文章目錄

• 題記
• Java并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)
• 美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)
• 追求參數(shù)設(shè)置合理性
• 線程池參數(shù)動(dòng)態(tài)化

題記

我想不管是在面試中、還是工作中，我們總會(huì)面臨這種問題，那么到底有沒有一種計(jì)算公式去告訴我們?nèi)绾稳ヅ渲媚?#xff1f;

答案是：沒有

想要合理的配置線程池參數(shù)，首先我們需要明白我們的任務(wù)是計(jì)算型還是IO密集型以及和CPU核數(shù)之間的關(guān)系。

Java并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)

該書中推薦的計(jì)算方式

線程數(shù) = CPU 核心數(shù) *（1+平均等待時(shí)間/平均工作時(shí)間）

我覺得將這個(gè)公式轉(zhuǎn)換一下更好理解

線程數(shù) = CPU 核心數(shù) *（平均等待時(shí)間 + 平均工作時(shí)間）/ 平均工作時(shí)間）

怎么理解這個(gè)公式，我舉一個(gè)場景

我這有個(gè)索引服務(wù)需要組裝數(shù)據(jù)并錄入到es中，組裝數(shù)據(jù)期間我可能需要去查詢Hbase、Redis等多數(shù)據(jù)源，假設(shè)CPU核心數(shù)為8、查詢Hbase需要2ms、Redis需要2ms，代碼中涉及的一些計(jì)算（邏輯判斷、json轉(zhuǎn)換等）時(shí)間需要2ms，錄入數(shù)據(jù)到ES（期間需要建立連接、數(shù)據(jù)包傳送）需要4ms，套用上面的公式我的平均等待時(shí)間是2ms+2ms+4ms=10ms，平均工作時(shí)間（計(jì)算時(shí)間）2ms，處理一條數(shù)據(jù)花費(fèi)的總時(shí)間為12ms，線程數(shù)：8*12/2=48個(gè)線程

上述這種方式太偏理論，但是實(shí)際我們的業(yè)務(wù)需要花費(fèi)的時(shí)間去細(xì)分，這種方式適合用于RPC框架調(diào)用、各個(gè)業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算上報(bào)打點(diǎn)并且監(jiān)控到位的情況下我們能確切知道各個(gè)時(shí)間點(diǎn)，但是實(shí)際情況很難做到。

美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)

以下文章摘選自美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的博客，看了這么多篇文章，感覺這里面總結(jié)的是最好的，固記之。

追求參數(shù)設(shè)置合理性

有沒有一種計(jì)算公式，能夠讓開發(fā)同學(xué)很簡易地計(jì)算出某種場景中的線程池應(yīng)該是什么參數(shù)呢？

帶著這樣的疑問，我們調(diào)研了業(yè)界的一些線程池參數(shù)配置方案：

調(diào)研了以上業(yè)界方案后，我們并沒有得出通用的線程池計(jì)算方式。并發(fā)任務(wù)的執(zhí)行情況和任務(wù)類型相關(guān)，IO密集型和CPU密集型的任務(wù)運(yùn)行起來的情況差異非常大，但這種占比是較難合理預(yù)估的，這導(dǎo)致很難有一個(gè)簡單有效的通用公式幫我們直接計(jì)算出結(jié)果。

線程池參數(shù)動(dòng)態(tài)化

盡管經(jīng)過謹(jǐn)慎的評(píng)估，仍然不能夠保證一次計(jì)算出來合適的參數(shù)，那么我們是否可以將修改線程池參數(shù)的成本降下來，這樣至少可以發(fā)生故障的時(shí)候可以快速調(diào)整從而縮短故障恢復(fù)的時(shí)間呢？基于這個(gè)思考，我們是否可以將線程池的參數(shù)從代碼中遷移到分布式配置中心上，實(shí)現(xiàn)線程池參數(shù)可動(dòng)態(tài)配置和即時(shí)生效，線程池參數(shù)動(dòng)態(tài)化前后的參數(shù)修改流程對(duì)比如下：

基于以上三個(gè)方向?qū)Ρ?#xff0c;我們可以看出參數(shù)動(dòng)態(tài)化方向簡單有效。

美團(tuán)還提供了動(dòng)態(tài)配置線程池參數(shù)、監(jiān)控架構(gòu)，感興趣同學(xué)可以去仔細(xì)看看。

傳送門：Java線程池實(shí)現(xiàn)原理及其在美團(tuán)業(yè)務(wù)中的實(shí)踐

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何合理的配置线程数？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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