Synchronized内容总结（三）

前面两部分谈到多线程对内部锁的优化，以及代码中对锁的优化。是从减少竞态的角度来优化程序的。

如果从提高线程执行效率，来对多线程程序进行优化，自然让人联想到了线程池技术。

基本概念与原理

Java 线程池会生成一个队列，要执行的任务会被提交到这个队列中。有一定数量的线程会在队列中取任务，然后执行。

任务执行完毕以后，线程会返回任务队列，等待其他任务并执行。线程池中有一定数量的线程随时待命。

由于生成和维持这些线程是需要耗费资源了，维持太多或者太少的线程都会对系统运行效率造成影响，因此对线程池优化是有意义的。

在做线程池调优之前，先介绍一下线程的几个基本参数，以及线程池运行的原理：

• corePoolSize， 线程池的基本大小，无论是否有任务需要执行，线程池中线程的个数。只有在工作队列占满的情况下，才会创建超出这个数量的线程。
• maximumPoolSize， 线程池中允许存在的最大线程数。
• poolSize， 线程池中线程的数量。

当提交任务需要流程池处理时，会经过以下判断：

• 线程池中的线程数还没有达到基本大小，也就是 poolSize<corePoolSize 时。新增一个线程处理任务，即使线程池中存在空闲的线程。
• 线程池中的线程数大于或等于基本大小，也就是 poolSize>=corePoolSize，并且任务队列未满时，将任务提交到阻塞队列排队等候处理。

• 如果当前线程池的线程数大于或等于基本大小，也就是 poolSize>=corePoolSize 且任务队列占满时，需要分两种情况考虑。

  ①当 poolSize<maximumPoolSize，新增线程来处理任务；

  ②当 poolSize=maximumPoolSize，线程池的处理能力达到极限，因此拒绝新增加的任务。

线程池容量配置

从上面线程池原理可以看出，corePoolSize 设置是整个线程池中最关键的参数。

如果设置太小会导致线程池的吞吐量不足，因为新提交的任务需要排队或者被拒绝处理；设置太大可能会耗尽计算机的 CPU 和内存资源。

那么如何配置合理的线程池大小呢？如果将被处理的任务分为，CPU 密集型任务和 IO 密集型任务。前者需要更多 CPU 的运算操作，后者需要更多的 IO 操作。

CPU 密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置 CPU 个数 +1 的线程数，IO 密集型任务应配置尽可能多的线程，因为 IO 操作不占用 CPU，不要让 CPU 闲下来，应加大线程数量，如配置两倍 CPU 个数 +1。

CPU 的数字是一个假设，实际环境中需要进行测试，这里给大家一个思路。

若任务对其他系统资源有依赖，如任务依赖数据库返回的结果（IO 操作）。其等待时间越长，CPU 空闲时间就越长，那么线程数量应该越大，才能更好的利用 CPU。 

因此在 IO 优化中发现一个估算公式：

最佳线程数目=（（线程等待时间+线程 CPU 时间）/线程 CPU 时间 ）* CPU 数目。

将公式进一步化简，得到：

最佳线程数目= （线程等待时间与线程 CPU 时间之比+1）* CPU 数目。

因此得到结论：线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程 CPU 时间所占比例越高，需要越少线程。

从另外一个角度验证上面对 IO 密集型（线程等待时间占比高）和 CPU 密集型（CPU 时间占比高）设置线程池大小的想法。