需求緣起

Web-Server通常有個配置，最大工作線程數(shù)，后端服務(wù)一般也有個配置，工作線程池的線程數(shù)量，這個線程數(shù)的配置不同的業(yè)務(wù)架構(gòu)師有不同的經(jīng)驗值，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的2倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的8倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的32倍。

“工作線程數(shù)”的設(shè)置依據(jù)是什么，到底設(shè)置為多少能夠最大化CPU性能，是本文要討論的問題。

一些共性認(rèn)知

在進(jìn)行進(jìn)一步深入討論之前，先以提問的方式就一些共性認(rèn)知達(dá)成一致。

1、提問：工作線程數(shù)是不是設(shè)置的越大越好？

回答：肯定不是的。

• 一來服務(wù)器CPU核數(shù)有限，同時并發(fā)的線程數(shù)是有限的，1核CPU設(shè)置10000個工作線程沒有意義。
• 線程切換是有開銷的，如果線程切換過于頻繁，反而會使性能降低。

2、提問：調(diào)用sleep()函數(shù)的時候，線程是否一直占用CPU？

回答：不占用，等待時會把CPU讓出來，給其他需要CPU資源的線程使用。

不止調(diào)用sleep()函數(shù)，在進(jìn)行一些阻塞調(diào)用，例如網(wǎng)絡(luò)編程中的阻塞accept()【等待客戶端連接】和阻塞recv()【等待下游回包】也不占用CPU資源。

3、提問：如果CPU是單核，設(shè)置多線程有意義么，能提高并發(fā)性能么？

回答：即使是單核，使用多線程也是有意義的。

多線程編碼可以讓我們的服務(wù)/代碼更加清晰，有些IO線程收發(fā)包，有些Worker線程進(jìn)行任務(wù)處理，有些Timeout線程進(jìn)行超時檢測。

如果有一個任務(wù)一直占用CPU資源在進(jìn)行計算，那么此時增加線程并不能增加并發(fā)，例如這樣的一個代碼：

while(1){ i++; }

該代碼一直不停的占用CPU資源進(jìn)行計算，會使CPU占用率達(dá)到100%。

通常來說，Worker線程一般不會一直占用CPU進(jìn)行計算，此時即使CPU是單核，增加Worker線程也能夠提高并發(fā)，因為這個線程在休息的時候，其他的線程可以繼續(xù)工作。

常見服務(wù)線程模型

了解常見的服務(wù)線程模型，有助于理解服務(wù)并發(fā)的原理，一般來說互聯(lián)網(wǎng)常見的服務(wù)線程模型有如下兩種：

1. IO線程與工作線程通過隊列解耦類模型

如上圖，大部分Web-Server與服務(wù)框架都是使用這樣的一種 IO線程與Worker線程通過隊列解耦 類線程模型：

• 有少數(shù)幾個IO線程監(jiān)聽上游發(fā)過來的請求，并進(jìn)行收發(fā)包（生產(chǎn)者）
• 有一個或者多個任務(wù)隊列，作為IO線程與Worker線程異步解耦的數(shù)據(jù)傳輸通道（臨界資源）
• 有多個工作線程執(zhí)行正真的任務(wù)（消費者）

這個線程模型應(yīng)用很廣，符合大部分場景，這個線程模型的特點是，工作線程內(nèi)部是同步阻塞執(zhí)行任務(wù)的（回想一下tomcat線程中是怎么執(zhí)行Java程序的，dubbo工作線程中是怎么執(zhí)行任務(wù)的），因此可以通過增加Worker線程數(shù)來增加并發(fā)能力，今天要討論的重點是：“該模型Worker線程數(shù)設(shè)置為多少能達(dá)到最大的并發(fā)”。

2. 純異步線程模型

任何地方都沒有阻塞，這種線程模型只需要設(shè)置很少的線程數(shù)就能夠做到很高的吞吐量，Lighttpd有一種單進(jìn)程單線程模式，并發(fā)處理能力很強(qiáng)，就是使用的的這種模型。該模型的缺點是：

• 如果使用單線程模式，難以利用多CPU多核的優(yōu)勢
• 程序員更習(xí)慣寫同步代碼，callback的方式對代碼的可讀性有沖擊，對程序員的要求也更高
• 框架更復(fù)雜，往往需要server端收發(fā)組件，server端隊列，client端收發(fā)組件，client端隊列，上下文管理組件，有限狀態(tài)機(jī)組件，超時管理組件的支持

however，這個模型不是今天討論的重點。

工作線程的工作模式

了解工作線程的工作模式，對量化分析線程數(shù)的設(shè)置非常有幫助：

上圖是一個典型的工作線程的處理過程，從開始處理start到結(jié)束處理end，該任務(wù)的處理共有7個步驟：

1. 從工作隊列里拿出任務(wù)，進(jìn)行一些本地初始化計算，例如http協(xié)議分析、參數(shù)解析、參數(shù)校驗等
2. 訪問cache拿一些數(shù)據(jù)
3. 拿到cache里的數(shù)據(jù)后，再進(jìn)行一些本地計算，這些計算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)
4. 通過RPC調(diào)用下游service再拿一些數(shù)據(jù)，或者讓下游service去處理一些相關(guān)的任務(wù)
5. RPC調(diào)用結(jié)束后，再進(jìn)行一些本地計算，怎么計算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)
6. 訪問DB進(jìn)行一些數(shù)據(jù)操作
7. 操作完數(shù)據(jù)庫之后做一些收尾工作，同樣這些收尾工作也是本地計算，和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)

分析整個處理的時間軸，會發(fā)現(xiàn)：

1）其中1，3，5，7步驟中【上圖中粉色時間軸】，線程進(jìn)行本地業(yè)務(wù)邏輯計算時需要占用CPU。
2）而2，4，6步驟中【上圖中橙色時間軸】，訪問cache、service、DB過程中線程處于一個等待結(jié)果的狀態(tài)，不需要占用CPU。

進(jìn)一步的分解，這個“等待結(jié)果”的時間共分為三部分：

1. 請求在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)较掠蔚腸ache、service、DB。
2. 下游cache、service、DB進(jìn)行任務(wù)處理。
3. cache、service、DB將報文在網(wǎng)絡(luò)上傳回工作線程。

量化分析并合理設(shè)置工作線程數(shù)

最后一起來回答工作線程數(shù)設(shè)置為多少合理的問題。

通過上面的分析，Worker線程在執(zhí)行的過程中，有一部計算時間需要占用CPU，另一部分等待時間不需要占用CPU，通過量化分析，例如打日志進(jìn)行統(tǒng)計，可以統(tǒng)計出整個Worker線程執(zhí)行過程中這兩部分時間的比例，例如：

1. 時間軸1，3，5，7【上圖中粉色時間軸】的計算執(zhí)行時間是100ms 。
2. 時間軸2，4，6【上圖中橙色時間軸】的等待時間也是100ms 。

得到的結(jié)果是，這個線程計算和等待的時間是1：1，即有50%的時間在計算（占用CPU），50%的時間在等待（不占用CPU）：

1. 假設(shè)此時是單核，則設(shè)置為2個工作線程就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到100% 。
2. 假設(shè)此時是N核，則設(shè)置為2N個工作線程就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到N*100%。

結(jié)論

N核服務(wù)器，通過執(zhí)行業(yè)務(wù)的單線程分析出本地計算時間為x，等待時間為y，則工作線程數(shù)（線程池線程數(shù)）設(shè)置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率最大化。

經(jīng)驗

一般來說，非CPU密集型的業(yè)務(wù)（加解密、壓縮解壓縮、搜索排序等業(yè)務(wù)是CPU密集型的業(yè)務(wù)），瓶頸都在后端數(shù)據(jù)庫，本地CPU計算的時間很少，所以設(shè)置幾十或者幾百個工作線程也都是可能的。

以上就是Java線程數(shù)究竟設(shè)多少合理的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java線程數(shù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

最新評論