【并发编程】线程池的线程数设置多少合适？

设置线程数的核心点

• 压测！压测！压测！
• 本文的思路为预估的方式，适合初始值。实际对性能要求比较高的场景，压测是最佳的方式！
• 最核心的思路：压榨（更好的利用）CPU的性能。

先考虑为什么要设置不同的线程数

• 我们调整线程池中的线程数量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。
• 在实际工作中，我们需要根据任务类型的不同选择对应的策略。

CPU密集型任务

• CPU密集型任务也叫计算密集型任务。
• 比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。
• CPU密集型任务最佳的线程数为 CPU 核心数的 1~2 倍。
• 如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。
• 假设我们设置的线程数量是 CPU 核心数的 2 倍以上，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。
• 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。

IO密集型任务

• 比如数据库、文件的读写，网络通信等任务。
• 并不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作很耗时，总体会占用比较多的时间。
• 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。
• 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，这样的话在工作队列中等待的任务就会减少，可以更好地利用资源。
• 《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法：线程数 = CPU 核心数 *（1+平均等待时间/平均工作时间）。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。

设置线程数的核心

• 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。

结束语

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