工作多年，關於執行緒數存在的誤區

「不好了，線上伺服器超時嚴重，請求非常慢，好像報連線數too many了，怎麼辦？「小夥伴們在反饋。一般我們的技術老大的處理方式，把連線數和執行緒池調大點，重啟，在觀察。

往往這個方式是應急措施，治標不治本，因為不知道問題的原因。

有個嚴重誤區，以為執行緒池設定太小了，調大點請求就會快了。

今天老顧就帶著小夥伴們溝通一下，執行緒池的大小應該如何合理的設定其大小？

如果有兩個任務需要處理，乙個任務a，乙個任務b

方案一：乙個執行緒執行任務a和b，a執行完後，執行b

方案二：兩個執行緒a和b去執行任務a 和 b，同時進行
複製**

多執行緒的執行，是由cpu進行排程的，乙個cpu在同一時刻只會執行乙個執行緒，我們看上去的執行緒a 和 執行緒b併發執行，為了讓使用者感覺這些任務正在同時進行，作業系統利用了時間片輪轉的方式，cpu給每個任務都服務一定的時間，然後把當前任務的狀態儲存下來，在載入下一任務的狀態後，繼續服務下一任務。任務的狀態儲存及再載入，這段過程就叫做上下文切換。

上下文切換的過程是需要時間的；現在我們再來看一下上面的問題，我們小夥伴們再看一下是哪個方案快呢？是不是有些小夥伴們會說方案一，因為不需要執行緒切換。先不急，再往下看

按照上面的說法，有執行緒的上下文切換耗時，那麼為什麼需要多執行緒呢？小夥伴會不會感覺很亂，怎麼回事？

小夥伴想想在我們真實業務中，我們是什麼流程？

上圖的流程：

1、先發起網路請求

2、web伺服器解析請求

3、請求後端的資料庫獲取資料

4、獲取資料後，進行處理

5、把處理結果放回給使用者

1、網路請求----->網路io

2、解析請求----->cpu

3、請求資料庫----->網路io

4、mysql查詢資料----->磁碟io

5、mysql返回資料----->網路io

6、資料處理----->cpu

7、返回資料給使用者----->網路io

小夥伴們現在知道多執行緒的用處了吧，對，就是為了提公升cpu利用率。

衡量系統效能如何，主要指標系統的（qps/tps）。

qps/tps = 併發數/響應時間

複製**

雖然併發數調大了，就會提公升qps，但執行緒數也會影響響應時間，因為上面我們也提到了上下文切換的問題，那怎麼設定執行緒數的呢？

那我們如何分配執行緒？我們提供乙個公式：

最佳執行緒數目 = （（執行緒等待時間+執行緒cpu時間）/執行緒cpu時間 ）* cpu數目

複製**

備註這個公式也是前輩們分享的，當然老顧看了**前台系統優化實踐的文章，和上面的公式很類似，不過在cpu數目那邊，他們更細化了，不過不管什麼公式，最終還是在生產環境中執行後，再優化調整。

從這個公式上面我們就得出，執行緒的等待時間越大，執行緒數就要設定越大，這個正好符合我們上面的分析，充分利用cpu利用率。那從另乙個角度上面說，執行緒數設定多大，是根據我們自身的業務的，需要自己去壓力測試，設定乙個合理的數值。

那我們小夥伴們會問，因為很多業務集中到乙個執行緒池中，不像上面的案例比較簡單，事實上業務太多，怎麼設定呢？這個就是要去壓力測試去調整。不過我們的前輩已經幫我們總結了乙個基礎的值（最終還是要看運**況自行調整）

cpu密集型：操作記憶體處理的業務，一般執行緒數設定為：cpu數 + 1或者 cpu數*2。核數為4的話，一般設定 5 或 8

io密集型：檔案操作，網路操作，資料庫操作，一般執行緒設定為：cpu數 / (1-0.9)，數為4的話，一般設定 40

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