到底如何設定 Java 線程池的大小？

并發線程池到底設定多大呢？

通常有點年紀的程式員或許都聽說這樣一個說法 （其中 N 代表 CPU 的個數）

CPU 密集型應用，線程池大小設定為 N + 1

IO 密集型應用，線程池大小設定為 2N

這個說法到底是不是正确的呢？

其實這是極不正确的。那為什麼呢？

首先我們從反面來看，假設這個說法是成立的，那我們在一台伺服器上部署多少個服務都無所謂了。因為線程池的大小隻能伺服器的核數有關，是以這個說法是不正确的。那具體應該怎麼設定大小呢？

假設這個應用是兩者混合型的，其中任務即有 CPU 密集，也有 IO 密集型的，那麼我們改怎麼設定呢？是不是隻能抛硬碟來決定呢？

那麼我們到底該怎麼設定線程池大小呢？有沒有一些具體實踐方法來指導大家落地呢？讓我們來深入地了解一下。

Little's Law（利特爾法則）

假設伺服器單核的，對應業務需要保證請求量（QPS）：10 ，真正處理一個請求需要 1 秒，那麼伺服器每個時刻都有 10 個請求在處理，即需要 10 個線程

同樣，我們可以使用利特爾法則（Little’s law）來判定線程池大小。我們隻需計算請求到達率和請求處理的平均時間。然後，将上述值放到利特爾法則（Little’s law）就可以算出系統平均請求數。估算公式如下

線程池大小 = （（線程 IO time + 線程 CPU time ）/線程 CPU time ） CPU數目*

具體實踐

通過公式，我們了解到需要 3 個具體數值

一個請求所消耗的時間 (線程 IO time + 線程 CPU time)

該請求計算時間 （線程 CPU time）

CPU 數目

請求消耗時間

Web 服務容器中，可以通過 Filter 來攔截擷取該請求前後消耗的時間

public class MoniterFilter implements Filter {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MoniterFilter.class);

@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException,
            ServletException {
long start = System.currentTimeMillis();

        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;
        String uri = httpRequest.getRequestURI();
        String params = getQueryString(httpRequest);

try {
            chain.doFilter(httpRequest, httpResponse);
        } finally {
long cost = System.currentTimeMillis() - start;
            logger.info("access url [{}{}], cost time [{}] ms )", uri, params, cost);
        }

private String getQueryString(HttpServletRequest req) {
        StringBuilder buffer = new StringBuilder("?");
        Enumeration<String> emParams = req.getParameterNames();
try {
　　　　while (emParams.hasMoreElements()) {
                String sParam = emParams.nextElement();
                String sValues = req.getParameter(sParam);
                buffer.append(sParam).append("=").append(sValues).append("&");
            }
return buffer.substring(0, buffer.length() - 1);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("get post arguments error", buffer.toString());
        }
return "";
    }
}      

CPU 計算時間

CPU 計算時間 = 請求總耗時 - CPU IO time

假設該請求有一個查詢 DB 的操作，隻要知道這個查詢 DB 的耗時（CPU IO time），計算的時間不就出來了嘛，我們看一下怎麼才能簡潔，明了的記錄 DB 查詢的耗時。

通過（JDK 動态代理/ CGLIB）的方式添加 AOP 切面，來擷取線程 IO 耗時。代碼如下，請參考：

public class DaoInterceptor implements MethodInterceptor {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DaoInterceptor.class);

@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        StopWatch watch = new StopWatch();
        watch.start();
        Object result = null;
        Throwable t = null;
try {
            result = invocation.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            t = e == null ? null : e.getCause();
throw e;
        } finally {
            watch.stop();
            logger.info("({}ms)", watch.getTotalTimeMillis());
        }
return result;
    }

}      

邏輯 CPU 個數 ，設定線程池大小的時候參考的 CPU 個數

cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l

總結

合适的配置線程池大小其實很不容易，但是通過上述的公式和具體代碼，我們就能快速、落地的算出這個線程池該設定的多大。

不過最後的最後，我們還是需要通過壓力測試來進行微調，隻有經過壓測測試的檢驗，我們才能最終保證的配置大小是準确的。

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