并发编程中线程池 是跑不了的， 用过线程池的朋友 都会遇到这样的一个问题：
如何合理地估算线程池大小？
怎么样设置 数量，执行效率最高？
怎么样设置 内存消耗最低？
是不是设置 线程池数量越大越好？
多线程 是不是不一定比单线程快？( 某些场景单线程确实比多线程快)
CPU资源是有限的，多线程 并发 都是在 抢占CPU资源，线程越多 抢占越激烈，单个线程获取资源的成本变高，执行完成时间会增加；
第一次 使用newFixedThreadPool 我设置了 线程数为80；
在运行中发现，往池子中 添加大量任务，第一个任务开始执行的时间点 特别晚，
而且 内存飙的特别高，究其原因是 他要把80个线程创建了，然后开始执行任务。
每个线程占用至少好几M甚至10几M的内存。
线程多了以后 内存就持续上涨；
朋友建议 使用Executors.newCachedThreadPool();
测试发现 当线程数 添加到 200+的时候 会造成内存溢出；
所以 直接 pass掉这个方式；
以下 是我 测试 Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS) 方式 设置不同 线程数 的执行结果：
统一设置任务数 100；相当于并发100 已经满足大多数场景了；
newFixedThreadPool =1 总耗时46251毫秒,其中日志耗时17毫秒
newFixedThreadPool =2 总耗时25870毫秒,其中日志耗时11毫秒
newFixedThreadPool =4 总耗时18424毫秒,其中日志耗时21毫秒
newFixedThreadPool =5 总耗时18447毫秒,其中日志耗时5毫秒
newFixedThreadPool =8 总耗时16807毫秒,其中日志耗时9毫秒
newFixedThreadPool =9 总耗时17946毫秒,其中日志耗时8毫秒
newFixedThreadPool =16 总耗时17201毫秒,其中日志耗时9毫秒
newFixedThreadPool =32 总耗时17661毫秒,其中日志耗时808毫秒
newFixedThreadPool =48 总耗时18277毫秒,其中日志耗时25毫秒
newFixedThreadPool =64 总耗时18000毫秒,其中日志耗时2812毫秒
newCachedThreadPool 总耗时20374毫秒,其中日志耗时3毫秒
得出这个结果之后，去百度了一下 发现了这篇文章：
http://ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/
结论是：
如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
package cn.jdy.tools;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* 如何合理地估算线程池大小
* 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
* http://ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/
*/
public class TestThreadPool {
private static final int NTHREADS = 9;
private static final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
// private static final ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
// 使用 CachedThreadPool 比较耗内存，并发 200+的时候 会造成内存溢出
static long tempcount = System.currentTimeMillis()/1000;// 用于计算每秒时间差
static int prenum = 200;// 用于计算任务数量差
static int nums = 200;// 总任务数
static int uses = 0;// 耗时 计数
static long allstart = System.currentTimeMillis();// 程序启动时间 用于计算总耗时
static long logstime = 0;// 日志总耗时
public static void main(String[] args) {
//QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 ，QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
//并发数： 系统同时处理的request/事务数
//响应时间： 一般取平均响应时间
for (int i = 0; i < nums; i++) {
Runnable task =new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
long start = System.currentTimeMillis();
task();
long use = System.currentTimeMillis()-start;
// System.out.println("单个耗时"+use);
getCurrentThreads(use);
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 任务目标
*/
public void task(){
try {
// String url = "http://10.0.132.45:8080/filesystemweb/group1/M00/06/EF/CgCAjlhsRRqACEjcAAGcE3wG_pw989.pdf";
// byte[] b = PdfCovertImgUtils.getInstance().getProtocolImg(new URL(url));
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
};
exec.execute(task);
}
}
/**
* 每个任务分析
* @param use 单个任务耗时
*/
public static void getCurrentThreads(long use){
// Map maps = Thread.getAllStackTraces();
// System.out.println("Threads:"+maps.size()+"-currentThread:"+Thread.currentThread().getName()+"-"+Thread.currentThread().getId());
long start = System.currentTimeMillis();
prenum = prenum-1;// 任务数量 进度扣减
uses += use;
long now = System.currentTimeMillis()/1000;
if(now > tempcount){// 每秒输出一次
long freeMemory=Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024;//已使用内存
long totalMemory=Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024;//总共可使用内存
int cpu = Runtime.getRuntime().availableProcessors();//可用cpu逻辑处理器
System.out.printf("第%s秒: ", now-allstart/1000);
int ts = (nums-prenum);//每秒事务数
System.out.printf("每秒处理数:%s ", ts);
System.out.printf("平均耗时:%s ", ts==0?0:uses/ts);
System.out.printf("进度:%s ", nums);
System.out.printf("剩余:%s毫秒 ", nums*ts);
System.out.printf("可用内存:%sm ", freeMemory);
System.out.printf("可用总内存:%sm \n", totalMemory);
tempcount = now;
nums = prenum;
uses =0;
}
logstime += System.currentTimeMillis()-start;// 日志耗时累计
// 当任务执行完了以后 计算总耗时
if(prenum==0){
long alluse = System.currentTimeMillis()-allstart;
System.out.printf("总耗时%s毫秒,其中日志耗时%s毫秒\n",alluse,logstime);
System.exit(0);
}
}
}