常用正则表达式速查手册

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•你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两

个思想

•IfyoucanNOTexplainitsimply,youdoNOTunderstandit

wellenough

为什么要使用多线程?

CPU密集型程序

$并发编程适用于什么场景?

<I/O密集型程序

创建多少个线程合适？

面试会怎样问线程个数?

为什么要使用多线程?

防止并发编程出错最好的办法就是不写并发程序

1sb

看着我的刀，允许你

重新组织一下语言

既然多线程编程容易出错，为什么它还经久不衰呢？

A：那还用说，肯定在某些方面有特长呗，比如你知道的【它很快，非常快】

我也很赞同这个答案，但说的不够具体

并发编程适用于什么场景？

如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字,面试也就不会出那么多幺蛾子了。

你有没有问过你自己

1.并发编程在所有场景下都是快的吗？

2.知道它很快，何为快？怎样度量？

想知道这两个问题的答案，我们需要一个从【定性】到【定量】的分析过程

使用多线程就是在正确的场景下通过设置正确个数的线程来最大

化程序的运行速度（我感觉你还是啥也没说）

将这句话翻译到硬件级别就是要充分的利用CPU和I/O的利用率

y场景+y级程个敕c▼运行速度

两个正确得到保证，也就能达到最大化利用CPU和I/O的目的了。最关键是，

如何做到两个【正确】？

在聊具体场景的时候，我们必须要拿出我们的专业性来。送你两个名词buff加

成

・CPU密集型程序

・I/O密集型程序

CPU密集型程序

一个完整请求，I/O操作可以在很短时间内完成，CPU还有很多

运算要处理，也就是说CPU计算的比例占很大一部分

假如我们要计算1+2+....100亿的总和，很明显，这就是一个CPU密集型程

序

在【单核】CPU下，如果我们创建4个线程来分段计算，即：

1.线程1计算［工,2$亿）

2以此类推

3.线程4计算［75-亿，工8亿］

我们来看下图他们会发生什么？

时间

由于是单核CPU,所有线程都在等待CPU时间片。按照理想情况来看，四个

线程执行的时间总和与一个线程5独自完成是相等的，实际上我们还忽略了四个

线程上下文切换的开销

所以，单核CPU处理CPU密集型程序，这种情况并不太适合使用多线程

此时如果在4核CPU下，同样创建四个线程来分段计算，看看会发生什么？

a

►时间

每个线程都有CPU来运行，并不会发生等待CPU时间片的情况，也没有线程

切换的开销。理论情况来看效率提升了4倍

所以，如果是多核CPU处理CPU密集型程序，我们完全可以最大化的利用

CPU核心数，应用并发编程来提高效率

I/O密集型程序

与CPU密集型程序相对，一个完整请求，CPU运算操作完成之后

还有很多I/O操作要做，也就是说I/O操作占比很大部分

我们都知道在进行I/O操作时，CPU是空闲状态，所以我们要最大化的利用

CPU,不能让其是空闲状态

同样在单核CPU的情况下:

单技CPU,I/O噌泉型

从上图中可以看出，每个线程都执行了相同长度的CPU耗时和I/O耗时，如

果你将上面的图多画几个周期，CPU操作耗时固定，将I/O操作耗时变为CPU

耗时的3倍，你会发现，CPU又有空闲了，这时你就可以新建线程4,来继续

最大化的利用CPUo

综上两种情况我们可以做出这样的总结：

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。

到这里，相信你已经知道第一个【正确】使用多线程的场景了，那创建多少个线

程是正确的呢？

创建多少个线程合适?

面试如果问到这个问题，这可是对你理论和实践的统考。想完全答对，你必须要

【精通/精通/精通】小学算术

从上面知道，我们有CPU密集型和I/O密集型两个场景，不同的场景当然需

要的线程数也就不一样了

CPU密集型程序创建多少个线程合适？

有些同学早己经发现，对于CPU密集型来说，理论上线程数量=CPU核数（逻辑）就

可以了，但是实际上，数量一般会设置为CPU核数（逻辑）+工，为什么呢？

《Java并发编程实战》这么说：

计算密（CPU）集型的线程恰好在某时因为发生一个页错误或者因

其他原因而暂停，刚好有一个"额外"的线程，可以确保在这种情况

下CPU周期不会中断工作。

所以对于CPU密集型程序，CPU核数（逻辑）+1个线程数是比较好的经验值的原

因了

I/O密集型程序创建多少个线程合适？

上面已经让大家按照图多画几个周期（你可以动手将I/O耗时与CPU耗时比例

调大，比如6倍或7倍），这样你就会得到一个结论，对于I/O密集型程序：

最佳线程数=（1/CPU利用率）=2+（I/O耗时/CPU耗时）

我这么体贴，当然担心有些同学不理解这个公式，我们将上图的比例手动带入到

上面的公式中：

三评级期末敝学考试题10。分

三年二经氤彳

设：

CPU耗时=1；

I/。耗时=2;

最隹绒程数：=1/（1/（1+2））=1+（2/1）=3（个）

这是一个CPU核心的最佳线程数，如果多个核心，那么I/O密集型程序的最佳

线程数就是：

最佳线程数=CPU核心数（2/CPU利用率）=CPU核心数1+（V。耗时/CPU

耗时）

说到这，有些同学可能有疑问了，要计算I/O密集型程序，是要知道CPU利

用率的，如果我不知道这些，那要怎样给出一个初始值呢？

按照上面公式，假如几乎全是I/O耗时，所以纯理论你就可以说是2N（N=CPU

核数），当然也有说2N+1的，（我猜这个1也是backup）,没有找到具

体的推倒过程，在【并发编程实战-8.2章节】截图在此，大家有兴趣的可以自己

看看

Giventhesedefinitions:

NC[fu=numberofCPUs

Ucpu=targetCPUutilization,0<UCftlt<1

W

—=ratioofwaittimetocomputetime

Theoptimalpoolsizeforkeepingtheprocessorsatthedesiredutilizationis:

Nthreads=M?”*UCptl*(1+1)

YoucandeterminethenumberofCPUsusingRuntime:

理论上来说，理论上来说，理论上来说，这样就能达到CPU100%的利用率

如果理论都好用，那就用不着实践了，也就更不会有调优的事出现了。不过在初

始阶段，我们确实可以按照这个理论之作为伪标准，毕竟差也可能不会差太多，

这样调优也会更好一些

谈完理论，咱们说点实际的，公式我看懂了(定性阶段结束)，但是我有两个疑

问：

1.我怎么知道具体的I/O耗时和CPU耗时呢？

2.怎么查看CPU利用率？

没错，我们需要定量分析了

幸运的是，我们并不是第一个吃螃蟹的仔儿，其实有很多APM(Application

PerformanceManager)工具可以帮我们得到准确的数据，学会使用这类工具，

也就可以结合理论，在调优的过程得到更优的线程个数了。我这里简单列举几个，

具体使用哪一个，具体应用还需要你自己去调研选择，受篇幅限制，暂不展开讨

论了

1.SkyWalking

2.CAT

3.zipkin

上面了解了基本的理论知识，那面试有可能问什么？又可能会以怎样的方式提问

呢？

面试小问

小问一

假设要求一个系统的TPS（TransactionPerSecond或者Task

PerSecond）至少为20,然后假设每个Transaction由一个线程完

成，继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s

如何设计线程个数，使得可以在1s内处理完20个Transaction?

四耳级期末数学考试题iooG

四etW二共

答：

因为：1个线程1个TranjcahoHB寸间为彳

那每秒一个统程R能处理：1/4=0.25个TPS

所灰：1秒内萼处理20个T”，理论线程敬=20/0.25=80（个）

但是，但是，这是因为没有考虑到CPU数目。家里又没矿，一般服务器的CPU

核数为16或者32,如果有80个线程，那么肯定会带来太多不必要的线程上下

文切换开销（希望这句话你可以主动说出来），这就需要调优了，来做到最佳

balance

小问二

计算操作需要5ms,DB操作需要100ms,对于一台8个CPU的

服务器，怎么设置线程数呢？

如果不知道请拿三年级期末考试题重新做(今天晚自习留下来)，答案是:

线程数=8*(1+100/5)=168(个)

那如果DB的QPS(QueryPerSecond)上限是1000,此时这个

线程数又该设置为多大呢？

五母级期末敝学考试题10。分

五年)丁嬴二央

因为：h=1000。,当前一个任务需等5+100=105M

那么一个线程每秒可乂处理的任务敬是1000/(105)

一么168个线程每秒可处理任务书就是168*1000/105=1(,00QPS

又因为QK上限是100。，所M级程数就季等9例减,夕为7(,8*1000/1(,00=105

同样，这是没有考虑CPU数目，接下来就又是细节调优的阶段了

因为一次请求不仅仅包括CPU和I/O操作，具体的调优过程还要考虑内存资

源，网络等具体内容

增加CPU核数一定能解决问题吗？

看到这，有些同学可能会认为，即便我算出了理论线程数，但实际CPU核数不

够，会带来线程上下文切换的开销，所以下一步就需要增加CPU核数，那我们

盲目的增加CPU核数就一定能解决问题吗？

在讲互斥锁的内容是，我故意遗留了一个知识：

阿姆达尔（AM川）思律：

它代表3处理器笄行运算后妓多提升的能力

CPU核数

程序并行百分比

程序率行百分比

怎么理解这个公式呢？

假设：

1-p=5%

s趋向于正无穷大

那么：

5的极限就是20

这个结论告诉我们，假如我们的串行率是5%,那么我们无论采用什么技术，最

高也就只能提高20倍的性能。

如何简单粗暴的理解串行百分比（其实都可以通过工具得出这个结果的）呢