Web-Server有个设置,事情线程数。
Service一样平常也有个设置,事情线程数。

经验丰富的架构师,明白若何设置这些参数,使得系统的性能到达最优:有些营业设置为CPU核数的2倍,有些营业设置为CPU核数的8倍,有些营业设置为CPU核数的32倍。

“线程数”的设置依据,是本文要讨论的问题。

事情线程数是不是设置的越大越好?

谜底显然是否认的:

  • 服务器CPU核数有限,能够同时并发的线程数有限,单核CPU设置1000个事情线程没有意义
  • 线程切换有开销,若是线程切换过于频仍,反而会使性能降低

挪用sleep()函数的时刻,线程是否一直占用CPU?

不占用,休眠时会把CPU让出来,给其他需要CPU资源的线程使用。

不止sleep,一些壅闭挪用,例如网络编程中的:

  • 壅闭accept(),守候客户端毗邻
  • 壅闭recv(),守候下游回包
    都市让出CPU资源。

单核CPU,设置多线程有意义么?
单核CPU,设置多线程能否提高并发性能?
纵然是单核,使用多线程也是有意义的,大多数情形也能提高并发:

  • 多线程编码可以让代码加倍清晰,例如:IO线程收发包,Worker线程举行义务处置,Timeout线程举行超时检测
  • 若是有一个义务一直占用CPU资源在举行盘算,此时增添线程并不能增添并发,例如以下代码会一直占用CPU,并使得CPU占用率到达100%:
    while(1){ i++; }
  • 通常来说,Worker线程一样平常不会一直占用CPU举行盘算,此时纵然CPU是单核,增添Worker线程也能够提高并发,由于这个线程在休息的时刻,其他的线程可以继续事情

常见服务线程模子有几种?

领会常见的服务线程模子,有助于明白服务并发的原理,一样平常来说互联网常见的服务线程模子有两种:

  • IO线程与事情线程通过义务行列解耦
  • 纯异步

第一种,IO线程与事情线程通过行列解耦类模子。


如上图,大部门Web-Server与服务框架都是使用这样的一种“IO线程与Worker线程通过行列解耦”类线程模子:

  • 有少数几个IO线程监听上游发过来的请求,并举行收发包(生产者)
  • 有一个或者多个义务行列,作为IO线程与Worker线程异步解耦的数据传输通道(临界资源)
  • 有多个事情线程执行正真的义务(消费者)

这个线程模子应用很广,相符大部门场景,这个线程模子的特点是,事情线程内部是同步壅闭执行义务的,因此可以通过增添Worker线程数来增添并发能力,今天要讨论的重点是“该模子Worker线程数设置为若干能到达最大的并发”。

第二种,纯异步线程模子。

没有壅闭,这种线程模子只需要设置很少的线程数就能够做到很高的吞吐量,该模子的瑕玷是:

  • 若是使用单线程模式,难以行使多CPU多核的优势
  • 程序员更习惯写同步代码,callback的方式对代码的可读性有打击,对程序员的要求也更高
  • 框架更庞大,往往需要server端收发组件,server端行列,client端收发组件,client端行列,上下文治理组件,有限状态机组件,超时治理组件的支持

however,这个模子不是今天讨论的重点。

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第一类“IO线程与事情线程通过行列解耦”类线程模子,事情线程的事情模式是怎么样的?

领会事情线程的事情模式,对量化剖析线程数的设置异常有辅助:

上图是一个典型的事情线程的处置历程,从最先处置start到竣事处置end,该义务的处置共有7个步骤:
(1)从事情行列里拿出义务,举行一些内陆初始化盘算,例如http协议剖析、参数剖析、参数校验等;
(2)接见cache拿一些数据;
(3)拿到cache里的数据后,再举行一些内陆盘算,这些盘算和营业逻辑相关;
(4)通过RPC挪用下游service再拿一些数据,或者让下游service去处置一些相关的义务;
(5)RPC挪用竣事后,再举行一些内陆盘算,怎么盘算和营业逻辑相关;
(6)接见DB举行一些数据操作;
(7)操作完数据库之后做一些收尾事情,同样这些收尾事情也是内陆盘算,和营业逻辑相关;

剖析整个处置的时间轴,会发现:

  • 其中1,3,5,7步骤中(上图中粉色时间轴),线程举行内陆营业逻辑盘算时需要占用CPU
  • 而2,4,6步骤中(上图中橙色时间轴),接见cache、service、DB历程中线程处于一个守候效果的状态,不需要占用CPU,进一步的剖析,这个“守候效果”的时间共分为三部门:
    2.1)请求在网络上传输到下游的cache、service、DB
    2.2)下游cache、service、DB举行义务处置
    2.3)cache、service、DB将报文在网络上传回事情线程

若何量化剖析,并合理设置事情线程数呢?
通过上面的剖析,Worker线程在执行的历程中:

  • 有一部盘算时间需要占用CPU
  • 另一部门守候时间不需要占用CPU

  • 通过量化剖析,例如打日志举行统计,可以统计出整个Worker线程执行历程中这两部门时间的比例,例如:
  • 执行盘算,占用CPU的时间(粉色时间轴)是100ms
    守候时间,不占用CPU的时间(橙色时间轴)也是100ms

获得的效果是,这个线程盘算和守候的时间是1:1,即有50%的时间在盘算(占用CPU),50%的时间在守候(不占用CPU):

  • 假设此时是单核,则设置为2个事情线程就可以把CPU充分行使起来,让CPU跑到100%
  • 假设此时是N核,则设置为2N个事情现场就可以把CPU充分行使起来,让CPU跑到N*100%

当当当当!!!

结论来了:

N核服务器,通过执行营业的单线程剖析出内陆盘算时间为x,守候时间为y,则事情线程数(线程池线程数)设置为 N*(x+y)/x,能让CPU的行使率最大化。

一样平常来说,非CPU密集型的营业(加解密、压缩解压缩、搜索排序等营业是CPU密集型的营业),瓶颈都在后端数据库接见或者RPC挪用,内陆CPU盘算的时间很少,以是设置几十或者几百个事情线程是能够提升吞吐量的。

GET新技能了吗?


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