到底如何設(shè)置Java線(xiàn)程池的大小的方法示例
在我們?nèi)粘I(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,或多或少都會(huì)用到并發(fā)的功能。那么在用到并發(fā)功能的過(guò)程中,就肯定會(huì)碰到下面這個(gè)問(wèn)題
并發(fā)線(xiàn)程池到底設(shè)置多大呢?
通常有點(diǎn)年紀(jì)的程序員或許都聽(tīng)說(shuō)這樣一個(gè)說(shuō)法 (其中 N 代表 CPU 的個(gè)數(shù))
- CPU 密集型應(yīng)用,線(xiàn)程池大小設(shè)置為 N + 1
- IO 密集型應(yīng)用,線(xiàn)程池大小設(shè)置為 2N
這個(gè)說(shuō)法到底是不是正確的呢?
其實(shí)這是極不正確的。那為什么呢?
首先我們從反面來(lái)看,假設(shè)這個(gè)說(shuō)法是成立的,那我們?cè)谝慌_(tái)服務(wù)器上部署多少個(gè)服務(wù)都無(wú)所謂了。因?yàn)榫€(xiàn)程池的大小只能服務(wù)器的核數(shù)有關(guān),所以這個(gè)說(shuō)法是不正確的。那具體應(yīng)該怎么設(shè)置大小呢?
假設(shè)這個(gè)應(yīng)用是兩者混合型的,其中任務(wù)即有 CPU 密集,也有 IO 密集型的,那么我們改怎么設(shè)置呢?是不是只能拋硬盤(pán)來(lái)決定呢?
那么我們到底該怎么設(shè)置線(xiàn)程池大小呢?有沒(méi)有一些具體實(shí)踐方法來(lái)指導(dǎo)大家落地呢?讓我們來(lái)深入地了解一下。
Little's Law(利特爾法則)

一個(gè)系統(tǒng)請(qǐng)求數(shù)等于請(qǐng)求的到達(dá)率與平均每個(gè)單獨(dú)請(qǐng)求花費(fèi)的時(shí)間之乘積
假設(shè)服務(wù)器單核的,對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)需要保證請(qǐng)求量(QPS):10 ,真正處理一個(gè)請(qǐng)求需要 1 秒,那么服務(wù)器每個(gè)時(shí)刻都有 10 個(gè)請(qǐng)求在處理,即需要 10 個(gè)線(xiàn)程

同樣,我們可以使用利特爾法則(Little's law)來(lái)判定線(xiàn)程池大小。我們只需計(jì)算請(qǐng)求到達(dá)率和請(qǐng)求處理的平均時(shí)間。然后,將上述值放到利特爾法則(Little's law)就可以算出系統(tǒng)平均請(qǐng)求數(shù)。估算公式如下
*線(xiàn)程池大小 = ((線(xiàn)程 IO time + 線(xiàn)程 CPU time )/線(xiàn)程 CPU time ) CPU數(shù)目**
具體實(shí)踐
通過(guò)公式,我們了解到需要 3 個(gè)具體數(shù)值
- 一個(gè)請(qǐng)求所消耗的時(shí)間 (線(xiàn)程 IO time + 線(xiàn)程 CPU time)
- 該請(qǐng)求計(jì)算時(shí)間 (線(xiàn)程 CPU time)
- CPU 數(shù)目
請(qǐng)求消耗時(shí)間
Web 服務(wù)容器中,可以通過(guò) Filter 來(lái)攔截獲取該請(qǐng)求前后消耗的時(shí)間
public class MoniterFilter implements Filter {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MoniterFilter.class);
@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException,
ServletException {
long start = System.currentTimeMillis();
HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;
String uri = httpRequest.getRequestURI();
String params = getQueryString(httpRequest);
try {
chain.doFilter(httpRequest, httpResponse);
} finally {
long cost = System.currentTimeMillis() - start;
logger.info("access url [{}{}], cost time [{}] ms )", uri, params, cost);
}
private String getQueryString(HttpServletRequest req) {
StringBuilder buffer = new StringBuilder("?");
Enumeration<String> emParams = req.getParameterNames();
try {
while (emParams.hasMoreElements()) {
String sParam = emParams.nextElement();
String sValues = req.getParameter(sParam);
buffer.append(sParam).append("=").append(sValues).append("&");
}
return buffer.substring(0, buffer.length() - 1);
} catch (Exception e) {
logger.error("get post arguments error", buffer.toString());
}
return "";
}
}
CPU 計(jì)算時(shí)間
CPU 計(jì)算時(shí)間 = 請(qǐng)求總耗時(shí) - CPU IO time
假設(shè)該請(qǐng)求有一個(gè)查詢(xún) DB 的操作,只要知道這個(gè)查詢(xún) DB 的耗時(shí)(CPU IO time),計(jì)算的時(shí)間不就出來(lái)了嘛,我們看一下怎么才能簡(jiǎn)潔,明了的記錄 DB 查詢(xún)的耗時(shí)。
通過(guò)(JDK 動(dòng)態(tài)代理/ CGLIB)的方式添加 AOP 切面,來(lái)獲取線(xiàn)程 IO 耗時(shí)。代碼如下,請(qǐng)參考:
public class DaoInterceptor implements MethodInterceptor {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DaoInterceptor.class);
@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
StopWatch watch = new StopWatch();
watch.start();
Object result = null;
Throwable t = null;
try {
result = invocation.proceed();
} catch (Throwable e) {
t = e == null ? null : e.getCause();
throw e;
} finally {
watch.stop();
logger.info("({}ms)", watch.getTotalTimeMillis());
}
return result;
}
}
CPU 數(shù)目
邏輯 CPU 個(gè)數(shù) ,設(shè)置線(xiàn)程池大小的時(shí)候參考的 CPU 個(gè)數(shù)
cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
總結(jié)
合適的配置線(xiàn)程池大小其實(shí)很不容易,但是通過(guò)上述的公式和具體代碼,我們就能快速、落地的算出這個(gè)線(xiàn)程池該設(shè)置的多大。
不過(guò)最后的最后,我們還是需要通過(guò)壓力測(cè)試來(lái)進(jìn)行微調(diào),只有經(jīng)過(guò)壓測(cè)測(cè)試的檢驗(yàn),我們才能最終保證的配置大小是準(zhǔn)確的。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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