可能很多人都看到過(guò)一個(gè)線程數(shù)設(shè)置的理論：

•  CPU 密集型的程序 - 核心數(shù) + 1
•  I/O 密集型的程序 - 核心數(shù) * 2

不會(huì)吧，不會(huì)吧，真的有人按照這個(gè)理論規(guī)劃線程數(shù)？

線程數(shù)和CPU利用率的小測(cè)試

拋開(kāi)一些操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)原理不談，說(shuō)一個(gè)基本的理論（不用糾結(jié)是否嚴(yán)謹(jǐn)，只為好理解）：一個(gè)CPU核心，單位時(shí)間內(nèi)只能執(zhí)行一個(gè)線程的指令 那么理論上，我一個(gè)線程只需要不停的執(zhí)行指令，就可以跑滿(mǎn)一個(gè)核心的利用率。

來(lái)寫(xiě)個(gè)死循環(huán)空跑的例子驗(yàn)證一下：

測(cè)試環(huán)境：AMD Ryzen 5 3600, 6 - Core, 12 - Threads 

public class CPUUtilizationTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  //死循環(huán)，什么都不做  
  while (true){  
  }  
 }  
}  
復(fù)制代碼 

運(yùn)行這個(gè)例子后，來(lái)看看現(xiàn)在CPU的利用率：

從圖上可以看到，我的3號(hào)核心利用率已經(jīng)被跑滿(mǎn)了

那基于上面的理論，我多開(kāi)幾個(gè)線程試試呢？ 

public class CPUUtilizationTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  for (int j = 0; j < 6; j++) {  
   new Thread(new Runnable() {  
    @Override  
    public void run() {  
     while (true){  
     }  
    }  
   }).start();  
  }  
 }  
}  
復(fù)制代碼 

此時(shí)再看CPU利用率，1/2/5/7/9/11 幾個(gè)核心的利用率已經(jīng)被跑滿(mǎn)：

那如果開(kāi)12個(gè)線程呢，是不是會(huì)把所有核心的利用率都跑滿(mǎn)？答案一定是會(huì)的：

如果此時(shí)我把上面例子的線程數(shù)繼續(xù)增加到24個(gè)線程，會(huì)出現(xiàn)什么結(jié)果呢？

從上圖可以看到，CPU利用率和上一步一樣，還是所有核心100%，不過(guò)此時(shí)負(fù)載已經(jīng)從11.x增加到了22.x（load average解釋參考scoutapm.com/blog/unders…)，說(shuō)明此時(shí)CPU更繁忙，線程的任務(wù)無(wú)法及時(shí)執(zhí)行。

現(xiàn)代CPU基本都是多核心的，比如我這里測(cè)試用的AMD 3600，6核心12線程（超線程），我們可以簡(jiǎn)單的認(rèn)為它就是12核心CPU。那么我這個(gè)CPU就可以同時(shí)做12件事，互不打擾。

如果要執(zhí)行的線程大于核心數(shù)，那么就需要通過(guò)操作系統(tǒng)的調(diào)度了。操作系統(tǒng)給每個(gè)線程分配CPU時(shí)間片資源，然后不停的切換，從而實(shí)現(xiàn)“并行”執(zhí)行的效果。

但是這樣真的更快嗎？從上面的例子可以看出，一個(gè)線程就可以把一個(gè)核心的利用率跑滿(mǎn)。如果每個(gè)線程都很“霸道”，不停的執(zhí)行指令，不給CPU空閑的時(shí)間，并且同時(shí)執(zhí)行的線程數(shù)大于CPU的核心數(shù)，就會(huì)導(dǎo)致操作系統(tǒng)更頻繁的執(zhí)行切換線程執(zhí)行，以確保每個(gè)線程都可以得到執(zhí)行。

不過(guò)切換是有代價(jià)的，每次切換會(huì)伴隨著寄存器數(shù)據(jù)更新，內(nèi)存頁(yè)表更新等操作。雖然一次切換的代價(jià)和I/O操作比起來(lái)微不足道，但如果線程過(guò)多，線程切換的過(guò)于頻繁，甚至在單位時(shí)間內(nèi)切換的耗時(shí)已經(jīng)大于程序執(zhí)行的時(shí)間，就會(huì)導(dǎo)致CPU資源過(guò)多的浪費(fèi)在上下文切換上，而不是在執(zhí)行程序，得不償失。

上面死循環(huán)空跑的例子，有點(diǎn)過(guò)于極端了，正常情況下不太可能有這種程序。

大多程序在運(yùn)行時(shí)都會(huì)有一些 I/O操作，可能是讀寫(xiě)文件，網(wǎng)絡(luò)收發(fā)報(bào)文等，這些 I/O 操作在進(jìn)行時(shí)時(shí)需要等待反饋的。比如網(wǎng)絡(luò)讀寫(xiě)時(shí)，需要等待報(bào)文發(fā)送或者接收到，在這個(gè)等待過(guò)程中，線程是等待狀態(tài)，CPU沒(méi)有工作。此時(shí)操作系統(tǒng)就會(huì)調(diào)度CPU去執(zhí)行其他線程的指令，這樣就完美利用了CPU這段空閑期，提高了CPU的利用率。

上面的例子中，程序不停的循環(huán)什么都不做，CPU要不停的執(zhí)行指令，幾乎沒(méi)有啥空閑的時(shí)間。如果插入一段I/O操作呢，I/O 操作期間 CPU是空閑狀態(tài)，CPU的利用率會(huì)怎么樣呢？先看看單線程下的結(jié)果： 

public class CPUUtilizationTest {  
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
  for (int n = 0; n < 1; n++) {  
   new Thread(new Runnable() {  
    @Override  
    public void run() {  
     while (true){  
                        //每次空循環(huán) 1億 次后，sleep 50ms，模擬 I/O等待、切換  
      for (int i = 0; i < 100_000_000l; i++) {   
      }  
      try {  
       Thread.sleep(50);  
      }  
      catch (InterruptedException e) {  
       e.printStackTrace();  
      }  
     }  
    }  
   }).start();  
  }  
 }  
}  
復(fù)制代碼 

哇，唯一有利用率的9號(hào)核心，利用率也才50%，和前面沒(méi)有sleep的100%相比，已經(jīng)低了一半了。現(xiàn)在把線程數(shù)調(diào)整到12個(gè)看看：

單個(gè)核心的利用率60左右，和剛才的單線程結(jié)果差距不大，還沒(méi)有把CPU利用率跑滿(mǎn)，現(xiàn)在將線程數(shù)增加到18：

此時(shí)單核心利用率，已經(jīng)接近100%了。由此可見(jiàn)，當(dāng)線程中有 I/O 等操作不占用CPU資源時(shí)，操作系統(tǒng)可以調(diào)度CPU可以同時(shí)執(zhí)行更多的線程。

現(xiàn)在將I/O事件的頻率調(diào)高看看呢，把循環(huán)次數(shù)減到一半，50_000_000，同樣是18個(gè)線程：

此時(shí)每個(gè)核心的利用率，大概只有70%左右了。

線程數(shù)和CPU利用率的小總結(jié)

上面的例子，只是輔助，為了更好的理解線程數(shù)/程序行為/CPU狀態(tài)的關(guān)系，來(lái)簡(jiǎn)單總結(jié)一下：

•  一個(gè)極端的線程（不停執(zhí)行“計(jì)算”型操作時(shí)），就可以把單個(gè)核心的利用率跑滿(mǎn)，多核心CPU最多只能同時(shí)執(zhí)行等于核心數(shù)的“極端”線程數(shù)
•  如果每個(gè)線程都這么“極端”，且同時(shí)執(zhí)行的線程數(shù)超過(guò)核心數(shù)，會(huì)導(dǎo)致不必要的切換，造成負(fù)載過(guò)高，只會(huì)讓執(zhí)行更慢
•  I/O 等暫停類(lèi)操作時(shí)，CPU處于空閑狀態(tài)，操作系統(tǒng)調(diào)度CPU執(zhí)行其他線程，可以提高CPU利用率，同時(shí)執(zhí)行更多的線程
•  I/O 事件的頻率頻率越高，或者等待/暫停時(shí)間越長(zhǎng)，CPU的空閑時(shí)間也就更長(zhǎng)，利用率越低，操作系統(tǒng)可以調(diào)度CPU執(zhí)行更多的線程

線程數(shù)規(guī)劃的公式

前面的鋪墊，都是為了幫助理解，現(xiàn)在來(lái)看看書(shū)本上的定義?！禞ava 并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)》介紹了一個(gè)線程數(shù)計(jì)算的公式：

公式很清晰，現(xiàn)在來(lái)帶入上面的例子試試看：

如果我期望目標(biāo)利用率為90%（多核90），那么需要的線程數(shù)為：

核心數(shù)12 * 利用率0.9 * (1 + 50(sleep時(shí)間)/50(循環(huán)50_000_000耗時(shí))) ≈ 22

現(xiàn)在把線程數(shù)調(diào)到22，看看結(jié)果：

現(xiàn)在CPU利用率大概80+，和預(yù)期比較接近了，由于線程數(shù)過(guò)多，還有些上下文切換的開(kāi)銷(xiāo)，再加上測(cè)試用例不夠嚴(yán)謹(jǐn)，所以實(shí)際利用率低一些也正常。

把公式變個(gè)形，還可以通過(guò)線程數(shù)來(lái)計(jì)算CPU利用率：

Ucpu=

線程數(shù)22 / (核心數(shù)12 * (1 + 50(sleep時(shí)間)/50(循環(huán)50_000_000耗時(shí)))) ≈ 0.9

雖然公式很好，但在真實(shí)的程序中，一般很難獲得準(zhǔn)確的等待時(shí)間和計(jì)算時(shí)間，因?yàn)槌绦蚝軓?fù)雜，不只是“計(jì)算”。一段代碼中會(huì)有很多的內(nèi)存讀寫(xiě)，計(jì)算，I/O 等復(fù)合操作，精確的獲取這兩個(gè)指標(biāo)很難，所以光靠公式計(jì)算線程數(shù)過(guò)于理想化。

真實(shí)程序中的線程數(shù)

那么在實(shí)際的程序中，或者說(shuō)一些Java的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，線程數(shù)（線程池大?。┮?guī)劃多少合適呢？

先說(shuō)結(jié)論：沒(méi)有固定答案，先設(shè)定預(yù)期，比如我期望的CPU利用率在多少，負(fù)載在多少，GC頻率多少之類(lèi)的指標(biāo)后，再通過(guò)測(cè)試不斷的調(diào)整到一個(gè)合理的線程數(shù)

比如一個(gè)普通的，SpringBoot 為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，默認(rèn)Tomcat容器+HikariCP連接池+G1回收器，如果此時(shí)項(xiàng)目中也需要一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多線程（或者線程池）來(lái)異步/并行執(zhí)行業(yè)務(wù)流程。

此時(shí)我按照上面的公式來(lái)規(guī)劃線程數(shù)的話，誤差一定會(huì)很大。因?yàn)榇藭r(shí)這臺(tái)主機(jī)上，已經(jīng)有很多運(yùn)行中的線程了，Tomcat有自己的線程池，HikariCP也有自己的后臺(tái)線程，JVM也有一些編譯的線程，連G1都有自己的后臺(tái)線程。這些線程也是運(yùn)行在當(dāng)前進(jìn)程、當(dāng)前主機(jī)上的，也會(huì)占用CPU的資源。

所以受環(huán)境干擾下，單靠公式很難準(zhǔn)確的規(guī)劃線程數(shù)，一定要通過(guò)測(cè)試來(lái)驗(yàn)證。

流程一般是這樣：

    1. 分析當(dāng)前主機(jī)上，有沒(méi)有其他進(jìn)程干擾

    2. 分析當(dāng)前JVM進(jìn)程上，有沒(méi)有其他運(yùn)行中或可能運(yùn)行的線程

    3. 設(shè)定目標(biāo)

        a. 目標(biāo)CPU利用率 - 我最高能容忍我的CPU飆到多少？

        b. 目標(biāo)GC頻率/暫停時(shí)間 - 多線程執(zhí)行后，GC頻率會(huì)增高，最大能容忍到什么頻率，每次暫停時(shí)間多少？

        c. 執(zhí)行效率 - 比如批處理時(shí)，我單位時(shí)間內(nèi)要開(kāi)多少線程才能及時(shí)處理完畢

        d. ……

    4. 梳理鏈路關(guān)鍵點(diǎn)，是否有卡脖子的點(diǎn)，因?yàn)槿绻€程數(shù)過(guò)多，鏈路上某些節(jié)點(diǎn)資源有限可能會(huì)導(dǎo)致大量的線程在等待資源（比如三方接口限流，連接池?cái)?shù)量有限，中間件壓力過(guò)大無(wú)法支撐等）

    5. 不斷的增加/減少線程數(shù)來(lái)測(cè)試，按最高的要求去測(cè)試，最終獲得一個(gè)“滿(mǎn)足要求”的線程數(shù)**

而且而且而且！不同場(chǎng)景下的線程數(shù)理念也有所不同：

1.  Tomcat中的maxThreads，在Blocking I/O和No-Blocking I/O下就不一樣
2.  Dubbo 默認(rèn)還是單連接呢，也有I/O線程（池）和業(yè)務(wù)線程（池）的區(qū)分，I/O線程一般不是瓶頸，所以不必太多，但業(yè)務(wù)線程很容易稱(chēng)為瓶頸
3.  Redis 6.0以后也是多線程了，不過(guò)它只是I/O 多線程，“業(yè)務(wù)”處理還是單線程

所以，不要糾結(jié)設(shè)置多少線程了。沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，一定要結(jié)合場(chǎng)景，帶著目標(biāo)，通過(guò)測(cè)試去找到一個(gè)最合適的線程數(shù)。

可能還有同學(xué)可能會(huì)有疑問(wèn)：“我們系統(tǒng)也沒(méi)啥壓力，不需要那么合適的線程數(shù)，只是一個(gè)簡(jiǎn)單的異步場(chǎng)景，不影響系統(tǒng)其他功能就可以”

很正常，很多的內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并不需要啥性能，穩(wěn)定好用符合需求就可以了。那么我的推薦的線程數(shù)是：CPU核心數(shù)

附錄

Java 獲取CPU核心數(shù) 

Runtime.getRuntime().availableProcessors()//獲取邏輯核心數(shù)，如6核心12線程，那么返回的是12  
復(fù)制代碼 

Linux 獲取CPU核心數(shù) 

# 總核數(shù) = 物理CPU個(gè)數(shù) X 每顆物理CPU的核數(shù)   
# 總邏輯CPU數(shù) = 物理CPU個(gè)數(shù) X 每顆物理CPU的核數(shù) X 超線程數(shù)  
# 查看物理CPU個(gè)數(shù)  
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l  
# 查看每個(gè)物理CPU中core的個(gè)數(shù)(即核數(shù))  
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq  
# 查看邏輯CPU的個(gè)數(shù)  
cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l  
復(fù)制代碼