在Java中創(chuàng)建線程會(huì)產(chǎn)生明顯的開銷。創(chuàng)建線程消耗時(shí)間，增加請(qǐng)求處理的延遲，并涉及JVM和操作系統(tǒng)的大量工作。為了減少這些開銷，線程池發(fā)揮著重要作用。

使用線程池的原因：

1. 性能：在Java中，線程的創(chuàng)建和銷毀可能很昂貴。線程池通過創(chuàng)建一個(gè)可以重復(fù)使用于多個(gè)任務(wù)的線程池來(lái)減少這種開銷。

2. 可擴(kuò)展性：線程池可以按需擴(kuò)展以滿足應(yīng)用程序的需求。例如，在負(fù)載較重時(shí)，可以擴(kuò)展線程池以處理額外的任務(wù)。

3. 資源管理：線程池可以幫助管理線程使用的資源。例如，線程池可以限制在任何給定時(shí)間活動(dòng)的線程數(shù)量，這有助于防止應(yīng)用程序耗盡內(nèi)存。

調(diào)整線程池大?。毫私庀到y(tǒng)和資源限制

在確定線程池的大小時(shí)，了解系統(tǒng)的限制，包括硬件和外部依賴，非常重要。讓我們通過一個(gè)例子來(lái)詳細(xì)說明這個(gè)概念：

場(chǎng)景：

假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)處理HTTP請(qǐng)求的Web應(yīng)用程序。每個(gè)請(qǐng)求可能需要涉及從數(shù)據(jù)庫(kù)中處理數(shù)據(jù)并調(diào)用外部第三方服務(wù)。那么如何確定處理這些請(qǐng)求的最佳線程池大小？

需要考慮的因素：

數(shù)據(jù)庫(kù)連接池：假設(shè)你正在使用像HikariCP這樣的連接池來(lái)管理數(shù)據(jù)庫(kù)連接。并已經(jīng)將其配置為允許最多100個(gè)連接。如果創(chuàng)建的線程數(shù)超過可用連接數(shù)，那些額外的線程將等待可用連接，導(dǎo)致資源爭(zhēng)用和潛在的性能問題。

以下是配置HikariCP數(shù)據(jù)庫(kù)連接池的示例代碼：

import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;

public class DatabaseConnectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        HikariConfig config = new HikariConfig();
        config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
        config.setUsername("username");
        config.setPassword("password");
        config.setMaximumPoolSize(100); // 設(shè)置最大連接數(shù)

        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config);

        // 使用dataSource來(lái)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)連接并執(zhí)行查詢操作
    }
}

外部服務(wù)的吞吐量

應(yīng)用程序與外部服務(wù)進(jìn)行交互，該服務(wù)有一定的限制。它只能同時(shí)處理幾個(gè)請(qǐng)求，比如每次處理10個(gè)請(qǐng)求。同時(shí)發(fā)送更多的并發(fā)請(qǐng)求可能會(huì)使該服務(wù)不堪重負(fù)，導(dǎo)致性能下降或出現(xiàn)錯(cuò)誤。

CPU核心數(shù)

確定服務(wù)器上可用的CPU核心數(shù)對(duì)于優(yōu)化線程池大小非常重要。

int numOfCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

每個(gè)核心可以同時(shí)執(zhí)行一個(gè)線程。超過CPU核心數(shù)的線程數(shù)量會(huì)導(dǎo)致過多的上下文切換，從而降低性能。因此，在確定線程池大小時(shí)，應(yīng)考慮不超過可用CPU核心數(shù)的限制，以避免過多的上下文切換。這樣可以最大程度地利用可用的計(jì)算資源，并提高系統(tǒng)的整體性能。

CPU密集型任務(wù)和I/O密集型任務(wù)

CPU密集型任務(wù)是那些需要大量處理能力的任務(wù)，例如執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算或運(yùn)行模擬。這些任務(wù)通常受限于CPU的速度，而不是I/O設(shè)備的速度。CPU密集型場(chǎng)景如：

• 音頻或視頻文件的編碼或解碼
• 軟件的編譯和鏈接
• 運(yùn)行復(fù)雜的模擬
• 執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
• 玩電子游戲

優(yōu)化：

• 多線程和并行性：并行處理是一種將一個(gè)較大的任務(wù)分解為較小的子任務(wù)，并將這些子任務(wù)分布到多個(gè)CPU核心或處理器上，以利用并發(fā)執(zhí)行來(lái)提高整體性能的技術(shù)。

假設(shè)有一個(gè)很大的數(shù)字?jǐn)?shù)組，并且希望利用多個(gè)線程并發(fā)地計(jì)算每個(gè)數(shù)字的平方，那么就可以利用并行處理的優(yōu)勢(shì)。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ParallelSquareCalculator {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        // 獲取CPU核心數(shù)
        int numThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); 
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);

        for (int number : numbers) {
            executorService.submit(() -> {
                int square = calculateSquare(number);
                System.out.println("Square of " + number + " is " + square);
            });
        }

        executorService.shutdown();
        try {
            executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }

    private static int calculateSquare(int number) {
        // 模擬一個(gè)耗時(shí)的計(jì)算（例如數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、復(fù)雜計(jì)算）
        try {
            Thread.sleep(1000); // 模擬 1秒 延遲
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

        return number * number;
    }
}

I/O密集型任務(wù)是與存儲(chǔ)設(shè)備（例如讀/寫文件）、網(wǎng)絡(luò)套接字（例如進(jìn)行API調(diào)用）或用戶輸入（例如圖形用戶界面中的用戶交互）進(jìn)行交互的任務(wù)。

I/O密集型任務(wù)的例子包括：

• 讀取或?qū)懭氪笪募酱疟P（例如保存視頻文件、加載數(shù)據(jù)庫(kù)）
• 在網(wǎng)絡(luò)上下載或上傳文件（例如瀏覽網(wǎng)頁(yè)、觀看流媒體視頻）
• 發(fā)送和接收電子郵件
• 運(yùn)行Web服務(wù)器或其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)
• 執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢
• Web服務(wù)器處理傳入請(qǐng)求

優(yōu)化：

• 緩存：將頻繁訪問的數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，以減少對(duì)重復(fù)I/O操作的需求。
• 負(fù)載均衡：將I/O密集型任務(wù)分布到多個(gè)線程或進(jìn)程中，以有效處理并發(fā)的I/O操作。
• 使用SSD：與傳統(tǒng)硬盤驅(qū)動(dòng)器（HDD）相比，固態(tài)硬盤（SSD）可以顯著加快I/O操作的速度。
• 使用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如哈希表和B樹，以減少所需的I/O操作次數(shù)。
• 避免不必要的文件操作，例如多次打開和關(guān)閉文件。

CPU核心確定

在Java中，使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 來(lái)確定可用的CPU核心數(shù)。

確認(rèn)線程池大小有公式可以遵循嗎？

一般來(lái)說可以使用如下公式：

線程數(shù) = 可用核心數(shù) * 目標(biāo)CPU利用率 * (1 + 等待時(shí)間 / 服務(wù)時(shí)間)

可用核心數(shù)：這是應(yīng)用程序可用的CPU核心數(shù)量。需要注意的是，這與CPU的數(shù)量不同，因?yàn)槊總€(gè)CPU可能有多個(gè)核心。

目標(biāo)CPU利用率：這是你希望應(yīng)用程序使用的CPU時(shí)間的百分比。如果將目標(biāo)CPU利用率設(shè)置得太高，應(yīng)用程序可能會(huì)變得無(wú)響應(yīng)。如果設(shè)置得太低，應(yīng)用程序?qū)o(wú)法充分利用可用的CPU資源。

等待時(shí)間：這是線程等待I/O操作完成的時(shí)間量。這可能包括等待網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢或文件操作。

服務(wù)時(shí)間：這是線程執(zhí)行計(jì)算的時(shí)間量。

阻塞系數(shù)：這是等待時(shí)間與服務(wù)時(shí)間的比值。它衡量了相對(duì)于執(zhí)行計(jì)算所花費(fèi)的時(shí)間，線程等待I/O操作完成的時(shí)間量。

需要注意的是，上述公式是一個(gè)基本的經(jīng)驗(yàn)法則，并且可能需要根據(jù)應(yīng)用程序和工作負(fù)載的特定情況進(jìn)行調(diào)整。還應(yīng)考慮任務(wù)的性質(zhì)、預(yù)期的響應(yīng)時(shí)間以及可用的系統(tǒng)資源等因素。

此外，該公式假定任務(wù)在CPU核心之間均勻分布，并且線程之間沒有爭(zhēng)用或資源競(jìng)爭(zhēng)。在實(shí)踐中，為了找到特定用例的最有效配置，確定最佳的線程池大小可能需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和基準(zhǔn)測(cè)試。

樣例

假設(shè)有一臺(tái)具有4個(gè)CPU核心的服務(wù)器，并且我們希望應(yīng)用程序使用可用CPU資源的50％。

應(yīng)用程序有兩類任務(wù)：I/O密集型任務(wù)和CPU密集型任務(wù)。

I/O密集型任務(wù)的阻塞系數(shù)為0.5，意味著需要花費(fèi)50％的時(shí)間等待I/O操作完成。

線程數(shù) = 4核 * 0.5 *（1 + 0.5）= 3個(gè)線程

CPU密集型任務(wù)的阻塞系數(shù)為0.1，意味著需要花費(fèi)10％的時(shí)間等待I/O操作完成。

線程數(shù) = 4核 * 0.5 *（1 + 0.1）= 2.2個(gè)線程

在這個(gè)例子中，需要?jiǎng)?chuàng)建兩個(gè)線程池，一個(gè)用于I/O密集型任務(wù)，另一個(gè)用于CPU密集型任務(wù)。I/O密集型線程池將有3個(gè)線程，而CPU密集型線程池將有2個(gè)線程。