• 多线程,到底该设置多少个线程?


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    一、前言

    “不好了,线上服务器超时严重,请求非常慢,好像报连接数too many了,怎么办?“小伙伴们在反馈。一般我们的技术老大的处理方式,把连接数和线程池调大点,重启,再观察。

    往往这个方式是应急措施,治标不治本,因为不知道问题的原因。

    有个严重误区,以为线程池设置太小了,调大点请求就会快了。

    今天就带着小伙伴们沟通一下,线程池的大小应该如何合理的设置其大小?

    二、问题

    如果有两个任务需要处理,一个任务 A,一个任务 B

    方案一:一个线程执行任务 A 和 B,A 执行完后,执行 B;
    方案二:两个线程A和B去执行任务 A 和 B,同时进行

    哪个方案会快点?应该很多人会回答,肯定是方案二啊,多线程并行去处理任务A和B,肯定快啊。是这样吗?回答这个问题之前,先带着大家去回顾梳理一下。

    三、线程执行

    线程的执行,是由CPU进行调度的,一个CPU在同一时刻只会执行一个线程,我们看上去的线程A 和 线程B并发执行。

    为了让用户感觉这些任务正在同时进行,操作系统利用了时间片轮转的方式,CPU给每个任务都服务一定的时间,然后把当前任务的状态保存下来,在加载下一任务的状态后,继续服务下一任务。任务的状态保存及再加载,这段过程就叫做上下文切换。

    上下文切换过程是需要时间的;现在我们来看一下上面的问题,小伙伴们再看一下是哪个方案快呢?是不是有些小伙伴们会说方案一,因为不需要线程切换;方案二需要来回切换这两个线程,耗时会多点。

    小伙伴们心中此时是不是会有疑惑,那为什么会有多线程?先不急,再往下看。

    四、为什么要多线程

    小伙伴想想在我们真实业务中,我们是什么流程?

     

    上图的流程:

    1、先发起网络请求

    2、Web服务器解析请求

    3、请求后端的数据库获取数据

    4、获取数据后,进行处理

    5、把处理结果放回给用户

    这个是我们处理业务的时候,常规的请求流程;我们看一下整个过程涉及到什么计算机处理。

    1、网络请求----->网络IO

    2、解析请求----->CPU

    3、请求数据库----->网络IO

    4、MySQL查询数据----->磁盘IO

    5、MySQL返回数据----->网络IO

    6、数据处理----->CPU

    7、返回数据给用户----->网络IO

    讲到这里,小伙伴们是不是感觉又不乱了,在真实业务中我们不单单会涉及CPU计算,还有网络IO和磁盘IO处理,这些处理是非常耗时的。如果一个线程整个流程是上图的流程,真正涉及到CPU的只有2个节点,其他的节点都是IO处理,那么线程在做IO处理的时候,CPU就空闲出来了,CPU的利用率就不高。

    小伙伴们现在知道多线程的用处了吧,对,就是为了提升CPU利用率。

    五、提升QPS/TPS

    衡量系统性能如何,主要指标系统的(QPS/TPS)

    QPS/TPS:每秒能够处理请求/事务的数量

    并发数:系统同时处理的请求/事务的数量

    响应时间:就是平均处理一个请求/事务需要时长

    QPS/TPS = 并发数/响应时间

    上面公式代表并发数越大,QPS就越大;所以很多人就会以为调大线程池,并发数就会大,也会提升QPS,所以才会出现一开始前言所说的,大多数人的误区。

    其实QPS还跟响应时间成反比,响应时间越大,QPS就会越小。

    虽然并发数调大了,就会提升QPS,但线程数也会影响响应时间,因为上面我们也提到了上下文切换的问题,那怎么设置线程数的呢?

    六、如何设置线程数

    那我们如何分配线程?我们提供一个公式:

    最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目

    备注这个公式也是前辈们分享的,当然之前看了淘宝前台系统优化实践的文章,和上面的公式很类似,不过在CPU数目那边,他们更细化了,上面的公式只是参考。不过不管什么公式,最终还是在生产环境中运行后,再优化调整。

    我们继续上面的任务,我们的服务器CPU核数为4核,一个任务线程cpu耗时为20ms,线程等待(网络IO、磁盘IO)耗时80ms,那最佳线程数目:( 80 + 20 )/20 * 4 = 20。也就是设置20个线程数最佳。

    从这个公式上面我们就得出,线程的等待时间越大,线程数就要设置越大,这个正好符合我们上面的分析,可提升CPU利用率。那从另一个角度上面说,线程数设置多大,是根据我们自身的业务的,需要自己去压力测试,设置一个合理的数值。

    七、基础常规标准

    那我们小伙伴们会问,因为很多业务集中到一个线程池中,不像上面的案例比较简单,事实上业务太多,怎么设置呢?这个就是要去压力测试去调整。不过我们的前辈已经帮我们总结了一个基础的值(最终还是要看运行情况自行调整)

    1、CPU密集型:操作内存处理的业务,一般线程数设置为:CPU核数 + 1 或者 CPU核数*2。核数为4的话,一般设置 5 或 8

    2、IO密集型:文件操作,网络操作,数据库操作,一般线程设置为:cpu核数 / (1-0.9),核数为4的话,一般设置 40

    八、总结

      今天介绍了线程数大小的设置,一些小伙伴们的误区。讲到这里我们小伙伴们是不是对线程有了更新的理解,不像之前那么粗暴,应该要去分析为什么这么慢,系统的瓶颈出现在什么地方,减少瓶颈的耗时。

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