一調就崩 vs 一調就飛:線程池線程數(shù)究竟怎么定?
一调就崩 vs 一调就飞:线程池线程数究竟怎么定?
说起线程池配置,哈,我真是被坑怕了。那年刚进公司,小项目没几台服务器,公司却野心勃勃要“高并发”,我也青春年少,觉得线程多就是王道,甩手上了个Executors.newFixedThreadPool(1000),哈哈哈,没想到,调着调着服务器直接进医院。
其实,线程池线程数这玩意儿吧,真不是多多益善。就像食堂窗口,窗口多了人手忙脚乱;窗口少了大家排长队,磨蹭得要死。究竟怎么配?我踩过的坑,今天就给大伙念叨念叨。
线程池为什么调着调着就崩?
刚开始我啥也不懂,直接怼
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1000); // 线程数随心情跳
理由很纯粹:线程多,速度快啊!结果发现,CPU Load 100%,Memory飙红,机器狂热,业务反而比单线程跑得还慢。更诡异的是,有次线程多了队列飘着两万任务卡死现场,没想到本地能飞,线上直接翘辫子。
后来明白了:
- 线程创建和上下文切换,其实有很大成本。
- CPU没变,线程多了只能排队,反而更慢。
- 线程太多还会因为资源抢夺(CPU、内存、锁)互相拖后腿。
简直一调就崩。一度怀疑人生。
线程池线程数到底怎么调?
其实Java官方有公式(我后来才知道,打脸),一句话总结:
线程数 = CPU核心数 × 效率因子
效率因子咋来?CPU密集型推荐1,IO密集型可以适当大一点。
举个栗子(纯CPU型):
// 拿到机器核数
int coreCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 算法型任务,一般线程数等于核心数
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(coreCount, coreCount, ...);
要是多线程都是IO型的活?比如大量网络/磁盘操作,等IO时间多,那线程数可大胆放宽点:
- 线程数 ≈ CPU核心数 × 2~4
理由?IO时线程在等,CPU可以服务别的线程。
不过也别飙太高,内存和系统承载有极限。
踩坑瞬间
来,聊聊我被“线程数”这个小妖精坑最惨的瞬间:
- 线程数猛加,有的任务永远没执行——结果线程全在等IO,核心根本没时间轮到新活。
- 本地压测调了个顺滑数,线上CPU直冒烟才发现物理机核心压根没本地多。
- 系统明明不报错,但反应变慢,日志一看堆栈都是忙着切线程。
常见误区总结:
| 误区 | 结果 |
|---|---|
| 线程越多越快 | 峰值反而更慢 |
| 不分IO/CPU型 | 总体效率受损 |
| 本地配线上用 | 大型翻车现场 |
经验启示
写到这儿,给后来人来两句“踩坑经验”:
- 看任务类型分配线程数:CPU型别超过核心数,IO型别跑太激进。
- 监控先行,别盲调:先观察metrics,看CPU、内存、队列情况,有数据为王。
- 环境区别心中有数:开发、测试、生产机器配置不同,线程数要分开设。
小技巧:实在不懂,记住一个保命数——“CPU核数乘2”,先上线再慢慢精细调。
其实线程池这事,就像选鞋码,不合脚总出事。
调优说简单也简单,说细致能玩出花。
别心里没数乱上参,不然迟早“飞”着飞着、就崩了。
今天就聊到这,程序员也是要留点力气敲代码的不是?下回再唠,溜了!
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