本篇内容主要讲解“java多线程该设置多少个线程”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“java多线程该设置多少个线程”吧!
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我们在使用线程池的时候，会有两个疑问点：
线程池的线程数量设置过多会导致线程竞争激烈
如果线程数量设置过少的话，还会导致系统无法充分利用计算机资源
那么如何设置才不会影响系统性能呢？
其实线程池的设置是有方法的，不是凭借简单的估算来决定的。今天我们就来看看究竟有哪些计算方法可以复用，线程池中各个参数之间又存在怎样的关系呢？ 本文咱们来慢慢聊。
线程池原理
开始优化之前，我们先来看看线程池的实现原理，有助于你更好地理解后面的内容。
在 HotSpot VM 的线程模型中，Java 线程被一对一映射为内核线程。Java 在使用线程执行程序时，需要创建一个内核线程；当该 Java 线程被终止时，这个内核线程也会被回收。因此 Java 线程的创建与销毁将会消耗一定的计算机资源，从而增加系统的性能开销。
除此之外，大量创建线程同样会给系统带来性能问题，因为内存和 CPU 资源都将被线程抢占，如果处理不当，就会发生内存溢出、CPU 使用率超负荷等问题。
为了解决上述两类问题，Java 提供了线程池概念，对于频繁创建线程的业务场景，线程池可以创建固定的线程数量，并且在操作系统底层，轻量级进程将会把这些线程映射到内核。
线程池可以提高线程复用，又可以固定最大线程使用量，防止无限制地创建线程。
当程序提交一个任务需要一个线程时，会去线程池中查找是否有空闲的线程，若有，则直接使用线程池中的线程工作，若没有，会去判断当前已创建的线程数量是否超过最大线程数量，如未超过，则创建新线程，如已超过，则进行排队等待或者直接抛出异常。
线程池框架 Executor
Java 最开始提供了 ThreadPool 实现了线程池，为了更好地实现用户级的线程调度，更有效地帮助开发人员进行多线程开发，Java 提供了一套 Executor 框架。
这个框架中包括了 ScheduledThreadPoolExecutor 和 ThreadPoolExecutor 两个核心线程池。前者是用来定时执行任务，后者是用来执行被提交的任务。
鉴于这两个线程池的核心原理是一样的，下面我们就重点看看 ThreadPoolExecutor 类是如何实现线程池的。
Executors 实现了以下四种类型的 ThreadPoolExecutor：
Executors 利用工厂模式实现的四种线程池，我们在使用的时候需要结合生产环境下的实际场景。
不过我不太推荐使用它们，因为选择使用 Executors 提供的工厂类，将会忽略很多线程池的参数设置，工厂类一旦选择设置默认参数，就很容易导致无法调优参数设置，从而产生性能问题或者资源浪费。
我建议你使用 ThreadPoolExecutor 自我定制一套线程池（阿里规范中也是建议不要使用Executors 创建线程池，建议使用ThreadPoolExecutor 来创建线程池）。
进入四种工厂类后，我们可以发现除了 newScheduledThreadPool 类，其它类均使用了 ThreadPoolExecutor 类进行实现，
你可以通过以下代码简单看下该方法
corePoolSize：线程池的核心线程数量
maximumPoolSize：线程池的最大线程数
keepAliveTime：当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
unit：时间单位
workQueue：任务队列，用来储存等待执行任务的队列
threadFactory：线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
handler：拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
我们还可以通过下面这张图来了解下线程池中各个参数的相互关系：
通过上图，我们发现线程池有两个线程数的设置，一个为核心线程数，一个为最大线程数。在创建完线程池之后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，等到有任务来才创建线程去执行任务。
但有一种情况排除在外，就是调用 prestartAllCoreThreads() 或者 prestartCoreThread() 方法的话，可以提前创建等于核心线程数的线程数量，这种方式被称为预热，在抢购系统中就经常被用到。
当创建的线程数等于 corePoolSize 时，提交的任务会被加入到设置的阻塞队列中。当队列满了，会创建线程执行任务，直到线程池中的数量等于 maximumPoolSize。
当线程数量已经等于 maximumPoolSize 时， 新提交的任务无法加入到等待队列，也无法创建非核心线程直接执行，我们又没有为线程池设置拒绝策略，这时线程池就会抛出 RejectedExecutionException 异常，即线程池拒绝接受这个任务。
当线程池中创建的线程数量超过设置的 corePoolSize，在某些线程处理完任务后，如果等待 keepAliveTime 时间后仍然没有新的任务分配给它，那么这个线程将会被回收。线程池回收线程时，会对所谓的“核心线程”和“非核心线程”一视同仁，直到线程池中线程的数量等于设置的 corePoolSize 参数，回收过程才会停止。
即使是 corePoolSize 线程，在一些非核心业务的线程池中，如果长时间地占用线程数量，也可能会影响到核心业务的线程池，这个时候就需要把没有分配任务的线程回收掉。
我们可以通过 allowCoreThreadTimeOut 设置项要求线程池：将包括“核心线程”在内的，没有任务分配的所有线程，在等待 keepAliveTime 时间后全部回收掉。
我们可以通过下面这张图来了解下线程池的线程分配流程：
计算线程数量
了解完线程池的实现原理和框架，我们就可以动手实践优化线程池的设置了。
我们知道，环境具有多变性，设置一个绝对精准的线程数其实是不大可能的，但我们可以通过一些实际操作因素来计算出一个合理的线程数，避免由于线程池设置不合理而导致的性能问题。下面我们就来看看具体的计算方法。
一般多线程执行的任务类型可以分为 CPU 密集型和 I/O 密集型，根据不同的任务类型，我们计算线程数的方法也不一样。
CPU 密集型任务
这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。
一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
下面我们用一个例子来验证下这个方法的可行性，通过观察 CPU 密集型任务在不同线程数下的性能情况就可以得出结果，你可以点击Github下载到本地运行测试：
public class CPUTypeTest implements Runnable { // 整体执行时间，包括在队列中等待的时间 List wholeTimeList; // 真正执行时间 List runTimeList; private long initStartTime = 0; /** * 构造函数 * @param runTimeList * @param wholeTimeList */ public CPUTypeTest(List runTimeList, List wholeTimeList) { initStartTime = System.currentTimeMillis(); this.runTimeList = runTimeList; this.wholeTimeList = wholeTimeList; } /** * 判断素数 * @param number * @return */ public boolean isPrime(final int number) { if (number <= 1) return false; for (int i = 2; i <= Math.sqrt(number); i++) { if (number % i == 0) return false; } return true; } /** * 計算素数 * @param number * @return */ public int countPrimes(final int lower, final int upper) { int total = 0; for (int i = lower; i <= upper; i++) { if (isPrime(i)) total++; } return total; } public void run() { long start = System.currentTimeMillis(); countPrimes(1, 1000000); long end = System.currentTimeMillis(); long wholeTime = end - initStartTime; long runTime = end - start; wholeTimeList.add(wholeTime); runTimeList.add(runTime); System.out.println(" 单个线程花费时间：" + (end - start)); } } 测试代码在 4 核 intel i5 CPU 机器上的运行时间变化如下：
综上可知：当线程数量太小，同一时间大量请求将被阻塞在线程队列中排队等待执行线程，此时 CPU 没有得到充分利用；当线程数量太大，被创建的执行线程同时在争取 CPU 资源，又会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。通过测试可知，4~6 个线程数是最合适的。
I/O 密集型任务
这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。
这里我们还是通过一个例子来验证下这个公式是否可以标准化：
public class IOTypeTest implements Runnable { // 整体执行时间，包括在队列中等待的时间 Vector wholeTimeList; // 真正执行时间 Vector runTimeList; private long initStartTime = 0; /** * 构造函数 * @param runTimeList * @param wholeTimeList */ public IOTypeTest(Vector runTimeList, Vector wholeTimeList) { initStartTime = System.currentTimeMillis(); this.runTimeList = runTimeList; this.wholeTimeList = wholeTimeList; } /** *IO 操作 * @param number * @return * @throws IOException */ public void readAndWrite() throws IOException { File sourceFile = new File("D:/test.txt"); // 创建输入流 BufferedReader input = new BufferedReader(new FileReader(sourceFile)); // 读取源文件, 写入到新的文件 String line = null; while((line = input.readLine()) != null){ //System.out.println(line); } // 关闭输入输出流 input.close(); } public void run() { long start = System.currentTimeMillis(); try { readAndWrite(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } long end = System.currentTimeMillis(); long wholeTime = end - initStartTime; long runTime = end - start; wholeTimeList.add(wholeTime); runTimeList.add(runTime); System.out.println(" 单个线程花费时间：" + (end - start)); } } 备注：由于测试代码读取 2MB 大小的文件，涉及到大内存，所以在运行之前，我们需要调整 JVM 的堆内存空间：-Xms4g -Xmx4g，避免发生频繁的 FullGC，影响测试结果。
通过测试结果，我们可以看到每个线程所花费的时间。当线程数量在 8 时，线程平均执行时间是最佳的，这个线程数量和我们的计算公式所得的结果就差不多。
看完以上两种情况下的线程计算方法，你可能还想说，在平常的应用场景中，我们常常遇不到这两种极端情况，那么碰上一些常规的业务操作，比如，通过一个线程池实现向用户定时推送消息的业务，我们又该如何设置线程池的数量呢？
此时我们可以参考以下公式来计算线程数：
WT：线程等待时间
ST：线程时间运行时间
我们可以通过 JDK 自带的工具 VisualVM 来查看 WT/ST 比例，以下例子是基于运行纯 CPU 运算的例子，我们可以看到：
WT（线程等待时间）= 36788ms [线程运行总时间] - 36788ms[ST（线程时间运行时间）]= 0 线程数 =N（CPU 核数）*（1+ 0 [WT（线程等待时间）]/36788ms[ST（线程时间运行时间）]）= N（CPU 核数）
这跟我们之前通过 CPU 密集型的计算公式 N+1 所得出的结果差不多。
综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。
到此，相信大家对“java多线程该设置多少个线程”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
