工作线程数是不是设置的越大越好

JAVA herman 1354浏览 0评论
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根据经验来看,jdk api 一般推荐的线程数为CPU核数的2倍。但是有些书籍要求可以设置为CPU核数的8倍,也有的业务设置为CPU核数的32倍。
“工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。

工作线程数是不是设置的越大越好

显然不是的。使用java.lang.Thread类或者java.lang.Runnable接口编写代码来定义、实例化和启动新线程。
一个Thread类实例只是一个对象,像Java中的任何其他对象一样,具有变量和方法,生死于堆上。
Java中,每个线程都有一个调用栈,即使不在程序中创建任何新的线程,线程也在后台运行着。
一个Java应用总是从main()方法开始运行,main()方法运行在一个线程内,它被称为主线程。
一旦创建一个新的线程,就产生一个新的调用栈。

  1. 一来服务器CPU核数有限,同时并发的线程数是有限的,1核CPU设置10000个工作线程没有意义
  2. 线程切换是有开销的,如果线程切换过于频繁,反而会使性能降低

线程栈模型与线程的变量

要理解线程调度的原理,以及线程执行过程,必须理解线程栈模型。
线程栈是指某时刻时内存中线程调度的栈信息,当前调用的方法总是位于栈顶。线程栈的内容是随着程序的运行动态变化的,因此研究线程栈必须选择一个运行的时刻(实际上指代码运行到什么地方)。

在调用start()方法之后:发生了一系列复杂的事情

  1. 启动新的执行线程(具有新的调用栈);
  2. 该线程从新状态转移到可运行状态;
  3. 当该线程获得机会执行时,其目标run()方法将运行。

调用sleep()函数的时候,线程是否一直占用CPU

不占用,等待时会把CPU让出来,给其他需要CPU资源的线程使用
不止调用sleep()函数,在进行一些阻塞调用,例如网络编程中的阻塞accept()【等待客户端连接】和阻塞recv()【等待下游回包】也不占用CPU资源

如果CPU是单核,设置多线程有意义么,能提高并发性能么

即使是单核,使用多线程也是有意义的

  1. 多线程编码可以让我们的服务/代码更加清晰,有些IO线程收发包,有些Worker线程进行任务处理,有些Timeout线程进行超时检测
  2. 如果有一个任务一直占用CPU资源在进行计算,那么此时增加线程并不能增加并发,例如这样的一个代码
     while(1){ i++; }
    该代码一直不停的占用CPU资源进行计算,会使CPU占用率达到100%
  3. 通常来说,Worker线程一般不会一直占用CPU进行计算,此时即使CPU是单核,增加Worker线程也能够提高并发,因为这个线程在休息的时候,其他的线程可以继续工作

纯异步线程模型

任何地方都没有阻塞,这种线程模型只需要设置很少的线程数就能够做到很高的吞吐量,Lighttpd有一种单进程单线程模式,并发处理能力很强,就是使用的的这种模型。该模型的缺点是:

  1. 如果使用单线程模式,难以利用多CPU多核的优势
  2. 程序员更习惯写同步代码,callback的方式对代码的可读性有冲击,对程序员的要求也更高
  3. 框架更复杂,往往需要server端收发组件,server端队列,client端收发组件,client端队列,上下文管理组件,有限状态机组件,超时管理组件的支持

IO线程与工作线程通过队列解耦类模型

IO线程与工作线程通过队列解耦类模型

如上图,大部分Web-Server与服务框架都是使用这样的一种“IO线程与Worker线程通过队列解耦”类线程模型:

  1. 有少数几个IO线程监听上游发过来的请求,并进行收发包(生产者)
  2. 有一个或者多个任务队列,作为IO线程与Worker线程异步解耦的数据传输通道(临界资源)
  3. 有多个工作线程执行正真的任务(消费者)

这个线程模型应用很广,符合大部分场景,这个线程模型的特点是,工作线程内部是同步阻塞执行任务的(回想一下tomcat线程中是怎么执行Java程序的,dubbo工作线程中是怎么执行任务的),因此可以通过增加Worker线程数来增加并发能力,今天要讨论的重点是“该模型Worker线程数设置为多少能达到最大的并发”。

工作线程的工作模式

了解工作线程的工作模式,对量化分析线程数的设置非常有帮助:

工作线程的工作模式

上图是一个典型的工作线程的处理过程,从开始处理start到结束处理end,该任务的处理共有7个步骤:

  1. 从工作队列里拿出任务,进行一些本地初始化计算,例如http协议分析、参数解析、参数校验等
  2. 访问cache拿一些数据
  3. 拿到cache里的数据后,再进行一些本地计算,这些计算和业务逻辑相关
  4. 通过RPC调用下游service再拿一些数据,或者让下游service去处理一些相关的任务
  5. RPC调用结束后,再进行一些本地计算,怎么计算和业务逻辑相关
  6. 访问DB进行一些数据操作
  7. 操作完数据库之后做一些收尾工作,同样这些收尾工作也是本地计算,和业务逻辑相关

分析整个处理的时间轴,会发现:
1)其中1,3,5,7步骤中【上图中粉色时间轴】,线程进行本地业务逻辑计算时需要占用CPU
2)而2,4,6步骤中【上图中橙色时间轴】,访问cache、service、DB过程中线程处于一个等待结果的状态,不需要占用CPU,进一步的分解,这个“等待结果”的时间共分为三部分:
2.1)请求在网络上传输到下游的cache、service、DB
2.2)下游cache、service、DB进行任务处理
2.3)cache、service、DB将报文在网络上传回工作线程

量化分析并合理设置工作线程数

最后一起来回答工作线程数设置为多少合理的问题。
通过上面的分析,Worker线程在执行的过程中,有一部计算时间需要占用CPU,另一部分等待时间不需要占用CPU,通过量化分析,例如打日志进行统计,可以统计出整个Worker线程执行过程中这两部分时间的比例,例如:

  1. 时间轴1,3,5,7【上图中粉色时间轴】的计算执行时间是100ms
  2. 时间轴2,4,6【上图中橙色时间轴】的等待时间也是100ms

得到的结果是,这个线程计算和等待的时间是1:1,即有50%的时间在计算(占用CPU),50%的时间在等待(不占用CPU):

  1. 假设此时是单核,则设置为2个工作线程就可以把CPU充分利用起来,让CPU跑到100%
  2. 假设此时是N核,则设置为2N个工作现场就可以把CPU充分利用起来,让CPU跑到N*100%

线程的一些常见问题

  1. 线程的名字,一个运行中的线程总是有名字的,名字有两个来源,一个是虚拟机自己给的名字,一个是你自己的定的名字。在没有指定线程名字的情况下,虚拟机总会为线程指定名字,并且主线程的名字总是main,非主线程的名字不确定。
  2. 线程都可以设置名字,也可以获取线程的名字,连主线程也不例外。
  3. 获取当前线程的对象的方法是:Thread.currentThread();
  4. 在上面的代码中,只能保证:每个线程都将启动,每个线程都将运行直到完成。一系列线程以某种顺序启动并不意味着将按该顺序执行。对于任何一组启动的线程来说,调度程序不能保证其执行次序,持续时间也无法保证。
  5. 当线程目标run()方法结束时该线程完成。
  6. 一旦线程启动,它就永远不能再重新启动。只有一个新的线程可以被启动,并且只能一次。一个可运行的线程或死线程可以被重新启动。
  7. 线程的调度是JVM的一部分,在一个CPU的机器上上,实际上一次只能运行一个线程。一次只有一个线程栈执行。JVM线程调度程序决定实际运行哪个处于可运行状态的线程。众多可运行线程中的某一个会被选中做为当前线程。可运行线程被选择运行的顺序是没有保障的。
  8. 尽管通常采用队列形式,但这是没有保障的。队列形式是指当一个线程完成“一轮”时,它移到可运行队列的尾部等待,直到它最终排队到该队列的前端为止,它才能被再次选中。事实上,我们把它称为可运行池而不是一个可运行队列,目的是帮助认识线程并不都是以某种有保障的顺序排列唱呢个一个队列的事实。
  9. 尽管我们没有无法控制线程调度程序,但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。

总结

N核服务器,通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x,等待时间为y,则工作线程数(线程池线程数)设置为 N*(x+y)/x,能让CPU的利用率最大化。
一般来说,非CPU密集型的业务(加解密、压缩解压缩、搜索排序等业务是CPU密集型的业务),瓶颈都在后端数据库,本地CPU计算的时间很少,所以设置几十或者几百个工作线程也都是可能的。

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