Java线程池如何合理配置核心线程数

我相信大家都用过线程池，但是线程池数量设置为多少比较合理呢？

线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！

首先要考虑到 CPU 核心数，那么在 Java 中如何获取核心线程数？

可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessor() 方法来获取（可能不准确，作为参考）

在确认了核心数后，再去判断是 CPU 密集型任务还是 IO 密集型任务：

CPU 密集型任务：

比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务，大部分场景下都是纯 CPU 计算。IO 密集型任务：比如像 MySQL 数据库、文件的读写、网络通信等任务，这类任务不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作比较耗时，会占用比较多时间。在知道如何判断任务的类别后，让我们分两个场景进行讨论：

CPU 密集型任务

对于 CPU 密集型计算，多线程本质上是提升多核 CPU 的利用率，所以对于一个 8 核的 CPU，每个核一个线程，理论上创建 8 个线程就可以了。

如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。此时假设我们设置的线程数量是 CPU 核心数的 2 倍，因为计算任务非常重，会占用大量的 CPU 资源，所以这时 CPU 的每个核心工作基本都是满负荷的，

而我们又设置了过多的线程，每个线程都想去利用 CPU 资源来执行自己的任务，这就会造成不必要的上下文切换，此时线程数的增多并没有让性能提升，反而由于线程数量过多会导致性能下降。

因此，对于 CPU 密集型的计算场景，理论上线程的数量 = CPU 核数就是最合适的，不过通常把线程的数量设置为CPU 核数 +1，会实现最优的利用率。

即使当密集型的线程由于偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费，从而保证 CPU 的利用率。

如下图就是在一个 8 核 CPU 的电脑上，通过修改线程数来测试对 CPU 密集型任务（素数计算）的性能影响。

可以看到线程数小于 8 时，性能是很差的，在线程数多于处理器核心数对性能的提升也很小，因此可以验证公式还是具有一定适用性的。

除此之外，我们最好还要同时考虑在同一台机器上还有哪些其他会占用过多 CPU 资源的程序在运行，然后对资源使用做整体的平衡。

IO 密集型任务

对于 IO 密集型任务最大线程数一般会大于 CPU 核心数很多倍，因为 IO 读写速度相比于 CPU 的速度而言是比较慢的，如果我们设置过少的线程数，就可能导致 CPU 资源的浪费。而如果我们设置更多的线程数，那么当一部分线程正在等待 IO 的时候，它们此时并不需要 CPU 来计算，那么另外的线程便可以利用 CPU 去执行其他的任务，互不影响，这样的话在任务队列中等待的任务就会减少，可以更好地利用资源。

对于 IO 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 IO 操作的耗时比相关的，《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法如下：

线程数 = CPU 核心数 * (1 + IO 耗时/ CPU 耗时)

通过这个公式，我们可以计算出一个合理的线程数量，如果任务的平均等待时间长，线程数就随之增加，而如果平均工作时间长，也就是对于我们上面的 CPU 密集型任务，线程数就随之减少。

可以采用 APM 工具统计到每个方法的耗时，便于计算 IO 耗时和 CPU 耗时。

在这里引用Java并发编程实战中的图，方便大家更容易理解：

还有一派的计算方式是《Java虚拟机并发编程》中提出的：

线程数 = CPU 核心数 / (1 - 阻塞系数)

其中计算密集型阻塞系数为 0，IO 密集型阻塞系数接近 1，一般认为在 0.8 ~ 0.9 之间。比如 8 核 CPU，按照公式就是 2 / ( 1 - 0.9 ) = 20 个线程数

上图是 IO 密集型任务的一个测试，是在双核处理器上开不同的线程数（从 1 到 40）来测试对程序性能的影响，可以看到线程池数量达到 20 之后，曲线逐渐水平，说明开再多的线程对程序的性能提升也毫无帮助。

太少的线程数会使得程序整体性能降低，而过多的线程也会消耗内存等其他资源，所以如果想要更准确的话，可以进行压测，监控 JVM 的线程情况以及 CPU 的负载情况，根据实际情况衡量应该创建的线程数，合理并充分利用资源。

同时，有很多线程池的应用，比如 Tomcat、Redis、Jdbc 等，每个应用设置的线程数也是不同的，比如 Tomcat 为流量入口，那么线程数的设置可能就要比其他应用要大。

总结

通过对线程数设置的探究，我们可以得知线程数的设置首先和 CPU 核心数有莫大关联，除此之外，我们需要根据任务类型的不同选择对应的策略，

线程的平均工作时间所占比例越高，就需要越少的线程；

线程的平均等待时间所占比例越高，就需要越多的线程；

针对不同的程序，进行对应的实际测试就可以得到最合适的选择。

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