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贵有恒何必三更眠五更起 最无益只怕一日曝十日寒

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分析一般从几个角度考虑:

1.任务的性质:CPU密集型的任务、IO密集型任务、混合型任务。

2.任务的优先级:高、中、低

3.任务执行时间:长、中、短

4.任务的依赖性:是否依赖其它系统资源,如数据库的连接等。

 

根据不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。

 

如果是cpu密集型的,尽量减少线程数,如果是IO密集型任务尽量加大线程数,因为io不占用cpu的资源。建议配置2倍CPU个数+1。

如果是混合型的,尽量根据实际情况进行拆分,根据运行时间来决定。

 

如下为一般计算公式:

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目

最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目

 

 

线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程

高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池?并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池?并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池? 

(1)高并发、任务执行时间短的业务,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换 

(2)并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看: 

  a)假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以适当加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务 

  b)假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算密集型任务,这个就没办法了,和(1)一样吧,线程池中的线程数设置得少一些,减少线程上下文的切换 

(3)并发高、业务执行时间长,解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步,增加服务器是第二步,至于线程池的设置,设置参考(2)。最后,业务执行时间长的问题,也可能需要分析一下,看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。

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