【并发编程篇】定义最大线程的方法

文章目录

🍔省流
🏳️‍🌈前言
🛸CPU密集型
- 🌹代码实现
🛸IO密集型

在这里插入图片描述

🍔省流

池的最大大小如何去设置
使用CPU密集型和IO密集型这2种方法

🏳️‍🌈前言

上一篇文章我们讲解了自定义线程池的方法，里面提到了最大线程池
那么，到底应该怎么去定义最大线程呢

🛸CPU密集型

通常情况下，计算机系统的处理能力取决于两个主要因素：处理器核心数量和线程数。处理器核心表示处理器上的物理处理单元数量，而线程是操作系统调度处理器执行任务的最小单位。

在一个CPU密集型任务中，处理器会尽可能地使用所有可用的处理器核心来执行任务，以最大化利用CPU资源。因此，可以通过将线程数设置为处理器核心数来提高任务执行效率。这是因为多个线程可以并行执行任务，从而减少任务的总执行时间。

假设一个系统有n个处理器核心，我们可以创建m个线程来执行一个CPU密集型任务，其中m <= n。如果创建的线程数大于可用的处理器核心数，那么线程之间将需要分享处理器资源，从而导致任务执行效率下降。因此，通常将线程数设置为可用处理器核心数可以获得最佳性能。

现代操作系统通常会动态调整线程数，以最大化利用可用的处理器资源。例如，在JVM中，使用线程池可以方便地管理线程，并实现动态调整线程数的功能。在实际应用中，选择合适的线程数需要考虑多种因素，例如任务特性、系统负载、硬件资源等。

🌹代码实现

package org.Test6;

import java.util.concurrent.*;

public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {

        //获取CPU有多少核
        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
                3,
                TimeUnit.SECONDS,   //超时等待时间
                new LinkedBlockingQueue<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
        );
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                //使用线程池后，使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"ok");
                });
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            //关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}