如何合理地估算线程池大小？

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。你们若是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，而后假设每一个Transaction由一个线程完成，继续假设平均每一个线程处理一个Transaction的时间为4s。那么问题转化为：

如何设计线程池大小，使得能够在1s内处理完20个Transaction？

计算过程很简单，每一个线程的处理能力为0.25TPS，那么要达到20TPS，显然须要20/0.25=80个线程。

很显然这个估算方法很天真，由于它没有考虑到CPU数目。通常服务器的CPU核数为16或者32，若是有80个线程，那么确定会带来太多没必要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）：

• 若是是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1

• 若是是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1

若是一台服务器上只部署这一个应用而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：

1.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

好比平均每一个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，好比IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算获得：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：

2.最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目

能够得出一个结论：线程等待时间所占比例越高，须要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，须要越少线程。

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，因此决定一个系统吞吐量上限的是CPU。加强CPU处理能力，能够提升系统吞吐量上限。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。那要提升系统吞吐量，就须要从“系统短板”（好比网络延迟、IO）着手：

• 尽可能提升短板操做的并行化比率，好比多线程下载技术

• 加强短板能力，好比用NIO替代IO

第一条能够联系到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：

1.加速比=优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

加速比越大，代表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，我忽然冒出一个问题。

是否使用线程池就必定比使用单线程高效呢？

答案是否认的，好比Redis就是单线程的，但它却很是高效，基本操做都能达到十万量级/s。从线程这个角度来看，部分缘由在于：

• 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

固然“Redis很快”更本质的缘由在于：Redis基本都是内存操做，这种状况下单线程能够很高效地利用CPU。而多线程适用场景通常是：存在至关比例的IO和网络操做。

因此即便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，都须要结合系统真实状况（好比是IO密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操做）和硬件环境（CPU、内存、硬盘读写速度、网络情况等）来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。