CPU密集型和IO密集型与CPU内核之间的关系

CPU密集型和IO密集型与CPU内核之间的关系
CPU 密集型
CPU密集型（CPU-bound）是指在程序运行过程中，主要由计算和逻辑运算任务占用大部分时间，而不是等待外部IO（输入/输出）完成。这类任务主要依赖于 CPU 的计算能力，而不是等待外部数据的读取或写入。在CPU密集型任务中，CPU 的运算能力是系统性能的瓶颈。

特点和场景：

计算需求高： CPU密集型任务通常需要进行大量的计算操作，例如数学运算、算法执行、图像处理、科学计算等。
CPU利用率高： 在任务执行期间，CPU的利用率通常会非常高，接近或达到100%。
等待时间少： 与IO密集型不同，CPU密集型任务的主要时间花费在计算和逻辑运算上，而非等待外部IO完成。
多线程提高效率： 在多核CPU系统中，通过使用多线程或并行处理，可以充分利用多核心的计算能力，提高任务的执行效率。
IO密集型
IO密集型（I/O-bound）是指在程序运行过程中，主要由输入/输出操作占用大部分时间，而不是计算和逻辑运算。这类任务主要依赖于外部IO（输入/输出）操作，例如从磁盘读取文件、向网络发送请求、与数据库交互等。在IO密集型任务中，CPU 的计算能力通常不是系统性能的瓶颈，因为大部分时间都是在等待IO操作的完成。

特点和场景：

IO等待时间高： IO密集型任务的主要特点是大量时间花费在等待外部IO操作的完成上，而不是计算和逻辑运算。
CPU利用率相对较低： 由于任务主要等待IO，CPU的利用率相对较低，可能不会达到100%。
适合异步编程： 对于IO密集型任务，采用异步编程模型（如回调、异步IO）能够更好地利用等待IO的时间，提高整体效率。
多线程提高并发性： 使用多线程或异步操作可以提高并发性，使系统能够在等待IO的过程中同时处理其他任务。
线程数规划的公式
在《Java并发编程实战》一书中，提到了一个线程池的大小计算公式，该公式是为了在一定条件下估算线程池的最优大小，以提高应用程序的性能。这个公式是：
N t h r e a d s​= N c p u​× U c p u​× ( 1 + W / C ) N threads ​ =N cpu ​ ×U cpu ​ ×(1+W/C)
Nthreads​=Ncpu​×Ucpu​×(1+W/C)

其中：
N t h r e a d s​：线程池的大小。 N threads ​ ：线程池的大小。
Nthreads​：线程池的大小。

N c p u​： C P U 的核心数。 N cpu ​ ：CPU的核心数。
Ncpu​：CPU的核心数。

U c p u​：目标 C P U 的使用率，取值范围是 [ 0 , 1 ] [ 0 , 1 ] 。 U cpu ​ ：目标CPU的使用率，取值范围是 [ 0 , 1 ] [0,1]。
Ucpu​：目标CPU的使用率，取值范围是[0,1][0,1]。

W / C ：等待时间与计算时间的比率。 W/C：等待时间与计算时间的比率。
W/C：等待时间与计算时间的比率。

这个公式的目的是保持处理器（CPU）的使用率达到期望的水平，同时避免过多的线程导致性能下降。

N c p u​表示 C P U 的数量。 N cpu ​ 表示CPU的数量。
Ncpu​表示CPU的数量。

U c p u​是目标 C P U 的使用率，即希望 C P U 在处理任务时达到的使用率。 U cpu ​ 是目标CPU的使用率，即希望CPU在处理任务时达到的使用率。
Ucpu​是目标CPU的使用率，即希望CPU在处理任务时达到的使用率。

W / C 是等待时间与计算时间的比率。 W/C 是等待时间与计算时间的比率。
W/C是等待时间与计算时间的比率。

使线程池的大小能够适应系统的负载，既不会过多地占用资源，也能够充分利用处理器的计算能力。需要注意的是，该公式是一个启发式的估算，并不是适用于所有情况。实际应用中，还需要根据具体的业务场景和性能测试来进行调整。

总结
合理配置线程池的核心线程数是一项重要的任务，它直接关系到系统的性能和资源利用率。以下是一些通用的指导原则和建议：

1. 了解任务类型：
CPU密集型任务： 如果你的任务主要是进行大量的计算，并且没有太多的阻塞操作，那么属于CPU密集型任务。对于这种任务，核心线程数可以设置为 CPU 的核心数加1。

IO密集型任务： 如果你的任务主要是涉及到大量的IO操作，比如数据库访问、文件读写、网络请求等，那么属于IO密集型任务。参考公式：**CPU核数 /（1 - 阻系数）**通常，IO密集型任务的阻塞系数在 0.8 到 0.9之间。例如，如果有一个 8 核的CPU，并且阻塞系数为 0.9，那么可以计算线程数如下：8/(1 - 0．9)=80个线程数

2. 考虑任务响应时间：
任务响应时间敏感： 如果你的任务对于响应时间非常敏感，需要迅速响应用户请求，那么可以适度增加核心线程数，以减少任务排队等待的时间。
3. 性能测试：
进行性能测试： 在生产环境之前进行性能测试是关键。通过模拟实际负载并观察系统的性能表现，可以调整核心线程数以达到最佳的性能。
4. 动态调整：
动态调整： 在某些情况下，考虑使用动态调整线程池大小的机制，以便根据负载的变化自动调整核心线程数。Java中的ThreadPoolExecutor类提供了一些参数和方法，可以实现线程池的动态调整。
5. 监控系统资源：
监控系统资源： 定期监控系统资源使用情况，包括CPU利用率、内存占用等，以确保线程池的配置与系统资源的情况相适应。
6. 避免过度配置：
避免过度配置： 不要过度配置线程池，过多的线程可能导致资源竞争和性能下降。根据实际需求和性能测试结果，合理配置线程池的核心线程数。
参考
合理配置线程池核心线程数（IO密集型和CPU密集型）_io密集型和cpu密集型 线程池-CSDN博客
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