怎么在JAVA中確定線性池大小

在JAVA中確定線性池大小，分別介紹CPU密集型任務(wù)和I/O密集型任務(wù)及其處理方法

在Java中，線程創(chuàng)建會產(chǎn)生顯著的開銷。創(chuàng)建線程會消耗時間，增加請求處理的延遲，并且涉及JVM和操作系統(tǒng)的相當(dāng)多工作。為減輕這些開銷，線程池應(yīng)運(yùn)而生。

線程池（ThreadPool）是由執(zhí)行器服務(wù)（executor service）管理的工作線程池。其理念是重用現(xiàn)有線程，而不是為每個任務(wù)創(chuàng)建新線程。這可以通過減少線程創(chuàng)建的開銷來顯著提高應(yīng)用程序的性能。Java的ExecutorService和ThreadPoolExecutor類提供了管理線程池的框架。

關(guān)鍵點

線程重用：線程池的線程可用于多個任務(wù)的重用。

任務(wù)排隊：任務(wù)被提交到池中，池中的線程會提取并執(zhí)行這些任務(wù)。

資源管理：可配置線程池大小、任務(wù)隊列大小和其他參數(shù)，以高效管理資源。

1. 使用線性池的原因

性能：線程的創(chuàng)建和銷毀成本較高，尤其在Java中。創(chuàng)建一個可供多任務(wù)重用的線程池可減少這種開銷。

可擴(kuò)展性：線程池可根據(jù)應(yīng)用程序的需要進(jìn)行擴(kuò)展。例如，在負(fù)載較重時，可擴(kuò)展線程池以處理額外的任務(wù)。

資源管理：線程池可幫助管理線程使用資源。例如，線程池可限制同時活動的線程數(shù)量，防止應(yīng)用程序內(nèi)存不足。

2. 確定線程池大?。豪斫庀到y(tǒng)和資源限制

了解包括硬件和外部依賴關(guān)系的系統(tǒng)限制，對于確定線程池大小至關(guān)重要。下面通過一個例子來詳細(xì)說明這一概念。

假設(shè)在開發(fā)一個處理傳入HTTP請求的Web應(yīng)用程序，每個請求可能涉及數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)和調(diào)用外部第三方服務(wù)。目標(biāo)是確定處理這些請求的最佳線程池大小。

此情況下需考慮因素包含數(shù)據(jù)庫連接池與外部服務(wù)吞吐量兩方面。

數(shù)據(jù)庫連接池：假設(shè)使用HikariCP之類的連接池來管理數(shù)據(jù)庫連接。您已將其配置為允許最多100個連接。如果您創(chuàng)建的線程超過可用連接數(shù)，這些額外的線程將會等待可用連接，導(dǎo)致資源爭用和潛在的性能問題。

以下是配置HikariCP數(shù)據(jù)庫連接池的示例。

importcom.zaxxer.hikari.HikariConfig;
importcom.zaxxer.hikari.HikariDataSource;

publicclassDatabaseConnectionExample{
publicstaticvoidmain(String[]args){
HikariConfigconfig=newHikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc//localhost:3306/mydb");
config.setUsername("username");
config.setPassword("password");
config.setMaximumPoolSize(100);//設(shè)置最大連接數(shù)

HikariDataSourcedataSource=newHikariDataSource(config);

//使用 dataSource 獲取數(shù)據(jù)庫連接并執(zhí)行查詢。
}
}

外部服務(wù)吞吐量：此應(yīng)用程序交互的外部服務(wù)有一個限制。它一次只能處理少量請求，例如10個請求。并發(fā)更多請求可能會使服務(wù)不堪重負(fù)，導(dǎo)致性能下降或出現(xiàn)錯誤。CPU核心確定服務(wù)器上可用的CPU核心數(shù)量對于優(yōu)化線程池大小至關(guān)重要。

intnumOfCores=Runtime.getRuntime().availableProcessors();

每個核心可以同時執(zhí)行一個線程。超出CPU核心數(shù)量的線程會導(dǎo)致過度的上下文切換，從而降低性能。

3.CPU密集型任務(wù)與I/O密集型任務(wù)

CPU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，如下列任務(wù)。

編碼或解碼音頻或視頻文件

編譯和鏈接軟件

運(yùn)行復(fù)雜模擬

執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)

玩視頻游戲

要對CPU密集型任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)考慮多線程和并行性。并行處理是一種技術(shù)，用于將較大的任務(wù)劃分為較小的子任務(wù)，并將這些子任務(wù)分配到多個CPU核心或處理器上，以利用并發(fā)執(zhí)行并提高整體性能。假設(shè)有一個大型數(shù)字?jǐn)?shù)組，要使用多個線程并發(fā)計算每個數(shù)字的平方，以利用并行處理，示例代碼如下。

importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;
importjava.util.concurrent.TimeUnit;

publicclassParallelSquareCalculator{
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]numbers={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
intnumThreads=Runtime.getRuntime().availableProcessors();//獲取CPU核心數(shù)量
ExecutorServiceexecutorService=Executors.newFixedThreadPool(numThreads);

for(intnumber:numbers){
executorService.submit(()->{
intsquare=calculateSquare(number);
System.out.println("Squareof"+number+"is"+square);
});
}

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

privatestaticintcalculateSquare(intnumber){
//模擬耗時計算（例如，數(shù)據(jù)庫查詢、復(fù)雜計算）
try{
Thread.sleep(1000);//模擬1秒延遲
}catch(InterruptedExceptione){
Thread.currentThread().interrupt();
}

returnnumber*number;
}
}

I/O密集型任務(wù)

I/O密集型任務(wù)是那些與存儲設(shè)備（例如，讀寫文件）、網(wǎng)絡(luò)套接字（例如API調(diào)用）或用戶輸入進(jìn)行交互（例如圖形用戶界面的交互）的任務(wù)，下面是一些典型的I/O密集型任務(wù)。

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）

通過網(wǎng)絡(luò)下載或上傳文件（例如，瀏覽網(wǎng)頁、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)庫查詢

Web服務(wù)器處理傳入請求

優(yōu)化I/O密集型任務(wù)的方式

在內(nèi)存中緩存頻繁訪問的數(shù)據(jù)，以減少重復(fù)I/O操作的需要。

負(fù)載均衡，將I/O密集型任務(wù)分配到多個線程或進(jìn)程中，以高效處理并發(fā)I/O操作。

使用SSD，固態(tài)硬盤（SSDs）相較于傳統(tǒng)硬盤（HDDs）可以顯著加快I/O操作。

使用高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，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。

4.在兩種任務(wù)中確定線程數(shù)

確定CPU密集型任務(wù)的線程數(shù)量

對于CPU密集型任務(wù)，要最大化CPU利用率，而不讓系統(tǒng)因線程過多而超負(fù)荷，防止過度的上下文切換。一個常見方法是使用可用CPU核心數(shù)量。假設(shè)需開發(fā)一個視頻處理應(yīng)用程序。視頻編碼是一項CPU密集型任務(wù)，需要應(yīng)用復(fù)雜算法來壓縮視頻文件。有一個多核CPU可用。

計算可用CPU核心：使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()確定可用的CPU核心數(shù)量。假設(shè)有8個核心。

創(chuàng)建線程池：創(chuàng)建一個大小接近或略少于可用CPU核心數(shù)量的線程池。在這種情況下，您可以選擇6或7個線程，以便為其他任務(wù)和系統(tǒng)進(jìn)程留出一些CPU容量。

importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;

publicclassVideoEncodingApp{
publicstaticvoidmain(String[]args){
intavailableCores=Runtime.getRuntime().availableProcessors();
intnumberOfThreads=Math.max(availableCores-1,1);//根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整

ExecutorServicethreadPool=Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);

//將視頻編碼任務(wù)提交到線程池。
for(inti=0;i{
encodeVideo();//模擬視頻編碼任務(wù)
});
}

threadPool.shutdown();
}

privatestaticvoidencodeVideo(){
//模擬視頻編碼（CPU 密集型）任務(wù)。
//這里進(jìn)行復(fù)雜計算和壓縮算法。
}
}

確定I/O密集型任務(wù)的線程數(shù)量

對于I/O密集型任務(wù)，最佳線程數(shù)通常由I/O操作的性質(zhì)和預(yù)期延遲決定。您希望擁有足夠的線程以保持I/O設(shè)備繁忙而不使其過載。理想的數(shù)量不必等于CPU核心的數(shù)量?？紤]構(gòu)建一個網(wǎng)頁爬蟲，下載網(wǎng)頁并提取信息。這涉及HTTP請求，這是因網(wǎng)絡(luò)延遲引起的I/O密集型任務(wù)，可從如下兩方面進(jìn)行分析。

分析I/O延遲：估計預(yù)期的I/O延遲，這依賴于網(wǎng)絡(luò)或存儲。例如，如果每個 HTTP 請求大約需要500毫秒完成，您可能需要考慮I/O操作中的一些重疊。

創(chuàng)建線程池：創(chuàng)建一個大小平衡并行性與預(yù)期I/O延遲的線程池。您不一定需要為每個任務(wù)分配一個線程；相反，可以有一個較小的池，能夠高效管理I/O密集型任務(wù)。

以下是網(wǎng)頁爬蟲的示例代碼。

importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;

publicclassWebPageCrawler{
publicstaticvoidmain(String[]args){
intexpectedIOLatency=500;//估計的I/O延遲（毫秒）
intnumberOfThreads=4;//根據(jù)預(yù)期延遲和系統(tǒng)能力進(jìn)行調(diào)整

ExecutorServicethreadPool=Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);

//要抓取的 URL 列表。
String[]urlsToCrawl={
"https://example.com",
"https://google.com",
"https://github.com",
//在這里添加更多URL
};

for(Stringurl:urlsToCrawl){
threadPool.execute(()->{
crawlWebPage(url,expectedIOLatency);
});
}

threadPool.shutdown();
}

privatestaticvoidcrawlWebPage(Stringurl,intexpectedIOLatency){
//模擬網(wǎng)頁抓取（I/O 密集型）任務(wù)。
//執(zhí)行 HTTP 請求并處理頁面內(nèi)容。
try{
Thread.sleep(expectedIOLatency);//模擬I/O延遲
}catch(InterruptedExceptione){
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}

5.總結(jié)公式

確定線程池大小的公式可以寫成如下形式。

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

該公式各部分的詳細(xì)解釋如下。

可用核心數(shù)：這是您的應(yīng)用程序可用的 CPU 核心數(shù)量。重要的是要注意，這與 CPU 的數(shù)量不同，因為每個 CPU 可能有多個核心。

目標(biāo)CPU利用率：這是您希望應(yīng)用程序使用的 CPU 時間的百分比。如果將目標(biāo)CPU利用率設(shè)置得過高，應(yīng)用程序可能會變得無響應(yīng)；如果設(shè)置得太低，應(yīng)用程序?qū)o法充分利用可用CPU資源。

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

服務(wù)時間：這是線程執(zhí)行計算的時間。

阻塞系數(shù)：這是等待時間與服務(wù)時間的比率。它是衡量線程在 I/O 操作完成之前等待的時間相對于執(zhí)行計算時間的比例。

示例使用

假設(shè)有一個具有4個CPU核心的服務(wù)器，并且希望應(yīng)用程序使用50%的可用 CPU資源。

您的應(yīng)用程序有兩個任務(wù)類別：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，意味著它們花費(fèi)50%的時間等待I/O 操作完成。

線程數(shù)=4核心*0.5*(1+0.5)=3線程

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

線程數(shù)=4核心*0.5*(1+0.1)=2.2線程

此示例創(chuàng)建了兩個線程池，一個用于I/O密集型任務(wù)，一個用于CPU密集型任務(wù)。I/O密集型線程池將有3個線程，CPU密集型線程池將有2個線程。

來源： 本文轉(zhuǎn)載自Java學(xué)研大本營公眾號