103744149?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control

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  • 线程,到底该设置多少个线程

    千次阅读 2019-06-02 13:26:30
    作者:享学课堂老顾 微信公众号: 享学课堂online 一、前言 “不好了,线上服务器超时严重,请求非常...有个严重误区,以为线程池设置太小了,调大点请求就会快了。 今天就带着小伙伴们沟通一下,线程池的大小应该...

    作者:享学课堂老顾

    微信公众号: 享学课堂online

    在这里插入图片描述

    一、前言

    “不好了,线上服务器超时严重,请求非常慢,好像报连接数too many了,怎么办?“小伙伴们在反馈。一般我们的技术老大的处理方式,把连接数和线程池调大点,重启,再观察。

    往往这个方式是应急措施,治标不治本,因为不知道问题的原因。

    有个严重误区,以为线程池设置太小了,调大点请求就会快了。

    今天就带着小伙伴们沟通一下,线程池的大小应该如何合理的设置其大小?

    二、问题

    如果有两个任务需要处理,一个任务A,一个任务B

    方案一:一个线程执行任务A和B,A执行完后,执行B
    方案二:两个线程A和B去执行任务A 和 B,同时进行

    哪个方案会快点?应该很多人会回答,肯定是方案二啊,多线程并行去处理任务A和B,肯定快啊。是这样吗?回答这个问题之前,先带着大家去回顾梳理一下。

    三、线程执行

    线程的执行,是由CPU进行调度的,一个CPU在同一时刻只会执行一个线程,我们看上去的线程A 和 线程B并发执行。

    为了让用户感觉这些任务正在同时进行,操作系统利用了时间片轮转的方式,CPU给每个任务都服务一定的时间,然后把当前任务的状态保存下来,在加载下一任务的状态后,继续服务下一任务。任务的状态保存及再加载,这段过程就叫做上下文切换。

    上下文切换过程是需要时间的;现在我们来看一下上面的问题,小伙伴们再看一下是哪个方案快呢?是不是有些小伙伴们会说方案一,因为不需要线程切换;方案二需要来回切换这两个线程,耗时会多点。

    小伙伴们心中此时是不是会有疑惑,那为什么会有多线程?先不急,再往下看。

    四、为什么要多线程

    小伙伴想想在我们真实业务中,我们是什么流程?

    在这里插入图片描述

    上图的流程:

    1、先发起网络请求

    2、Web服务器解析请求

    3、请求后端的数据库获取数据

    4、获取数据后,进行处理

    5、把处理结果放回给用户

    这个是我们处理业务的时候,常规的请求流程;我们看一下整个过程涉及到什么计算机处理。

    1、网络请求----->网络IO

    2、解析请求----->CPU

    3、请求数据库----->网络IO

    4、MySQL查询数据----->磁盘IO

    5、MySQL返回数据----->网络IO

    6、数据处理----->CPU

    7、返回数据给用户----->网络IO

    讲到这里,小伙伴们是不是感觉又不乱了,在真实业务中我们不单单会涉及CPU计算,还有网络IO和磁盘IO处理,这些处理是非常耗时的。如果一个线程整个流程是上图的流程,真正涉及到CPU的只有2个节点,其他的节点都是IO处理,那么线程在做IO处理的时候,CPU就空闲出来了,CPU的利用率就不高。

    小伙伴们现在知道多线程的用处了吧,对,就是为了提升CPU利用率。

    五、提升QPS/TPS

    衡量系统性能如何,主要指标系统的(QPS/TPS)

    QPS/TPS:每秒能够处理请求/事务的数量

    并发数:系统同时处理的请求/事务的数量

    响应时间:就是平均处理一个请求/事务需要时长

    QPS/TPS = 并发数/响应时间

    上面公式代表并发数越大,QPS就越大;所以很多人就会以为调大线程池,并发数就会大,也会提升QPS,所以才会出现一开始前言所说的,大多数人的误区。

    其实QPS还跟响应时间成反比,响应时间越大,QPS就会越小。

    虽然并发数调大了,就会提升QPS,但线程数也会影响响应时间,因为上面我们也提到了上下文切换的问题,那怎么设置线程数的呢?

    六、如何设置线程数

    那我们如何分配线程?我们提供一个公式:

    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

    备注:这个公式也是前辈们分享的,当然之前看了淘宝前台系统优化实践的文章,和上面的公式很类似,不过在CPU数目那边,他们更细化了,上面的公式只是参考。不过不管什么公式,最终还是在生产环境中运行后,再优化调整。

    我们继续上面的任务,我们的服务器CPU核数为4核,一个任务线程cpu耗时为20ms,线程等待(网络IO、磁盘IO)耗时80ms,那最佳线程数目:( 80 + 20 )/20 * 4 = 20。也就是设置20个线程数最佳。

    从这个公式上面我们就得出,线程的等待时间越大,线程数就要设置越大,这个正好符合我们上面的分析,可提升CPU利用率。那从另一个角度上面说,线程数设置多大,是根据我们自身的业务的,需要自己去压力测试,设置一个合理的数值。

    七、基础常规标准

    那我们小伙伴们会问,因为很多业务集中到一个线程池中,不像上面的案例比较简单,事实上业务太多,怎么设置呢?这个就是要去压力测试去调整。不过我们的前辈已经帮我们总结了一个基础的值(最终还是要看运行情况自行调整)

    1、CPU密集型:操作内存处理的业务,一般线程数设置为:CPU核数 + 1 或者 CPU核数*2。核数为4的话,一般设置 5 或 8

    2、IO密集型:文件操作,网络操作,数据库操作,一般线程设置为:cpu核数 / (1-0.9),核数为4的话,一般设置 40

    八、总结

    今天介绍了线程数大小的设置,一些小伙伴们的误区。讲到这里我们小伙伴们是不是对线程有了更新的理解,不像之前那么粗暴,应该要去分析为什么这么慢,系统的瓶颈出现在什么地方,减少瓶颈的耗时。

    另外,推荐小伙伴们再去看一下Redis、Nginx;为什么他们会那么快呢?其实和这篇文章的知识点有共同的地方。

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空空如也

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下载线程数怎么设置