在 Java 領域，實現(xiàn)并發(fā)程序的主要手段就是多線程，使用多線程還是比較簡單的，但是使用多少個線程卻是個困難的問題。工作中，經(jīng)常有人問，“各種線程池的線程數(shù)量調(diào)整成多少是合適的？”或者“Tomcat 的線程數(shù)、Jdbc 連接池的連接數(shù)是多少？”等等。那我們應該如何設置合適的線程數(shù)呢？

要解決這個問題，首先要分析以下兩個問題：

1. 為什么要使用多線程？
2. 多線程的應用場景有哪些？

為什么要使用多線程？

使用多線程，本質(zhì)上就是提升程序性能。不過此刻談到的性能，可能在你腦海里還是比較籠統(tǒng)的，基本上就是快、快、快，這種無法度量的感性認識很不科學，所以在提升性能之前，首要問題是：如何度量性能。

度量性能的指標有很多，但是有兩個指標是最核心的，它們就是延遲和吞吐量。延遲指的是發(fā)出請求到收到響應這個過程的時間；延遲越短，意味著程序執(zhí)行得越快，性能也就越好。 吞吐量指的是在單位時間內(nèi)能處理請求的數(shù)量；吞吐量越大，意味著程序能處理的請求越多，性能也就越好。這兩個指標內(nèi)部有一定的聯(lián)系（同等條件下，延遲越短，吞吐量越大），但是由于它們隸屬不同的維度（一個是時間維度，一個是空間維度），并不能互相轉(zhuǎn)換。

我們所謂提升性能，從度量的角度，主要是降低延遲，提高吞吐量。這也是我們使用多線程的主要目的。那我們該怎么降低延遲，提高吞吐量呢？這個就要從多線程的應用場景說起了。

多線程的應用場景

要想“降低延遲，提高吞吐量”，對應的方法呢，基本上有兩個方向，一個方向是優(yōu)化算法，另一個方向是將硬件的性能發(fā)揮到極致。前者屬于算法范疇，后者則是和并發(fā)編程息息相關了。那計算機主要有哪些硬件呢？主要是兩類：一個是 I/O，一個是 CPU。簡言之，在并發(fā)編程領域，提升性能本質(zhì)上就是提升硬件的利用率，再具體點來說，就是提升 I/O 的利用率和 CPU 的利用率。

我們的并發(fā)程序，需要 CPU 和 I/O 設備相互配合工作，也就是說，我們需要解決 CPU 和 I/O 設備綜合利用率的問題。

下面我們用一個簡單的示例來說明：如何利用多線程來提升 CPU 和 I/O 設備的利用率？假設程序按照 CPU 計算和 I/O 操作交叉執(zhí)行的方式運行，而且 CPU 計算和 I/O 操作的耗時是 1:1。

如下圖所示，如果只有一個線程，執(zhí)行 CPU 計算的時候，I/O 設備空閑；執(zhí)行 I/O 操作的時候，CPU 空閑，所以 CPU 的利用率和 I/O 設備的利用率都是 50%。

單線程執(zhí)行示意圖

如果有兩個線程，如下圖所示，當線程 A 執(zhí)行 CPU 計算的時候，線程 B 執(zhí)行 I/O 操作；當線程 A 執(zhí)行 I/O 操作的時候，線程 B 執(zhí)行 CPU 計算，這樣 CPU 的利用率和 I/O 設備的利用率就都達到了 100%。

二線程執(zhí)行示意圖

我們將 CPU 的利用率和 I/O 設備的利用率都提升到了 100%，會對性能產(chǎn)生了哪些影響呢？通過上面的圖示，很容易看出：單位時間處理的請求數(shù)量翻了一番，也就是說吞吐量提高了 1 倍。此時可以逆向思維一下，如果 CPU 和 I/O 設備的利用率都很低，那么可以嘗試通過增加線程來提高吞吐量。

創(chuàng)建多少線程合適？

創(chuàng)建多少線程合適，要看多線程具體的應用場景。我們的程序一般都是 CPU 計算和 I/O 操作交叉執(zhí)行的，由于 I/O 設備的速度相對于 CPU 來說都很慢，所以大部分情況下，I/O 操作執(zhí)行的時間相對于 CPU 計算來說都非常長，這種場景我們一般都稱為 I/O 密集型計算；和 I/O 密集型計算相對的就是 CPU 密集型計算了，CPU 密集型計算大部分場景下都是純 CPU 計算。I/O 密集型程序和 CPU 密集型程序，計算最佳線程數(shù)的方法是不同的。

下面我們對這兩個場景分別說明。

對于 CPU 密集型計算，多線程本質(zhì)上是提升多核 CPU 的利用率，所以對于一個 4 核的 CPU，每個核一個線程，理論上創(chuàng)建 4 個線程就可以了，再多創(chuàng)建線程也只是增加線程切換的成本。所以，對于 CPU 密集型的計算場景，理論上“線程的數(shù)量 =CPU 核數(shù)”就是最合適的。不過在工程上，線程的數(shù)量一般會設置為“CPU 核數(shù) +1”，這樣的話，當線程因為偶爾的內(nèi)存頁失效或其他原因?qū)е伦枞麜r，這個額外的線程可以頂上，從而保證 CPU 的利用率。

對于 I/O 密集型的計算場景，比如前面我們的例子中，如果 CPU 計算和 I/O 操作的耗時是 1:1，那么 2 個線程是最合適的。如果 CPU 計算和 I/O 操作的耗時是 1:2，那多少個線程合適呢？是 3 個線程，如下圖所示：CPU 在 A、B、C 三個線程之間切換，對于線程 A，當 CPU 從 B、C 切換回來時，線程 A 正好執(zhí)行完 I/O 操作。這樣 CPU 和 I/O 設備的利用率都達到了 100%。

三線程執(zhí)行示意圖

通過上面這個例子，我們會發(fā)現(xiàn)，對于 I/O 密集型計算場景，最佳的線程數(shù)是與程序中 CPU 計算和 I/O 操作的耗時比相關的，我們可以總結(jié)出這樣一個公式：

最佳線程數(shù) =1 +（I/O 耗時 / CPU 耗時）

我們令 R=I/O 耗時 / CPU 耗時，綜合上圖，可以這樣理解：當線程 A 執(zhí)行 IO 操作時，另外 R 個線程正好執(zhí)行完各自的 CPU 計算。這樣 CPU 的利用率就達到了 100%。

不過上面這個公式是針對單核 CPU 的，至于多核 CPU，也很簡單，只需要等比擴大就可以了，計算公式如下：

最佳線程數(shù) =CPU 核數(shù) * [ 1 +（I/O 耗時 / CPU 耗時）]

總結(jié)

很多人都知道線程數(shù)不是越多越好，但是設置多少是合適的，卻又拿不定主意。其實只要把握住一條原則就可以了，這條原則就是將硬件的性能發(fā)揮到極致。上面我們針對 CPU 密集型和 I/O 密集型計算場景都給出了理論上的最佳公式，這些公式背后的目標其實就是將硬件的性能發(fā)揮到極致。

對于 I/O 密集型計算場景，I/O 耗時和 CPU 耗時的比值是一個關鍵參數(shù)，不幸的是這個參數(shù)是未知的，而且是動態(tài)變化的，所以工程上，我們要估算這個參數(shù)，然后做各種不同場景下的壓測來驗證我們的估計。不過工程上，原則還是將硬件的性能發(fā)揮到極致，所以壓測時，我們需要重點關注 CPU、I/O 設備的利用率和性能指標（響應時間、吞吐量）之間的關系。

課后思考

有些開發(fā)人員對于最佳線程數(shù)的設置積累了一些經(jīng)驗值，認為對于 I/O 密集型應用，最佳線程數(shù)應該為：2 * CPU 的核數(shù) + 1，你覺得這個經(jīng)驗值合理嗎？