本篇内容主要讲解“如何理解线程数和CPU利用率”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解线程数和CPU利用率”吧!

创新互联始终坚持【策划先行，效果至上】的经营理念，通过多达10年累计超上千家客户的网站建设总结了一套系统有效的全网营销解决方案，现已广泛运用于各行各业的客户，其中包括：除甲醛等企业，备受客户赞扬。

01线程数和 CPU 利用率的小测试

抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论(不用纠结是否严谨，只为好理解)：一个 CPU  核心，单位时间内只能执行一个线程的指令，那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。

来写个死循环空跑的例子验证一下：

测试环境：AMD Ryzen 5 3600，6 - Core，12 - Threads。

public class CPUUtilizationTest {     public static void main(String[] args) {         //死循环，什么都不做         while (true){         }     } }

运行这个例子后，来看看现在 CPU 的利用率：

从图上可以看到，我的 3 号核心利用率已经被跑满了。那基于上面的理论，我多开几个线程试试呢?

public class CPUUtilizationTest {     public static void main(String[] args) {          for (int j = 0; j < 6; j++) {             new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     while (true){                     }                 }             }).start();         }     } }

此时再看 CPU 利用率，1/2/5/7/9/11 几个核心的利用率已经被跑满：

那如果开 12 个线程呢，是不是会把所有核心的利用率都跑满?答案一定是会的：

如果此时我把上面例子的线程数继续增加到24个线程，会出现什么结果呢?

从上图可以看到，CPU 利用率和上一步一样，还是所有核心 100%，不过此时负载已经从 11.x 增加到了 22.x，说明此时 CPU  更繁忙，线程的任务无法及时执行。

load average 解释参考：

https://scoutapm.com/blog/understanding-load-averages

现代 CPU 基本都是多核心的，比如我这里测试用的 AMD 3600，6 核心 12 线程(超线程)，我们可以简单的认为它就是 12 核心  CPU。那么我这个 CPU 就可以同时做 12 件事，互不打扰。

如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配 CPU  时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。

但是这样真的更快吗?从上面的例子可以看出，一个线程就可以把一个核心的利用率跑满。

如果每个线程都很“霸道”，不停的执行指令，不给 CPU 空闲的时间，并且同时执行的线程数大于 CPU  的核心数，就会导致操作系统更频繁的执行切换线程执行，以确保每个线程都可以得到执行。

不过切换是有代价的，每次切换会伴随着寄存器数据更新，内存页表更新等操作。

虽然一次切换的代价和 I/O 操作比起来微不足道，但如果线程过多，线程切换的过于频繁，甚至在单位时间内切换的耗时已经大于程序执行的时间，就会导致 CPU  资源过多的浪费在上下文切换上，而不是在执行程序，得不偿失。

上面死循环空跑的例子，有点过于极端了，正常情况下不太可能有这种程序。

大多程序在运行时都会有一些 I/O 操作，可能是读写文件，网络收发报文等，这些 I/O 操作在进行时时需要等待反馈的。

比如网络读写时，需要等待报文发送或者接收到，在这个等待过程中，线程是等待状态，CPU 没有工作。

此时操作系统就会调度 CPU 去执行其他线程的指令，这样就完美利用了 CPU 这段空闲期，提高了 CPU 的利用率。

上面的例子中，程序不停的循环什么都不做，CPU 要不停的执行指令，几乎没有啥空闲的时间。

如果插入一段 I/O 操作呢，I/O 操作期间 CPU 是空闲状态，CPU 的利用率会怎么样呢?

先看看单线程下的结果：

public class CPUUtilizationTest {     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {          for (int n = 0; n < 1; n++) {             new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     while (true){                         //每次空循环 1亿 次后，sleep 50ms，模拟 I/O等待、切换                         for (int i = 0; i < 100_000_000l; i++) {                          }                         try {                             Thread.sleep(50);                         }                         catch (InterruptedException e) {                             e.printStackTrace();                         }                     }                 }             }).start();         }     } }

哇，唯一有利用率的 9 号核心，利用率也才 50%，和前面没有 sleep 的 100% 相比，已经低了一半了。

现在把线程数调整到12个看看：

单个核心的利用率 60 左右，和刚才的单线程结果差距不大，还没有把 CPU 利用率跑满，现在将线程数增加到 18：

此时单核心利用率，已经接近 100% 了。由此可见，当线程中有 I/O 等操作不占用 CPU 资源时，操作系统可以调度 CPU  可以同时执行更多的线程。

现在将 I/O 事件的频率调高看看呢，把循环次数减到一半，50_000_000，同样是 18 个线程：

此时每个核心的利用率，大概只有 70% 左右了。

02线程数和 CPU 利用率的小总结

上面的例子，只是辅助，为了更好的理解线程数/程序行为/CPU 状态的关系。

来简单总结一下：

一个极端的线程(不停执行“计算”型操作时)，就可以把单个核心的利用率跑满，多核心 CPU 最多只能同时执行等于核心数的“极端”线程数。

如果每个线程都这么“极端”，且同时执行的线程数超过核心数，会导致不必要的切换，造成负载过高，只会让执行更慢。

I/O 等暂停类操作时，CPU 处于空闲状态，操作系统调度 CPU 执行其他线程，可以提高 CPU 利用率，同时执行更多的线程。

I/O 事件的频率频率越高，或者等待/暂停时间越长，CPU 的空闲时间也就更长，利用率越低，操作系统可以调度 CPU 执行更多的线程。

03线程数规划的公式

前面的铺垫，都是为了帮助理解，现在来看看书本上的定义。

《Java 并发编程实战》介绍了一个线程数计算的公式：

如果希望程序跑到 CPU 的目标利用率，需要的线程数公式为：

公式很清晰，现在来带入上面的例子试试看。

如果我期望目标利用率为 90%(多核 90)，那么需要的线程数为：核心数 12*利用率 0.9*(1+50(sleep 时间)/50(循环  50_000_000 耗时))≈22。

现在把线程数调到 22，看看结果：

现在 CPU 利用率大概 80+，和预期比较接近了，由于线程数过多，还有些上下文切换的开销，再加上测试用例不够严谨，所以实际利用率低一些也正常。

把公式变个形，还可以通过线程数来计算 CPU 利用率：

线程数 22/(核心数12*(1+50(sleep 时间)/50(循环 50_000_000 耗时)))≈0.9。

虽然公式很好，但在真实的程序中，一般很难获得准确的等待时间和计算时间，因为程序很复杂，不只是“计算”。

一段代码中会有很多的内存读写，计算，I/O 等复合操作，精确的获取这两个指标很难，所以光靠公式计算线程数过于理想化。

04真实程序中的线程数

那么在实际的程序中，或者说一些 Java 的业务系统中，线程数(线程池大小)规划多少合适呢?

先说结论：没有固定答案，先设定预期，比如我期望的 CPU 利用率在多少，负载在多少，GC  频率多少之类的指标后，再通过测试不断的调整到一个合理的线程数。

比如一个普通的，SpringBoot 为基础的业务系统，默认 Tomcat 容器+HikariCP 连接池+G1  回收器，如果此时项目中也需要一个业务场景的多线程(或者线程池)来异步/并行执行业务流程。

此时我按照上面的公式来规划线程数的话，误差一定会很大。

因为此时这台主机上，已经有很多运行中的线程了，Tomcat 有自己的线程池，HikariCP 也有自己的后台线程，JVM 也有一些编译的线程，连 G1  都有自己的后台线程。

这些线程也是运行在当前进程、当前主机上的，也会占用 CPU 的资源。

所以受环境干扰下，单靠公式很难准确的规划线程数，一定要通过测试来验证。

流程一般是这样：

• 分析当前主机上，有没有其他进程干扰。

• 分析当前 JVM 进程上，有没有其他运行中或可能运行的线程。

• 设定目标，目标 CPU 利用率：我最高能容忍我的CPU飙到多少?目标 GC 频率/暂停时间：多线程执行后，GC  频率会增高，最大能容忍到什么频率，每次暂停时间多少?执行效率：比如批处理时，我单位时间内要开多少线程才能及时处理完毕……

• 梳理链路关键点，是否有卡脖子的点，因为如果线程数过多，链路上某些节点资源有限可能会导致大量的线程在等待资源(比如三方接口限流，连接池数量有限，中间件压力过大无法支撑等)。

• 不断的增加/减少线程数来测试，按最高的要求去测试，最终获得一个“满足要求”的线程数。

而且而且而且!不同场景下的线程数理念也有所不同：

• Tomcat 中的 maxThreads，在 Blocking I/O 和 No-Blocking I/O 下就不一样。

• Dubbo 默认还是单连接呢，也有 I/O 线程(池)和业务线程(池)的区分，I/O 线程一般不是瓶颈，所以不必太多，但业务线程很容易称为瓶颈。

• redis 6.0 以后也是多线程了，不过它只是 I/O 多线程，“业务”处理还是单线程。

所以，不要纠结设置多少线程了。没有标准答案，一定要结合场景，带着目标，通过测试去找到一个最合适的线程数。

可能还有同学可能会有疑问：“我们系统也没啥压力，不需要那么合适的线程数，只是一个简单的异步场景，不影响系统其他功能就可以”。

很正常，很多的内部业务系统，并不需要啥性能，稳定好用符合需求就可以了。那么我的推荐的线程数是：CPU 核心数。

05附录

Java 获取 CPU 核心数：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()//获取逻辑核心数，如6核心12线程，那么返回的是12

Linux 获取 CPU 核心数：

# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数  # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数  # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l  # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq  # 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l

到此，相信大家对“如何理解线程数和CPU利用率”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

分享标题：如何理解线程数和CPU利用率
转载注明：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/jccsih.html