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关于Python线程池大小应该控制在什么范围内最适合

在Java中,线程池大小通常被设置成CPU核心数+1,《Java Concurrency In Practise》8.2节中有这么一段话:

对于计算密集型的任务,在拥有N个处理器的系统上,当线程池的大小为N+1时,通常能实现最优的效率。(即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时,这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。)

btw: 不太熟悉Java,网上引用,没经过实践。

并发编程网上也有一篇相关的文章,要点如下:

  • 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1

  • 如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1

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

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。

疑问:对于n核和2n线程的处理器有什么需要注意的地方?


问题

以上都是引用自Java,Python方面的资料相对较少,所以想讨论一下。

由于CPython中GIL存在,Python同一时刻只能运行一个线程,所以这里不讨论计算型任务,只看IO型任务,Python线程池大小应该怎么设置才算合理?(IO最好的办法是采用异步,主要想讨论下不支持异步的情形)

如何估算srv需要设置的进程数?
原则
每个进程占用内存之和需要小于总内存


中心思想就是,你响应的瓶颈是在 io 还是在 CPU。

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修订日期:2017年05月22日 - 09时12分07秒 发布自玩蛇网

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