宜收藏:5款常用的数据分析工具,简单便捷!数据分析工具常见的有哪些?
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2022-05-29
目前按照我看过的一些开源框架,线程池中线程数量主要是根据应用的类型:IO密集型(2n +1 ),CPU密集型设置为 n + 1。
但实际情况往往复杂的多,不会按照这个进行设置,进行这种设置,通常是框架层面,例如netty,dubbo这种底层通讯框架会参考这样的标准去设置,在实际业务中往往不会这样做。
对于IO密集型网上还有一个公式:线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数)
这个阻塞系数一般为0.8~0.9之间,可以取0.8或者0.9。
我觉这个公式有一定的道理,考虑了阻塞的概念。
在我们的业务开发中,基本上都是IO密集型,因为往往都会去操作数据库,访问redis,es等存储型组件,涉及磁盘IO,网络IO。
那什么场景下是CPU密集型呢?纯计算类,例如计算圆周率的位数,当然我们基本接触不到。
IO密集型,可以考虑多设置一些线程,主要目的是可以增加IO的并发度,CPU密集型不宜设置过多线程,因为是会造成线程切换,浪费时间。
接下来我们以一个实际的场景来说明如何设置线程数量。
一个4C8G的机器上部署了一个MQ消费者,在RocketMQ的实现中,消费端也是用一个线程池来消费线程的,那这个线程数要怎么设置呢?
如果按照 2n + 1 的公式,线程数设置为 9个,但在我们实践过程中发现如果增大线程数量,会显著提高消息的处理能力,说明 2n + 1 对于业务场景来说,并不太合适。
如果套用 线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数) 阻塞系数取 0.8 ,线程数为 20 。阻塞系数取 0.9,大概线程数40,20个线程数我觉得可以。
如果我们发现数据库的操作耗时比较多,此时可以继续提高阻塞系数,从而增大线程数量。
**那我们怎么判断需要增加更多线程呢?**其实我觉得我们可以用jstack命令查看一下进程的线程栈,如果发现线程池中大部分线程都处于等待获取任务,则说明线程够用,如下图所示:
如果大部分线程都处于运行状态,可以继续适当调高线程数量。
任务调度
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