多线程应用中的性能优化:创建合适的线程数
多线程应用中的性能优化:创建合适的线程数
在多线程应用中,为了降低延迟和提高吞吐量,我们可以采取两种主要策略:优化算法或者充分利用硬件性能。要发挥硬件的极致性能,就需要使用多线程来提高CPU或I/O的利用率。
由于CPU核心资源是有限的,因此确定合适的线程数量取决于应用场景是I/O密集型还是CPU密集型。I/O密集型指的是I/O操作的时间远大于CPU计算时间,而CPU密集型则相反。
CPU密集型
对于CPU密集型任务,多线程的主要目的是提高多核CPU的利用率。在一个拥有4核CPU的系统中,理论上创建4个线程就足够了,因为超过核心数的线程数量只会增加线程切换的开销。因此,对于CPU密集型任务,最佳线程数通常等于CPU的核数。
然而,在实际工程实践中,线程数量通常会设置为“CPU核数+1”。这样做的原因是,当某个线程因内存页失效或其他原因阻塞时,额外的线程可以立即接管工作,确保CPU资源的充分利用。
I/O密集型
对于I/O密集型任务,最佳线程数的计算更为复杂。如果CPU计算和I/O操作的时间比例是1:1,那么2个线程可能最合适。如果比例是1:2,那么3个线程可能更合适。这种配置可以确保当一个线程执行I/O操作时,其他线程可以继续使用CPU资源,从而提高整体效率。
最佳线程数的计算公式
- 单核系统:
最佳线程数 = 1 + (I/O耗时 / CPU耗时) - 多核系统:
最佳线程数 = CPU核数 * [1 + (I/O耗时 / CPU耗时)] - 经验公式:
线程数 = 2 * CPU的核数 + 1
需要注意的是,这些公式只是提供了一个起点,最佳线程数还需要通过性能测试来调整,以适应具体的应用和系统环境。
相关文章:
多线程应用中的性能优化:创建合适的线程数
多线程应用中的性能优化:创建合适的线程数 在多线程应用中,为了降低延迟和提高吞吐量,我们可以采取两种主要策略:优化算法或者充分利用硬件性能。要发挥硬件的极致性能,就需要使用多线程来提高CPU或I/O的利用率。 由于…...
本地运行环境工具UPUPWANK(win)和Navicat数据库管理工具
UPUPWANK安装地址:https://www.upupw.net 1.进入UPUPWANK后点击一键开启 2.新增项目 这里请千万注意80端口,如果80端口被占用了,请记住去任务管理器关闭占用80端口的进程。不然就不会成功显示。(笔者含泪警告,一晚上的…...
LeetCode 每日一题 2024/3/18-2024/3/24
记录了初步解题思路 以及本地实现代码;并不一定为最优 也希望大家能一起探讨 一起进步 目录 3/18 303. 区域和检索 - 数组不可变3/19 1793. 好子数组的最大分数3/20 1969. 数组元素的最小非零乘积3/21 2671. 频率跟踪器3/22 2617. 网格图中最少访问的格子数3/23 254…...
Unity 鼠标拖拽3D物体跟随移动的方法
之前我们研究过UI拖拽跟随鼠标移动的方法:https://blog.csdn.net/mr_five55/article/details/135562325 但是该方法不适合3D场景。 假如我们要通过鼠标拖拽3D物体移动,那么可以使用以下控制方法: using System.Collections; using System.…...
数据分析-Pandas分类数据的类别排序和顺序
数据分析-Pandas类别的排序和顺序 数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律? 数据表&…...
利用 Claude 3 on Amazon Bedrock 和 Streamlit 的“终极组合”,开发智能对话体验
概述 通过本文,您将学会如何利用 Streamlit 框架快速搭建前端交互界面。该界面将集成图像上传功能,让用户可以方便地提交待处理图片。在后端,我们将借助 Amazon Bedrock 的 Message API,调用 Claude 3 家族中的 Sonnet 模型对图像…...
Golang基础 Label标签与goto跳转
使用方法 Label 和goto是必须的 Label可以声明再函数体的任何地方 Label的作用范围是在函数体中 Label在嵌套函数(闭包)是不可用的. 不管是在闭包里调用闭包外的Label, 还是在闭包外调用闭包里的Label 变量的声明必须在goto之前 示例 package mainimport "fmt"…...
二进制王国(蓝桥杯备赛)【sort/cmp的灵活应用】
二进制王国 题目链接 https://www.lanqiao.cn/problems/17035/learning/?contest_id177 题目描述 思路 这里就要灵活理解字典序排列,虽然string内置可以直接比较字符串字典序,但是在拼接时比较特殊,比如 11的字典序小于110,但…...
活用C语言之宏定义应用大全
零、C语言宏定义知多少 C语言的编程过程中经常会用到宏定义,然而如果你只是使用宏定义做一些常量的定义,那么你不是OUT了就是C语言小白。 那么我们在编程过程中,宏定义都有哪些作用呢? 常量定义 可以作为功能代码的开关 防止头文件被重复…...
【源码】I.MX6ULL移植OpenCV
编译完成的源码: git clone https://gitee.com/wangyoujie11/atkboard_-linux_-driver.git 1.下载源码放在自己的opecv源码目录下 2.QTOpenCV工程代码放置的位置 3.更改.pro工程文件的opencv地址 4.使用命令行编译 前提是自己环境中已经配置好arm-qt的交叉编译…...
pytorch深度学习——dataset(附数据集下载)
在学习深度学习的时候,我们需要考虑如何去处理数据去训练我们的模型,pytorch为我们提供了Dataset和DataLoader两个类来对数据进行处理,前者作用是提供了一种方式来获取数据及其label,后者的作用是为网络提供不同的数据形式。本文主…...
springboot+vue考试管理系统
基于springboot和vue的考试管理系统 001 springboot vue前后端分离项目 本文设计了一个基于Springbootvue的前后端分离的在线考试管理系统,采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构&…...
自动驾驶建图--道路边缘生成方案探讨
自动驾驶建图–道路边缘生成方案探讨 一、背景 对于自动驾驶来说,建图是必不可少的,目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中,不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。 对于建图来说,…...
图片编辑器中实现文件上传的三种方式和二进制流及文件头校验文件类型
背景 最近在 vue-design-editor 开源项目中实现 psd 等多种文件格式上传解析成模板过程中, 发现搞定设计文件上传没有使用 input 实现文件上传, 所以我研究了一下相关技术, 总结了以下三种文件上传方法 input 文件选择window.showOpenFilePicker 和 window.showDirectoryPicke…...
深度学习,CRNN+CTC和Attention OCR你更青睐哪一种?
深度学习在OCR领域的应用已经取得了瞩目的成果,而选择合适的算法对于提升OCR的识别准确率至关重要。在众多算法中,CRNN和Attention OCR犹如两颗璀璨的明珠,备受瞩目。 CRNN,这位结合了卷积神经网络(CNN)和…...
飞桨AI应用@riscv OpenKylin
在riscv编译安装飞桨PaddlePaddle参见: 算能RISC-V通用云编译飞桨paddlepaddleopenKylin留档_在riscv下进行paddlelite源码编译-CSDN博客 安装好飞桨,就可以用飞桨进行推理了。刚开始计划用ONNX推理,但是在算能云没有装上,所以最…...
在MongoDB建模1对N关系的基本方法
“我在 SQL 和规范化数据库方面拥有丰富的经验,但我只是 MongoDB 的初学者。如何建立一对 N 关系模型?” 这是我从参加 MongoDB 分享日活动的用户那里得到的最常见问题之一。 我对这个问题没有简短的答案,因为方法不只有一种,还有…...
C++基础之运算符重载(十一)
首先为什么要对运算符进行重载?因为C内置的运算符只能作用于一些基本数据类型,而对类和结构体这种自定义数据类型是不管用的。所以这时我们需要对运算符进行重新定义满足一定的运算规则。 运算符重载的三种形式 1.以普通的函数进行重载 #include <…...
初始Java篇(JavaSE基础语法)(2)(逻辑控制)
个人主页(找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点):我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客 目录 逻辑控制 顺序结构 分支结构 if语句 switch 语句 循环结构 while 循环 for 循环 do while 循环 输入输出 输出到控制台 从键盘输入 …...
家用路由器和企业路由器的区别?
一、家用路由器 家用路由器路由器交换机 它只有一个WAN口和一个LAN口,WAN口接公网一个地址,LAN口接你电脑一个IP地址,完全符合路由器的设计,而因为家里如果用了,说明要接多个电脑,那么如果还需要对每个接口…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
服务器硬防的应用场景都有哪些?
服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式,避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁,那么,服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢? 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...
现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码
Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学(ECC)是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础,例如椭圆曲线数字签…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...
Spring AI与Spring Modulith核心技术解析
Spring AI核心架构解析 Spring AI(https://spring.io/projects/spring-ai)作为Spring生态中的AI集成框架,其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似,但特别为多语…...
Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)
以下是一个完整的 Angular 微前端示例,其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用(Shell)与子应用(Remote)的集成。 🛠️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...
2025季度云服务器排行榜
在全球云服务器市场,各厂商的排名和地位并非一成不变,而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势,对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析: 一、全球“三巨头”…...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...
wpf在image控件上快速显示内存图像
wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像(比如分辨率3000*3000的图像)的办法,尤其是想把内存中的裸数据(只有图像的数据,不包…...
