?Web-Server有個(gè)配置，工作線程數(shù)。

Service一般也有個(gè)配置，工作線程數(shù)。

經(jīng)驗(yàn)豐富的架構(gòu)師，懂得如何配置這些參數(shù)，使得系統(tǒng)的性能達(dá)到最優(yōu)：有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的2倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的8倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的32倍。

“線程數(shù)”的設(shè)置依據(jù)，是本文要討論的問(wèn)題。

工作線程數(shù)是不是設(shè)置的越大越好？

答案顯然是否定的：

• 服務(wù)器CPU核數(shù)有限，能夠同時(shí)并發(fā)的線程數(shù)有限，單核CPU設(shè)置1000個(gè)工作線程沒(méi)有意義；
• 線程切換有開(kāi)銷，如果線程切換過(guò)于頻繁，反而會(huì)使性能降低；

調(diào)用sleep()函數(shù)的時(shí)候，線程是否一直占用CPU？

不占用，休眠時(shí)會(huì)把CPU讓出來(lái)，給其他需要CPU資源的線程使用。

不止sleep，一些阻塞調(diào)用，例如網(wǎng)絡(luò)編程中的：

• 阻塞accept()，等待客戶端連接；
• 阻塞recv()，等待下游回包；

都會(huì)讓出CPU資源。

單核CPU，設(shè)置多線程有意義么？

單核CPU，設(shè)置多線程能否提高并發(fā)性能？

即使是單核，使用多線程也是有意義的，大多數(shù)情況也能提高并發(fā)：

• 多線程編碼可以讓代碼更加清晰，例如：IO線程收發(fā)包，Worker線程進(jìn)行任務(wù)處理，Timeout線程進(jìn)行超時(shí)檢測(cè)；
• 如果有一個(gè)任務(wù)一直占用CPU資源在進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)增加線程并不能增加并發(fā)，例如以下代碼會(huì)一直占用CPU，并使得CPU占用率達(dá)到100%：

 while(1){ i++; }

• 通常來(lái)說(shuō)，Worker線程一般不會(huì)一直占用CPU進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)即使CPU是單核，增加Worker線程也能夠提高并發(fā)，因?yàn)檫@個(gè)線程在休息的時(shí)候，其他的線程可以繼續(xù)工作；

常見(jiàn)服務(wù)線程模型有幾種？

了解常見(jiàn)的服務(wù)線程模型，有助于理解服務(wù)并發(fā)的原理，一般來(lái)說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)的服務(wù)線程模型有兩種：

• IO線程與工作線程通過(guò)任務(wù)隊(duì)列解耦；
• 純異步；

第一種，IO線程與工作線程通過(guò)隊(duì)列解耦類模型。

如上圖，大部分Web-Server與服務(wù)框架都是使用這樣的一種“IO線程與Worker線程通過(guò)隊(duì)列解耦”類線程模型：

• 有少數(shù)幾個(gè)IO線程監(jiān)聽(tīng)上游發(fā)過(guò)來(lái)的請(qǐng)求，并進(jìn)行收發(fā)包（生產(chǎn)者）；
• 有一個(gè)或者多個(gè)任務(wù)隊(duì)列，作為IO線程與Worker線程異步解耦的數(shù)據(jù)傳輸通道（臨界資源）；
• 有多個(gè)工作線程執(zhí)行真正的任務(wù)（消費(fèi)者）；

這個(gè)線程模型應(yīng)用很廣，符合大部分場(chǎng)景，這個(gè)線程模型的特點(diǎn)是，工作線程內(nèi)部是同步阻塞執(zhí)行任務(wù)的，因此可以通過(guò)增加Worker線程數(shù)來(lái)增加并發(fā)能力，今天要討論的重點(diǎn)是“該模型Worker線程數(shù)設(shè)置為多少能達(dá)到最大的并發(fā)”。

第二種，純異步線程模型。

沒(méi)有阻塞，這種線程模型只需要設(shè)置很少的線程數(shù)就能夠做到很高的吞吐量，該模型的缺點(diǎn)是：

• 如果使用單線程模式，難以利用多CPU多核的優(yōu)勢(shì)；
• 程序員更習(xí)慣寫(xiě)同步代碼，callback的方式對(duì)代碼的可讀性有沖擊，對(duì)程序員的要求也更高；
• 框架更復(fù)雜，往往需要server端收發(fā)組件，server端隊(duì)列，client端收發(fā)組件，client端隊(duì)列，上下文管理組件，有限狀態(tài)機(jī)組件，超時(shí)管理組件的支持；

however，這個(gè)模型不是今天討論的重點(diǎn)。

第一類“IO線程與工作線程通過(guò)隊(duì)列解耦”類線程模型，工作線程的工作模式是怎么樣的？

了解工作線程的工作模式，對(duì)量化分析線程數(shù)的設(shè)置非常有幫助：

上圖是一個(gè)典型的工作線程的處理過(guò)程，從開(kāi)始處理start到結(jié)束處理end，該任務(wù)的處理共有7個(gè)步驟：

• 從工作隊(duì)列里拿出任務(wù)，進(jìn)行一些本地初始化計(jì)算，例如http協(xié)議分析、參數(shù)解析、參數(shù)校驗(yàn)等；
• 訪問(wèn)cache拿一些數(shù)據(jù)；
• 拿到cache里的數(shù)據(jù)后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，這些計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；
• 通過(guò)RPC調(diào)用下游service再拿一些數(shù)據(jù)，或者讓下游service去處理一些相關(guān)的任務(wù)；
• RPC調(diào)用結(jié)束后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，怎么計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；
• 訪問(wèn)DB進(jìn)行一些數(shù)據(jù)操作；
• 操作完數(shù)據(jù)庫(kù)之后做一些收尾工作，同樣這些收尾工作也是本地計(jì)算，和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)；

分析整個(gè)處理的時(shí)間軸，會(huì)發(fā)現(xiàn)：

(1) 其中1，3，5，7步驟中（上圖中粉色時(shí)間軸），線程進(jìn)行本地業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算時(shí)需要占用CPU；

(2) 而2，4，6步驟中（上圖中橙色時(shí)間軸），訪問(wèn)cache、service、DB過(guò)程中線程處于一個(gè)等待結(jié)果的狀態(tài)，不需要占用CPU，進(jìn)一步的分解，這個(gè)“等待結(jié)果”的時(shí)間共分為三部分：

• 請(qǐng)求在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)较掠蔚腸ache、service、DB；
• 下游cache、service、DB進(jìn)行任務(wù)處理；
• cache、service、DB將報(bào)文在網(wǎng)絡(luò)上傳回工作線程；

如何量化分析，并合理設(shè)置工作線程數(shù)呢？

通過(guò)上面的分析，Worker線程在執(zhí)行的過(guò)程中：

• 有一部計(jì)算時(shí)間需要占用CPU；
• 另一部分等待時(shí)間不需要占用CPU；

通過(guò)量化分析，例如打日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)出整個(gè)Worker線程執(zhí)行過(guò)程中這兩部分時(shí)間的比例，例如：

• 執(zhí)行計(jì)算，占用CPU的時(shí)間（粉色時(shí)間軸）是100ms；
• 等待時(shí)間，不占用CPU的時(shí)間（橙色時(shí)間軸）也是100ms；

得到的結(jié)果是，這個(gè)線程計(jì)算和等待的時(shí)間是1：1，即有50%的時(shí)間在計(jì)算（占用CPU），50%的時(shí)間在等待（不占用CPU）：

• 假設(shè)此時(shí)是單核，則設(shè)置為2個(gè)工作線程就可以把CPU充分利用起來(lái)，讓CPU跑到100%；
• 假設(shè)此時(shí)是N核，則設(shè)置為2N個(gè)工作現(xiàn)場(chǎng)就可以把CPU充分利用起來(lái)，讓CPU跑到N*100%；

當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng)?。?！

結(jié)論來(lái)了：

N核服務(wù)器，通過(guò)執(zhí)行業(yè)務(wù)的單線程分析出本地計(jì)算時(shí)間為x，等待時(shí)間為y，則工作線程數(shù)（線程池線程數(shù)）設(shè)置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率最大化。

一般來(lái)說(shuō)，非CPU密集型的業(yè)務(wù)（加解密、壓縮解壓縮、搜索排序等業(yè)務(wù)是CPU密集型的業(yè)務(wù)），瓶頸都在后端數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)或者RPC調(diào)用，本地CPU計(jì)算的時(shí)間很少，所以設(shè)置幾十或者幾百個(gè)工作線程是能夠提升吞吐量的。?