我相信大家都用過線程池，但是線程池數量設置為多少比較合理呢？

線程數的設置的最主要的目的是為了充分併合理地使用 CPU 和記憶體等資源，從而最大限度地提高程式的性能，因此讓我們一起去探索吧！

首先要考慮到 CPU 核心數，那麼在 Java 中如何獲取核心線程數？

可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessor() 方法來獲取（可能不准確，作為參考）

在確認了核心數後，再去判斷是 CPU 密集型任務還是 IO 密集型任務：

• CPU 密集型任務：比如像加解密，壓縮、計算等一系列需要大量耗費 CPU 資源的任務，大部分場景下都是純 CPU 計算。
• IO 密集型任務：比如像 MySQL 資料庫、文件的讀寫、網路通信等任務，這類任務不會特別消耗 CPU 資源，但是 IO 操作比較耗時，會占用比較多時間。

在知道如何判斷任務的類別後，讓我們分兩個場景進行討論：

CPU 密集型任務

對於 CPU 密集型計算，多線程本質上是提升多核 CPU 的利用率，所以對於一個 8 核的 CPU，每個核一個線程，理論上創建 8 個線程就可以了。

如果設置過多的線程數，實際上並不會起到很好的效果。此時假設我們設置的線程數量是 CPU 核心數的 2 倍，因為計算任務非常重，會占用大量的 CPU 資源，所以這時 CPU 的每個核心工作基本都是滿負荷的，而我們又設置了過多的線程，每個線程都想去利用 CPU 資源來執行自己的任務，這就會造成不必要的上下文切換，此時線程數的增多並沒有讓性能提升，反而由於線程數量過多會導致性能下降。

因此，對於 CPU 密集型的計算場景，理論上線程的數量 = CPU 核數就是最合適的，不過通常把線程的數量設置為CPU 核數 +1，會實現最優的利用率。即使當密集型的線程由於偶爾的記憶體頁失效或其他原因導致阻塞時，這個額外的線程也能確保 CPU 的時鐘周期不會被浪費，從而保證 CPU 的利用率。

如下圖就是在一個 8 核 CPU 的電腦上，通過修改線程數來測試對 CPU 密集型任務（素數計算）的性能影響。

可以看到線程數小於 8 時，性能是很差的，線上程數多於處理器核心數對性能的提升也很小，因此可以驗證公式還是具有一定適用性的。

除此之外，我們最好還要同時考慮在同一臺機器上還有哪些其他會占用過多 CPU 資源的程式在運行，然後對資源使用做整體的平衡。

IO 密集型任務

對於 IO 密集型任務最大線程數一般會大於 CPU 核心數很多倍，因為 IO 讀寫速度相比於 CPU 的速度而言是比較慢的，如果我們設置過少的線程數，就可能導致 CPU 資源的浪費。而如果我們設置更多的線程數，那麼當一部分線程正在等待 IO 的時候，它們此時並不需要 CPU 來計算，那麼另外的線程便可以利用 CPU 去執行其他的任務，互不影響，這樣的話在任務隊列中等待的任務就會減少，可以更好地利用資源。

對於 IO 密集型計算場景，最佳的線程數是與程式中 CPU 計算和 IO 操作的耗時比相關的，《Java併發編程實戰》的作者 Brain Goetz 推薦的計算方法如下：

線程數 = CPU 核心數 * (1 + IO 耗時/ CPU 耗時)

通過這個公式，我們可以計算出一個合理的線程數量，如果任務的平均等待時間長，線程數就隨之增加，而如果平均工作時間長，也就是對於我們上面的 CPU 密集型任務，線程數就隨之減少。可以採用 APM 工具統計到每個方法的耗時，便於計算 IO 耗時和 CPU 耗時。

在這裡引用Java併發編程實戰中的圖，方便大家更容易理解：

還有一派的計算方式是《Java虛擬機併發編程》中提出的：

線程數 = CPU 核心數 / (1 - 阻塞繫數)

其中計算密集型阻塞繫數為 0，IO 密集型阻塞繫數接近 1，一般認為在 0.8 ~ 0.9 之間。比如 8 核 CPU，按照公式就是 2 / ( 1 - 0.9 ) = 20 個線程數

上圖是 IO 密集型任務的一個測試，是在雙核處理器上開不同的線程數（從 1 到 40）來測試對程式性能的影響，可以看到線程池數量達到 20 之後，曲線逐漸水平，說明開再多的線程對程式的性能提升也毫無幫助。

太少的線程數會使得程式整體性能降低，而過多的線程也會消耗記憶體等其他資源，所以如果想要更準確的話，可以進行壓測，監控 JVM 的線程情況以及 CPU 的負載情況，根據實際情況衡量應該創建的線程數，合理並充分利用資源。

同時，有很多線程池的應用，比如 Tomcat、Redis、Jdbc 等，每個應用設置的線程數也是不同的，比如 Tomcat 為流量入口，那麼線程數的設置可能就要比其他應用要大。

總結

通過對線程數設置的探究，我們可以得知線程數的設置首先和 CPU 核心數有莫大關聯，除此之外，我們需要根據任務類型的不同選擇對應的策略，線程的平均工作時間所占比例越高，就需要越少的線程；線程的平均等待時間所占比例越高，就需要越多的線程；針對不同的程式，進行對應的實際測試就可以得到最合適的選擇。

參考

《Java併發編程實戰》

《Java虛擬機併發編程》

Java併發編程實戰

Java併發編程核心