今天小编给免费云主机域名大家分享一下python3的ThreadPoolExecutor线程池大小怎么设置的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。线程池应该避免设置的过大或过小,如果线程池过大,大量的线程将在相对很少的CPU和内存资源上发生竞争,这不仅会导致更高的内存使用量,而且还可能耗尽资源。如果线程池过小,那么将导致许多空闲处理器无法执行任务,降低了系统吞吐率。要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析:性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。对于不同性质的任务来说,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,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。若任务对其他系统资源有依赖,如某个任务依赖数据库的连接返回的结果,这时候等待的时间越长,则CPU空闲的时间越长,那么线程数量应设置得越大,才能更好的利用CPU。当然具体合理线程池值大小,需要结合系统实际情况,在大量的尝试下比较才能得出,以上只是前人总结的规律。在这篇如何合理地估算线程池大小?有一个估算合理值的公式最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为:最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目可以得出一个结论: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。 以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。并发编程网上的一个问题高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池?并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池?并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池?高并发、任务执行时间短的业务,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看:假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以适当加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务 假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算密集型任务,这个就没办法了,和(1)一样吧,线程池中的线程数设置得少一些,减少线程上下文的切换 并发高、业务执行时间长,解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步,增加服务器是第二步,至于线程池的设置,设置参考(2)。最后,业务执行时间长的问题,也可能需要分析一下,看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦以上就是“python3的ThreadPoolExecutor线程池大小怎么设置”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注百云主机行业资讯频道。
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