如何计算合适的线程数

如何合理地估算线程池大小？

这个问题虽然看起来很小，却并不那么容易回答。大家如果有更好的方法欢迎赐教，先来一个天真的估算方法：假设要求一个系统的TPS（Transaction Per Second或者Task Per Second）至少为20，然后假设每个Transaction由一个线程完成，继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s。那么问题转化为：

如何设计线程池大小，使得可以在1s内处理完20个Transaction？

计算过程很简单，每个线程的处理能力为0.25TPS，那么要达到20TPS，显然需要20/0.25=80个线程。

很显然这个估算方法很天真，因为它没有考虑到CPU数目。一般服务器的CPU核数为16或者32，如果有80个线程，那么肯定会带来太多不必要的线程上下文切换开销。

再来第二种简单的但不知是否可行的方法（N为CPU总核数）：

• 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1

• 如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+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。

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。

CPU密集型 vs IO密集型

我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

总之，计算密集型程序适合C语言多线程，I/O密集型适合脚本语言开发的多线程。

/**返回可用处理器的Java虚拟机的数量*/
private static int PROCESSORS = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

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。

接下来在这个文档：服务器性能IO优化 中发现一个估算公式：

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

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

可以得出一个结论：

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。

上一种估算方法也和这个结论相合。

一个系统最快的部分是CPU，所以决定一个系统吞吐量上限的是CPU。增强CPU处理能力，可以提高系统吞吐量上限。但根据短板效应，真实的系统吞吐量并不能单纯根据CPU来计算。那要提高系统吞吐量，就需要从“系统短板”（比如网络延迟、IO）着手：

• 尽量提高短板操作的并行化比率，比如多线程下载技术

• 增强短板能力，比如用NIO替代IO

第一条可以联系到Amdahl定律，这条定律定义了串行系统并行化后的加速比计算公式：

加速比=优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

加速比越大，表明系统并行化的优化效果越好。Addahl定律还给出了系统并行度、CPU数目和加速比的关系，加速比为Speedup，系统串行化比率（指串行执行代码所占比率）为F，CPU数目为N：

Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)

当N足够大时，串行化比率F越小，加速比Speedup越大。

写到这里，我突然冒出一个问题。

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：

• 多线程带来线程上下文切换开销，单线程就没有这种开销

• 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。

最后来一个“Dark Magic”估算方法（因为我暂时还没有搞懂它的原理），使用下面的类：

package pool_size_calculate;

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

/**
 * A class that calculates the optimal thread pool boundaries. It takes the
 * desired target utilization and the desired work queue memory consumption as
 * input and retuns thread count and work queue capacity.
 *
 * @author Niklas Schlimm
 *
 */
public abstract class PoolSizeCalculator {

    /**
     * The sample queue size to calculate the size of a single {@link Runnable}
     * element.
     */
    private final int SAMPLE_QUEUE_SIZE = 1000;

    /**
     * Accuracy of test run. It must finish within 20ms of the testTime
     * otherwise we retry the test. This could be configurable.
     */
    private final int EPSYLON = 20;

    /**
     * Control variable for the CPU time investigation.
     */
    private volatile boolean expired;

    /**
     * Time (millis) of the test run in the CPU time calculation.
     */
    private final long testtime = 3000;

    /**
     * Calculates the boundaries of a thread pool for a given {@link Runnable}.
     *
     * @param targetUtilization
     *            the desired utilization of the CPUs (0 <= targetUtilization <=      *            1)      * @param targetQueueSizeBytes      *            the desired maximum work queue size of the thread pool (bytes)      */     protected void calculateBoundaries(BigDecimal targetUtilization,             BigDecimal targetQueueSizeBytes) {         calculateOptimalCapacity(targetQueueSizeBytes);         Runnable task = creatTask();         start(task);         start(task); // warm up phase         long cputime = getCurrentThreadCPUTime();         start(task); // test intervall         cputime = getCurrentThreadCPUTime() - cputime;         long waittime = (testtime * 1000000) - cputime;         calculateOptimalThreadCount(cputime, waittime, targetUtilization);     }     private void calculateOptimalCapacity(BigDecimal targetQueueSizeBytes) {         long mem = calculateMemoryUsage();         BigDecimal queueCapacity = targetQueueSizeBytes.divide(new BigDecimal(                 mem), RoundingMode.HALF_UP);         System.out.println("Target queue memory usage (bytes): "                 + targetQueueSizeBytes);         System.out.println("createTask() produced "                 + creatTask().getClass().getName() + " which took " + mem                 + " bytes in a queue");         System.out.println("Formula: " + targetQueueSizeBytes + " / " + mem);         System.out.println("* Recommended queue capacity (bytes): "                 + queueCapacity);     }     /**      * Brian Goetz' optimal thread count formula, see 'Java Concurrency in      * Practice' (chapter 8.2)      *       * @param cpu      *            cpu time consumed by considered task      * @param wait      *            wait time of considered task      * @param targetUtilization      *            target utilization of the system      */     private void calculateOptimalThreadCount(long cpu, long wait,             BigDecimal targetUtilization) {         BigDecimal waitTime = new BigDecimal(wait);         BigDecimal computeTime = new BigDecimal(cpu);         BigDecimal numberOfCPU = new BigDecimal(Runtime.getRuntime()                 .availableProcessors());         BigDecimal optimalthreadcount = numberOfCPU.multiply(targetUtilization)                 .multiply(                         new BigDecimal(1).add(waitTime.divide(computeTime,                                 RoundingMode.HALF_UP)));         System.out.println("Number of CPU: " + numberOfCPU);         System.out.println("Target utilization: " + targetUtilization);         System.out.println("Elapsed time (nanos): " + (testtime * 1000000));         System.out.println("Compute time (nanos): " + cpu);         System.out.println("Wait time (nanos): " + wait);         System.out.println("Formula: " + numberOfCPU + " * "                 + targetUtilization + " * (1 + " + waitTime + " / "                 + computeTime + ")");         System.out.println("* Optimal thread count: " + optimalthreadcount);     }     /**      * Runs the {@link Runnable} over a period defined in {@link #testtime}.      * Based on Heinz Kabbutz' ideas      * (http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue124.html).      *       * @param task      *            the runnable under investigation      */     public void start(Runnable task) {         long start = 0;         int runs = 0;         do {             if (++runs > 5) {
                throw new IllegalStateException("Test not accurate");
            }
            expired = false;
            start = System.currentTimeMillis();
            Timer timer = new Timer();
            timer.schedule(new TimerTask() {
                public void run() {
                    expired = true;
                }
            }, testtime);
            while (!expired) {
                task.run();
            }
            start = System.currentTimeMillis() - start;
            timer.cancel();
        } while (Math.abs(start - testtime) > EPSYLON);
        collectGarbage(3);
    }

    private void collectGarbage(int times) {
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            System.gc();
            try {
                Thread.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * Calculates the memory usage of a single element in a work queue. Based on
     * Heinz Kabbutz' ideas
     * (http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue029.html).
     *
     * @return memory usage of a single {@link Runnable} element in the thread
     *         pools work queue
     */
    public long calculateMemoryUsage() {
        BlockingQueue queue = createWorkQueue();
        for (int i = 0; i < SAMPLE_QUEUE_SIZE; i++) {
            queue.add(creatTask());
        }
        long mem0 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        long mem1 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        queue = null;
        collectGarbage(15);
        mem0 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        queue = createWorkQueue();
        for (int i = 0; i < SAMPLE_QUEUE_SIZE; i++) {
            queue.add(creatTask());
        }
        collectGarbage(15);
        mem1 = Runtime.getRuntime().totalMemory()
                - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        return (mem1 - mem0) / SAMPLE_QUEUE_SIZE;
    }

    /**
     * Create your runnable task here.
     *
     * @return an instance of your runnable task under investigation
     */
    protected abstract Runnable creatTask();

    /**
     * Return an instance of the queue used in the thread pool.
     *
     * @return queue instance
     */
    protected abstract BlockingQueue createWorkQueue();

    /**
     * Calculate current cpu time. Various frameworks may be used here,
     * depending on the operating system in use. (e.g.
     * http://www.hyperic.com/products/sigar). The more accurate the CPU time
     * measurement, the more accurate the results for thread count boundaries.
     *
     * @return current cpu time of current thread
     */
    protected abstract long getCurrentThreadCPUTime();

}

然后自己继承这个抽象类并实现它的三个抽象方法，比如下面是我写的一个示例（任务是请求网络数据），其中我指定期望CPU利用率为1.0（即100%），任务队列总大小不超过100,000字节：

package pool_size_calculate;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.math.BigDecimal;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class SimplePoolSizeCaculatorImpl extends PoolSizeCalculator {

    @Override
    protected Runnable creatTask() {
        return new AsyncIOTask();
    }

    @Override
    protected BlockingQueue createWorkQueue() {
        return new LinkedBlockingQueue(1000);
    }

    @Override
    protected long getCurrentThreadCPUTime() {
        return ManagementFactory.getThreadMXBean().getCurrentThreadCpuTime();
    }

    public static void main(String[] args) {
        PoolSizeCalculator poolSizeCalculator = new SimplePoolSizeCaculatorImpl();
        poolSizeCalculator.calculateBoundaries(new BigDecimal(1.0), new BigDecimal(100000));
    }

}

/**
 * 自定义的异步IO任务
 * @author Will
 *
 */
class AsyncIOTask implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        HttpURLConnection connection = null;
        BufferedReader reader = null;
        try {
            String getURL = "http://baidu.com";
            URL getUrl = new URL(getURL);

            connection = (HttpURLConnection) getUrl.openConnection();
            connection.connect();
            reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
                    connection.getInputStream()));

            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                // empty loop
            }
        }

        catch (IOException e) {

        } finally {
            if(reader != null) {
                try {
                    reader.close();
                }
                catch(Exception e) {

                }
            }
            connection.disconnect();
        }

    }

}

得到的输出如下：

Target queue memory usage (bytes): 100000
createTask() produced pool_size_calculate.AsyncIOTask which took 40 bytes in a queue
Formula: 100000 / 40
* Recommended queue capacity (bytes): 2500
Number of CPU: 4
Target utilization: 1
Elapsed time (nanos): 3000000000
Compute time (nanos): 47181000
Wait time (nanos): 2952819000
Formula: 4 * 1 * (1 + 2952819000 / 47181000)
* Optimal thread count: 256

推荐的任务队列大小为2500，线程数为256，有点出乎意料之外。我可以如下构造一个线程池：

ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(256, 256, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(2500));