正文

一、丟擲問題

關於如何計算併發執行緒數，一般分兩派，來自兩本書，且都是好書，到底哪個是對的？問題追蹤後，整理如下：

第一派：《Java Concurrency in Practice》即《java併發程式設計實踐》，如下圖：

如上圖，在《Java Concurrency in Practice》一書中，給出了估算執行緒池大小的公式：

Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+w/c)，其中

Ncpu=CPU核心數

Ucpu=cpu使用率，0~1

W/C=等待時間與計算時間的比率

第二派：《Programming Concurrency on the JVM Mastering》即《Java 虛擬機器併發程式設計》

執行緒數=Ncpu/（1-阻塞係數）

二.分析

對於派系一，假設cpu100%運轉，即撇開CPU使用率這個因素，執行緒數=Ncpu*(1+w/c)。

現在假設將派系二的公式等於派系一公式，即Ncpu/（1-阻塞係數）=Ncpu*(1+w/c),===》阻塞係數=w/(w+c)，即阻塞係數=阻塞時間/（阻塞時間+計算時間），這個結論在派系二後續中得到應徵，如下圖：

由此可見，派系一和派系二其實是一個公式……這樣我就放心了……

三、實際應用

那麼實際使用中併發執行緒數如何設定呢？分析如下（我們以派系一公式為例）：

Nthreads=Ncpu*(1+w/c)

IO密集型：一般情況下，如果存在IO，那麼肯定w/c>1（阻塞耗時一般都是計算耗時的很多倍）,但是需要考慮系統記憶體有限（每開啟一個執行緒都需要記憶體空間），這裡需要上伺服器測試具體多少個執行緒數適合（CPU佔比、執行緒數、總耗時、記憶體消耗）。如果不想去測試，保守點取1即，Nthreads=Ncpu*(1+1)=2Ncpu。這樣設定一般都OK。

計算密集型：假設沒有等待w=0，則W/C=0. Nthreads=Ncpu。

至此結論就是：

IO密集型=2Ncpu（可以測試後自己控制大小，2Ncpu一般沒問題）（常出現於執行緒中：資料庫資料互動、檔案上傳下載、網路資料傳輸等等）

計算密集型=Ncpu（常出現於執行緒中：複雜演算法）

java中：Ncpu=Runtime.getRuntime().availableProcessors()

=========================此處可略過=============================================

當然派系一種《Java Concurrency in Practice》還有一種說法，

即對於計算密集型的任務，在擁有N個處理器的系統上，當執行緒池的大小為N+1時，通常能實現最優的效率。(即使當計算密集型的執行緒偶爾由於缺失故障或者其他原因而暫停時，這個額外的執行緒也能確保CPU的時鐘週期不會被浪費。)

即，計算密集型=Ncpu+1，但是這種做法導致的多一個cpu上下文切換是否值得，這裡不考慮。讀者可自己考量。

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四、總結：

選擇執行緒池併發執行緒數的因素很多：任務型別、記憶體等執行緒中使用到所有資源都需要考慮。本文經過對現有文獻的分析論證，得出結論，並給出了實際應用公式，實乃工程師之福利，技術之典範…..