线程数究竟设多少合理

需求缘起

Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。

“工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。

一些共性认知

在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致。

1、提问:工作线程数是不是设置的越大越好?

回答:肯定不是的。

  • 一来服务器CPU核数有限,同时并发的线程数是有限的,1核CPU设置10000个工作线程没有意义。
  • 线程切换是有开销的,如果线程切换过于频繁,反而会使性能降低。

2、提问:调用sleep()函数的时候,线程是否一直占用CPU?

回答:不占用,等待时会把CPU让出来,给其他需要CPU资源的线程使用。

不止调用sleep()函数,在进行一些阻塞调用,例如网络编程中的阻塞accept()【等待客户端连接】和阻塞recv()【等待下游回包】也不占用CPU资源。

3、提问:如果CPU是单核,设置多线程有意义么,能提高并发性能么?

回答:即使是单核,使用多线程也是有意义的。

  • 多线程编码可以让我们的服务/代码更加清晰,有些IO线程收发包,有些Worker线程进行任务处理,有些Timeout线程进行超时检测。
  • 如果有一个任务一直占用CPU资源在进行计算,那么此时增加线程并不能增加并发,例如这样的一个代码:

     while(1){ i++; }

    该代码一直不停的占用CPU资源进行计算,会使CPU占用率达到100%。

  • 通常来说,Worker线程一般不会一直占用CPU进行计算,此时即使CPU是单核,增加Worker线程也能够提高并发,因为这个线程在休息的时候,其他的线程可以继续工作。

常见服务线程模型

了解常见的服务线程模型,有助于理解服务并发的原理,一般来说互联网常见的服务线程模型有如下两种:

1. IO线程与工作线程通过队列解耦类模型

如上图,大部分Web-Server与服务框架都是使用这样的一种 IO线程与Worker线程通过队列解耦 类线程模型:

  • 有少数几个IO线程监听上游发过来的请求,并进行收发包(生产者)
  • 有一个或者多个任务队列,作为IO线程与Worker线程异步解耦的数据传输通道(临界资源)
  • 有多个工作线程执行正真的任务(消费者)

这个线程模型应用很广,符合大部分场景,这个线程模型的特点是,工作线程内部是同步阻塞执行任务的(回想一下tomcat线程中是怎么执行Java程序的,dubbo工作线程中是怎么执行任务的),因此可以通过增加Worker线程数来增加并发能力,今天要讨论的重点是:“该模型Worker线程数设置为多少能达到最大的并发”。

2. 纯异步线程模型

任何地方都没有阻塞,这种线程模型只需要设置很少的线程数就能够做到很高的吞吐量,Lighttpd有一种单进程单线程模式,并发处理能力很强,就是使用的的这种模型。该模型的缺点是:

  • 如果使用单线程模式,难以利用多CPU多核的优势

  • 程序员更习惯写同步代码,callback的方式对代码的可读性有冲击,对程序员的要求也更高

  • 框架更复杂,往往需要server端收发组件,server端队列,client端收发组件,client端队列,上下文管理组件,有限状态机组件,超时管理组件的支持

however,这个模型不是今天讨论的重点。

工作线程的工作模式

了解工作线程的工作模式,对量化分析线程数的设置非常有帮助:

上图是一个典型的工作线程的处理过程,从开始处理start到结束处理end,该任务的处理共有7个步骤:

  1. 从工作队列里拿出任务,进行一些本地初始化计算,例如http协议分析、参数解析、参数校验等
  2. 访问cache拿一些数据
  3. 拿到cache里的数据后,再进行一些本地计算,这些计算和业务逻辑相关
  4. 通过RPC调用下游service再拿一些数据,或者让下游service去处理一些相关的任务
  5. RPC调用结束后,再进行一些本地计算,怎么计算和业务逻辑相关
  6. 访问DB进行一些数据操作
  7. 操作完数据库之后做一些收尾工作,同样这些收尾工作也是本地计算,和业务逻辑相关

分析整个处理的时间轴,会发现:

1)其中1,3,5,7步骤中【上图中粉色时间轴】,线程进行本地业务逻辑计算时需要占用CPU。
2)而2,4,6步骤中【上图中橙色时间轴】,访问cache、service、DB过程中线程处于一个等待结果的状态,不需要占用CPU。

进一步的分解,这个“等待结果”的时间共分为三部分:

  1. 请求在网络上传输到下游的cache、service、DB。
  2. 下游cache、service、DB进行任务处理。
  3. cache、service、DB将报文在网络上传回工作线程。

量化分析并合理设置工作线程数

最后一起来回答工作线程数设置为多少合理的问题。

通过上面的分析,Worker线程在执行的过程中,有一部计算时间需要占用CPU,另一部分等待时间不需要占用CPU,通过量化分析,例如打日志进行统计,可以统计出整个Worker线程执行过程中这两部分时间的比例,例如:

  1. 时间轴1,3,5,7【上图中粉色时间轴】的计算执行时间是100ms 。
  2. 时间轴2,4,6【上图中橙色时间轴】的等待时间也是100ms 。

得到的结果是,这个线程计算和等待的时间是1:1,即有50%的时间在计算(占用CPU),50%的时间在等待(不占用CPU):

  1. 假设此时是单核,则设置为2个工作线程就可以把CPU充分利用起来,让CPU跑到100% 。
  2. 假设此时是N核,则设置为2N个工作线程就可以把CPU充分利用起来,让CPU跑到N*100%。

结论

N核服务器,通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x,等待时间为y,则工作线程数(线程池线程数)设置为 N*(x+y)/x,能让CPU的利用率最大化。

经验

一般来说,非CPU密集型的业务(加解密、压缩解压缩、搜索排序等业务是CPU密集型的业务),瓶颈都在后端数据库,本地CPU计算的时间很少,所以设置几十或者几百个工作线程也都是可能的。

来源:【微信公众号-架构师之路】

posted @ 2019-05-14 15:20 JaJian 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏