[并发理论基础] 10 | Java线程（中）：创建多少线程才是合适的？
文章目录
- [并发理论基础] 10 | Java线程（中）：创建多少线程才是合适的？
- 一、为什么要使用多线程？
- 二、多线程的应用场景
- 三、创建多少线程合适
- 四、思考题
- 五、补充
要想设置合适的线程数，首先要分析以下两个问题：
- 为什么要使用多线程？
- 多线程的应用场景有哪些？
一、为什么要使用多线程？
使用多线程，本质上就是提升程序性能。首先要明确的是：如何度量性能。
度量性能有两个最核心的指标，它们就是延迟和吞吐量。延迟指的是发出请求到收到响应这个过程的时间；延迟越短，意味着程序执行得越快，性能也就越好。 吞吐量指的是在单位时间内能处理请求的数量；吞吐量越大，意味着程序能处理的请求越多，性能也就越好。这两个指标内部有一定的联系（同等条件下，延迟越短，吞吐量越大），但是由于它们隶属不同的维度（一个是时间维度，一个是空间维度），并不能互相转换。
于是从度量的角度，提升性能主要是降低延迟，提高吞吐量。
二、多线程的应用场景
要想“降低延迟，提高吞吐量”，对应的方法呢，基本上有两个方向，一个方向是优化算法，另一个方向是将硬件的性能发挥到极致。前者属于算法范畴，后者则是和并发编程息息相关了。那计算机主要有哪些硬件呢？主要是两类：一个是 I/O，一个是 CPU。简言之，在并发编程领域，提升性能本质上就是提升硬件的利用率，再具体点来说，就是提升 I/O 的利用率和 CPU 的利用率。
估计这个时候你会有个疑问，操作系统不是已经解决了硬件的利用率问题了吗？的确是这样，例如操作系统已经解决了磁盘和网卡的利用率问题，利用中断机制还能避免 CPU 轮询 I/O 状态，也提升了 CPU 的利用率。但是操作系统解决硬件利用率问题的对象往往是单一的硬件设备，而我们的并发程序，往往需要 CPU 和 I/O 设备相互配合工作，也就是说，我们需要解决 CPU 和 I/O 设备综合利用率的问题。关于这个综合利用率的问题，操作系统虽然没有办法完美解决，但是却给我们提供了方案，那就是：多线程。
下面我们用一个简单的示例来说明：如何利用多线程来提升 CPU 和 I/O 设备的利用率？假设程序按照 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的方式运行，而且 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1。
如下图所示，如果只有一个线程，执行 CPU 计算的时候，I/O 设备空闲；执行 I/O 操作的时候，CPU 空闲，所以 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率都是 50%。
如果有两个线程，如下图所示，当线程 A 执行 CPU 计算的时候，线程 B 执行 I/O 操作；当线程 A 执行 I/O 操作的时候，线程 B 执行 CPU 计算，这样 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率就都达到了 100%。
我们将 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率都提升到了 100%，会对性能产生了哪些影响呢？通过上面的图示，很容易看出：单位时间处理的请求数量翻了一番，也就是说吞吐量提高了 1 倍。此时可以逆向思维一下，如果 CPU 和 I/O 设备的利用率都很低，那么可以尝试通过增加线程来提高吞吐量。
在单核时代，多线程主要就是用来平衡 CPU 和 I/O 设备的。如果程序只有 CPU 计算，而没有 I/O 操作的话，多线程不但不会提升性能，还会使性能变得更差，原因是增加了线程切换的成本。但是在多核时代，这种纯计算型的程序也可以利用多线程来提升性能。为什么呢？因为利用多核可以降低响应时间。
为便于你理解，这里我举个简单的例子说明一下：计算 1+2+… … +100 亿的值，如果在 4 核的 CPU 上利用 4 个线程执行，线程 A 计算 [1，25 亿)，线程 B 计算 [25 亿，50 亿)，线程 C 计算 [50，75 亿)，线程 D 计算 [75 亿，100 亿]，之后汇总，那么理论上应该比一个线程计算 [1，100 亿] 快将近 4 倍，响应时间能够降到 25%。一个线程，对于 4 核的 CPU，CPU 的利用率只有 25%，而 4 个线程，则能够将 CPU 的利用率提高到 100%。
三、创建多少线程合适
创建多少线程合适，要看多线程具体的应用场景。我们的程序一般都是 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的，由于 I/O 设备的速度相对于 CPU 来说都很慢，所以大部分情况下，I/O 操作执行的时间相对于 CPU 计算来说都非常长，这种场景我们一般都称为 I/O 密集型计算；和 I/O 密集型计算相对的就是 CPU 密集型计算了，CPU 密集型计算大部分场景下都是纯 CPU 计算。I/O 密集型程序和 CPU 密集型程序，计算最佳线程数的方法是不同的。
下面我们对这两个场景分别说明。
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 4 核的 CPU，每个核一个线程，理论上创建 4 个线程就可以了，再多创建线程也只是增加线程切换的成本。所以，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。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 +1”，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证 CPU 的利用率。
对于 I/O 密集型的计算场景，比如前面我们的例子中，如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1，那么 2 个线程是最合适的。如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:2，那多少个线程合适呢？是 3 个线程，如下图所示：CPU 在 A、B、C 三个线程之间切换，对于线程 A，当 CPU 从 B、C 切换回来时，线程 A 正好执行完 I/O 操作。这样 CPU 和 I/O 设备的利用率都达到了 100%。
上面这段的背景是：一个线程执行，CPU执行计算使用的时间和线程等待I/O的时间（可以释放CPU）是1:2。
如果只有一个线程执行，那CPU的利用率为 1/3=33%。
在增加并发度为三个线程后，CPU利用率为100%。有一个隐含的条件是：在增加为3个线程并发的情况下，一个线程执行所需CPU执行计算使用的时间和 线程等待I/O的时间还是1:2，也就是要求在三个线程的场景下（同时会有两个线程请求I/O），I/O时间不能增加。
同时会有两个线程请求I/O的情况，I/O时间不增加，肯定未达到I/O的瓶颈，有两种情况：
- 要么是I/O硬件性能不是瓶颈，比如外部服务请求，网卡性能OK，外部服务慢，等待外部服务响应的时候，I/O硬件资源也是空闲。
- 要么是新增硬件。
通过上面这个例子，我们会发现，对于 I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：
最佳线程数 =1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）
我们令 R=I/O 耗时 / CPU 耗时，综合上图，可以这样理解：当线程 A 执行 IO 操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的 CPU 计算。这样 CPU 的利用率就达到了 100%。
可以用 apm 工具测试io耗时和cpu耗时
不过上面这个公式是针对单核 CPU 的，至于多核 CPU，也很简单，只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：
最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]
注意：理论值仅仅适用部署一个服务的场景。理论值是个很好的开始，是不是合适还得压测
四、思考题
有些同学对于最佳线程数的设置积累了一些经验值，认为对于 I/O 密集型应用，最佳线程数应该为：2 * CPU 的核数 + 1，你觉得这个经验值合理吗？
答：
从理论上来讲，这个经验值一定是靠不住的。但是经验值对于很多“I/O 耗时 / CPU 耗时”不太容易确定的系统来说，却是一个很好到初始值。
最佳线程数最终还是靠压测来确定的，实际工作中大家面临的系统，“I/O 耗时 / CPU 耗时”往往都大于 1，所以基本上都是在这个初始值的基础上增加。增加的过程中，应关注线程数是如何影响吞吐量和延迟的。一般来讲，随着线程数的增加，吞吐量会增加，延迟也会缓慢增加；但是当线程数增加到一定程度，吞吐量就会开始下降，延迟会迅速增加。这个时候基本上就是线程能够设置的最大值了。
五、补充
- 实际应用最后还是要做压力测试来确定线程数，
- 公式上忽略了线程数增加带来的cpu消耗，性能优化还是要定量比较好，这样不会盲目，比如io已经成为了瓶颈，增加线程或许带来不了性能提升，这个时候是不是可以考虑用cpu换取带宽，压缩数据，或者逻辑上少发送一些。
- x86架构的CPU是拥有超程技术的，也就是一个核可以当成两个使用（AMD的却没有），4核8线程的处理器使用Runtime.availableProcessors()结果是8，超线程技术属于硬件层面上的并发，从cpu硬件来看是一个物理核心有两个逻辑核心，但因为缓存、执行资源等存在共享和竞争，所以两个核心并不能并行工作。超线程技术统计性能提升大概是30%左右，并不是100%。另外，不管设置成4还是8，现代操作系统层面的调度应该是按逻辑核心数，也就是8来调度的，具体情况需要根据应用性能和资源的使用情况进行调整。工作中都是按照逻辑核数来的，理论值和经验值只是提供个指导，实际上还是要靠压测。
- 理论加经验加实际场景，比如现在大多数公司的系统是以服务的形式来通过docker部署的，每个docker服务其实对应部署的就一个服务，这样的情况下是可以按照理论为基础，再加上实际情况来设置线程池大小的，当然通过各种监控来调整是最好的，但是实际情况是但服务几十上百，除非是核心功能，否则很难通过监控指标来调整线程池大小。理论加经验起码不会让设置跑偏太多，还有就是服务中的各种线程池统一管理是很有必要的
- About Pool Sizing上面提供了connections = ((core_count * 2) + effective_spindle_count)公式
