一、 线程切换
线程的切换受操作系统的调度控制
简单流程是这样的：
操作系统让 cpu 执行线程 1
线程 1 执行到指令 003 的时候 操作系统让 cpu 执行线程 2
cpu 会将线程 1 的执行半成品放到缓存中
cpu 接着执行线程 2
cpu 执行线程 2 的 004 指令的时候 操作系统又让 cpu 执行线程 1
cpu 从缓存拿出线程 1 的残次品接着执行
cpu 就是一个无脑的计算中心 它不管调度 只管计算（像极了我们程序员）
而操作系统 是负责调度的 （像极了我们的领导）
在这里应该能发现一个点那就是：线程的切换是需要耗费操作系统资源的 （领导使唤你干活儿 肯定要浪费领导时间和精力）
二、 单核 cpu 设置多线程 是否有意义
一个 cpu 在一个时间段只能跑一个线程，我单个 cpu 设置多个线程有意义吗 ？
当然有意义了，你只有一个脑子（CPU），你除了想你女朋友（假如你有），你还会想的姑娘吗~~（会的）
为什么呢，因为有时候你女朋友不一定在消耗你的脑子 线程也是如此，比如一个线程 01 需要进行数据库数据加载，这时候它是不消耗 cpu 的，他是在消耗网络 IO,CPU 多值钱呀，肯定不能空闲，所以在线程 01 加载数据库数据的时候，就可以让 CPU 进行线程 02 的计算操作
CPU 密集型：
CPU 密集型也叫计算密集型，简单说就是大部分时候 CPU 使用在 100% ，而读写磁盘/内存时间很短
比如大量数据计算的，进行数据分析的 ，也可能是 CPU 性能极差的而磁盘/内存性能很好的情况
IO 密集型：
IO 密集型跟 CPU 密集型相反，大部分时间 CPU 使用率很小，而读写磁盘/内存占用很大时间
比如读数据库比较多的，网络请求比较多的，也可能是磁盘/内存质量差的的情况
三、 线程数越大越好吗
当然不是了，线程数太大了，CPU 就不干活了，只用来切换线程了
就比如程序员，一天内负责两个项目的开发 ，上午在公司 9 楼项目组，下午在公司 6 楼项目组，
这个还可以接受，如果开发 100 个呢 ？ 9 点在 1 楼，刚坐下就要去 2 楼，2 楼刚坐下又要去三楼，这一天时间都用在换楼层了
写个小例子感受一下：
public class NumTest { // 一有1亿条数据的数组 public static double[] arr = new double[100000000]; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 初始化 Random r = new Random(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] =r.nextInt(10); } // 单线程计算 getSum01(); // 2线程计算 getSum02(); // 多个线程计算 getSum03(); }
// 单线程计算sum private static void getSum01() { long start = System.currentTimeMillis(); double sum = 0; // 遍历求和 for (int i = 0; i <arr.length ; i++) { sum = sum+arr[i]; } long end = System.currentTimeMillis(); // 输出日志 System.out.println("一个线程计算 耗时:"+(end-start) + "毫秒，" +" 计算结果:"+sum); }
/** * 2个线程计算sum */ static double sum01,sum02; private static void getSum02() throws InterruptedException { // 第一个线程 计算0到一半 Thread thread01 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < arr.length / 2; i++) { sum01 = sum01 + arr[i]; } }); // 第二个线程 计算一半到length Thread thread02 = new Thread(() -> { for (int i = arr.length / 2; i < arr.length; i++) { sum02 = sum02 + arr[i]; } }); long start = System.currentTimeMillis(); thread01.start(); thread02.start(); // join 到主线程 阻塞 thread01.join(); thread02.join(); // 执行完之后 求一下两个线程分别求和的和 double sum =sum01+sum02; long end = System.currentTimeMillis(); // 打印日志 System.out.println("2个线程计算 耗时:"+(end-start) + "毫秒，" +" 计算结果:"+sum); }
/** * 多个线程计算 * @throws InterruptedException */ private static void getSum03() throws InterruptedException { // 10个线程 可自行调节 int ThreadNum = 1000; // 创建ThreadNum个长度的long数组 存储各个线程的求和结果 double[] sums = new double[ThreadNum]; // 存储多个线程 Thread[] threads = new Thread[ThreadNum]; // 每个线程计算的数字个数 final int segCount = arr.length/ThreadNum; CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(ThreadNum); // 创建多个线程 for (int i = 0; i < ThreadNum; i++) { int m = i; Thread thread = new Thread(() -> { // 每个线程执计算逻辑 for (int j = segCount*m; j <segCount*(m+1) && j < arr.length; j++) { sums[m]+=arr[j]; } cdl.countDown(); }); threads[i] = thread; } long start = System.currentTimeMillis(); // 全部启动 for (int i = 0; i < threads.length; i++) { threads[i].start(); } cdl.await(); // 最后求和 double sum = 0; for (int i = 0; i < sums.length; i++) { sum+=sums[i]; } long end = System.currentTimeMillis(); // 打印日志 System.out.println("多个线程计算 耗时:"+(end-start) + "毫秒，" +" 计算结果:"+sum); }}
输出结果：一个线程计算 耗时:177毫秒， 计算结果:4.50063291E82个线程计算 耗时:99毫秒， 计算结果:4.50063291E8多个线程计算 耗时:162毫秒， 计算结果:4.50063291E8
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可以看出来 2 个线程比一个执行快 但是 1000 个不一定比 2 个执行快 因为 1000 个线程上下文切换就要花费很多资源
四、 线程设置多少合适呢
实践中多少都是通过压测来确定的 但是压测初始值是可以自己推算一个的
怎么推算 比如我刚才那个例子： 我电脑 4 核 我想让每个核一个线程这样切换就少了 我把 ThreadNum 设置为 4
输出结果：
一个线程计算 耗时:177毫秒， 计算结果:4.49997398E82个线程计算 耗时:99毫秒， 计算结果:4.49997398E8多个线程计算 耗时:79毫秒， 计算结果:4.49997398E8
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那我们有多少核就设置多少个线程？不是的！首先，cpu 不是只为你一个人服务的 除了你还有很多别的进程需要 cpu 一般说的充分利用 CPU 不是说都用到 100% 我们还要留一部分 cpu 进行利用，跟你上班一样，地铁 30 分钟+走路 10 分钟到公司，你如果 9 点上班 你会 8 点 20 出门吗 肯定会早一点出门 留点儿余地
线程数量 设定公式 Nthread = Ncpu * Ucpu * (1+W/C )Ncpu : 处理器的核数 java 可以这样获取：
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
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Ucpu: 期望 CPU 的利用率 在 0 到 1 之间
W/C: 是等待时间与计算时间的比率 wait/compute
可以看出来：cpu 合数 和 cpu 使用率确定的情况下 等待时间（W）越长可以设置的线程数就应该越多
如果 c(计算时间)占比很大 也就是 w/c ≈ 0 那合适的线程数就等于 NcpuxUcpux1
4 中说的 w 和 c 我怎么知道的 ？这些值呢，一般来说 通过工具(profiler)进行测算
java 最常用的是 JProfiler (收费的) 本地开发测试
如果已经部署到服务器上了 可以用阿里开源的 Arthas 做统计
后边会简单写一下:JProfiler Arthas 的使用
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