工作線程數(shù)究竟要設(shè)置為多少
一、需求緣起
Web-Server通常有個(gè)配置，***工作線程數(shù)，后端服務(wù)一般也有個(gè)配置，工作線程池的線程數(shù)量，這個(gè)線程數(shù)的配置不同的業(yè)務(wù)架構(gòu)師有不同的經(jīng)驗(yàn)值，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的2倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的8倍，有些業(yè)務(wù)設(shè)置為CPU核數(shù)的32倍。
“工作線程數(shù)”的設(shè)置依據(jù)是什么，到底設(shè)置為多少能夠***化CPU性能，是本文要討論的問題。
二、共性認(rèn)知
在進(jìn)行進(jìn)一步深入討論之前，先以提問的方式就一些共性認(rèn)知達(dá)成一致。
問：工作線程數(shù)是不是設(shè)置的越大越好?
答：肯定不是的
- 服務(wù)器CPU核數(shù)有限，能夠同時(shí)并發(fā)的線程數(shù)有限，單核CPU設(shè)置10000個(gè)工作線程沒有意義
- 線程切換是有開銷的，如果線程切換過于頻繁，反而會(huì)使性能降低
問：調(diào)用sleep()函數(shù)的時(shí)候，線程是否一直占用CPU?
答：不占用，等待時(shí)會(huì)把CPU讓出來，給其他需要CPU資源的線程使用。
不止sleep()函數(shù)，在進(jìn)行一些阻塞調(diào)用時(shí)，例如網(wǎng)絡(luò)編程中的：
- 阻塞accept()，等待客戶端連接
- 阻塞recv()，等待下游回包
都不占用CPU資源。
問：?jiǎn)魏薈PU，設(shè)置多線程有意義么，是否能提高并發(fā)性能?
答：即使是單核，使用多線程也是有意義的，大多數(shù)情況也能提高并發(fā)
- 多線程編碼可以讓代碼更加清晰，例如：IO線程收發(fā)包，Worker線程進(jìn)行任務(wù)處理，Timeout線程進(jìn)行超時(shí)檢測(cè)
- 如果有一個(gè)任務(wù)一直占用CPU資源在進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)增加線程并不能增加并發(fā)，例如以下代碼會(huì)一直占用CPU，并使得CPU占用率達(dá)到100%：
- while(1){ i++; }
三、常見服務(wù)線程模型
了解常見的服務(wù)線程模型，有助于理解服務(wù)并發(fā)的原理，一般來說互聯(lián)網(wǎng)常見的服務(wù)線程模型有兩種：
- IO線程與工作現(xiàn)場(chǎng)通過任務(wù)隊(duì)列解耦
- 純異步
IO線程與工作線程通過隊(duì)列解耦類模型
如上圖，大部分Web-Server與服務(wù)框架都是使用這樣的一種“IO線程與Worker線程通過隊(duì)列解耦”類線程模型：
- 有少數(shù)幾個(gè)IO線程監(jiān)聽上游發(fā)過來的請(qǐng)求，并進(jìn)行收發(fā)包(生產(chǎn)者)
- 有一個(gè)或者多個(gè)任務(wù)隊(duì)列，作為IO線程與Worker線程異步解耦的數(shù)據(jù)傳輸通道(臨界資源)
- 有多個(gè)工作線程執(zhí)行正真的任務(wù)(消費(fèi)者)
這個(gè)線程模型應(yīng)用很廣，符合大部分場(chǎng)景，這個(gè)線程模型的特點(diǎn)是，工作線程內(nèi)部是同步阻塞執(zhí)行任務(wù)的(回想一下tomcat線程中是怎么執(zhí)行Java程序的，dubbo工作線程中是怎么執(zhí)行任務(wù)的)，因此可以通過增加Worker線程數(shù)來增加并發(fā)能力，今天要討論的重點(diǎn)是“該模型Worker線程數(shù)設(shè)置為多少能達(dá)到***的并發(fā)”。
純異步線程模型
沒有阻塞，這種線程模型只需要設(shè)置很少的線程數(shù)就能夠做到很高的吞吐量，該模型的缺點(diǎn)是：
- 如果使用單線程模式，難以利用多CPU多核的優(yōu)勢(shì)
- 程序員更習(xí)慣寫同步代碼，callback的方式對(duì)代碼的可讀性有沖擊，對(duì)程序員的要求也更高
- 框架更復(fù)雜，往往需要server端收發(fā)組件，server端隊(duì)列，client端收發(fā)組件，client端隊(duì)列，上下文管理組件，有限狀態(tài)機(jī)組件，超時(shí)管理組件的支持
四、工作線程的工作模式
了解工作線程的工作模式，對(duì)量化分析線程數(shù)的設(shè)置非常有幫助：
上圖是一個(gè)典型的工作線程的處理過程，從開始處理start到結(jié)束處理end，該任務(wù)的處理共有7個(gè)步驟：
- 從工作隊(duì)列里拿出任務(wù)，進(jìn)行一些本地初始化計(jì)算，例如http協(xié)議分析、參數(shù)解析、參數(shù)校驗(yàn)等
- 訪問cache拿一些數(shù)據(jù)
- 拿到cache里的數(shù)據(jù)后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，這些計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)
- 通過RPC調(diào)用下游service再拿一些數(shù)據(jù)，或者讓下游service去處理一些相關(guān)的任務(wù)
- RPC調(diào)用結(jié)束后，再進(jìn)行一些本地計(jì)算，怎么計(jì)算和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)
- 訪問DB進(jìn)行一些數(shù)據(jù)操作
- 操作完數(shù)據(jù)庫之后做一些收尾工作，同樣這些收尾工作也是本地計(jì)算，和業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)
分析整個(gè)處理的時(shí)間軸，會(huì)發(fā)現(xiàn)：
(1) 其中1，3，5，7步驟中(上圖中粉色時(shí)間軸)，線程進(jìn)行本地業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算時(shí)需要占用CPU
(2) 而2，4，6步驟中(上圖中橙色時(shí)間軸)，訪問cache、service、DB過程中線程處于一個(gè)等待結(jié)果的狀態(tài)，不需要占用CPU，進(jìn)一步的分解，這個(gè)“等待結(jié)果”的時(shí)間共分為三部分：
- 請(qǐng)求在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)较掠蔚腸ache、service、DB
- 下游cache、service、DB進(jìn)行任務(wù)處理
- cache、service、DB將報(bào)文在網(wǎng)絡(luò)上傳回工作線程
五、量化分析并合理設(shè)置工作線程數(shù)
***一起來回答工作線程數(shù)設(shè)置為多少合理的問題。
通過上面的分析，Worker線程在執(zhí)行的過程中，有一部計(jì)算時(shí)間需要占用CPU，另一部分等待時(shí)間不需要占用CPU，通過量化分析，例如打日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)出整個(gè)Worker線程執(zhí)行過程中這兩部分時(shí)間的比例，例如：
- 執(zhí)行計(jì)算，占用CPU的時(shí)間(粉色時(shí)間軸)是100ms
- 等待時(shí)間，不占用CPU的時(shí)間(橙色時(shí)間軸)也是100ms
得到的結(jié)果是，這個(gè)線程計(jì)算和等待的時(shí)間是1：1，即有50%的時(shí)間在計(jì)算(占用CPU)，50%的時(shí)間在等待(不占用CPU)：
- 假設(shè)此時(shí)是單核，則設(shè)置為2個(gè)工作線程就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到100%
- 假設(shè)此時(shí)是N核，則設(shè)置為2N個(gè)工作現(xiàn)場(chǎng)就可以把CPU充分利用起來，讓CPU跑到N*100%
結(jié)論：
N核服務(wù)器，通過執(zhí)行業(yè)務(wù)的單線程分析出本地計(jì)算時(shí)間為x，等待時(shí)間為y，則工作線程數(shù)(線程池線程數(shù))設(shè)置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率***化。
經(jīng)驗(yàn)：
一般來說，非CPU密集型的業(yè)務(wù)(加解密、壓縮解壓縮、搜索排序等業(yè)務(wù)是CPU密集型的業(yè)務(wù))，瓶頸都在后端數(shù)據(jù)庫訪問或者RPC調(diào)用，本地CPU計(jì)算的時(shí)間很少，所以設(shè)置幾十或者幾百個(gè)工作線程是能夠提升吞吐量的。
六、總結(jié)
- 線程數(shù)不是越多越好
- sleep()不占用CPU
- 單核設(shè)置多線程不但能使得代碼清晰，還能提高吞吐量
- 站點(diǎn)和服務(wù)最常用的線程模型是“IO線程與工作現(xiàn)場(chǎng)通過任務(wù)隊(duì)列解耦”，此時(shí)設(shè)置多工作線程可以提升吞吐量
- N核服務(wù)器，通過日志分析出任務(wù)執(zhí)行過程中，本地計(jì)算時(shí)間為x，等待時(shí)間為y，則工作線程數(shù)(線程池線程數(shù))設(shè)置為 N*(x+y)/x，能讓CPU的利用率***化
【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】
