Java8与Runtime.getRuntime().availableProcessors()的详细解析

这篇文章主要讲解了Java8与Runtime.getRuntime().availableProcessors()的详细解析，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

10年积累的成都做网站、成都网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有上党免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

lambda表达式以及并行流。官方承诺你写出来的代码更运行得更快。流会自动通过Fork/Join池并行地执行。我听过一些关于Java 8的主题的演讲，不过在这个非常关键的点上它们都说的有点问题。我计划在后续的文章中对并行流进行下深入的讲解，在这之前我先花点时间仔细地分析下它。关于这个问题，我只想问你们一个非常简单的问题，不过也是一个非常重要的问题，因为它是很多问题的关键所在。这个问题是：

这些并行操作的线程都是从哪来的？

在Java 8里，我们有一个通用的Fork/Join池，我们可以通过ForkJoinPool.commonPool()来访问它。并行流，并行排序，CompletableFuture等都会用到它。当你构造一个Fork/Join池的时候，通常你都没有指定最大线程数。你只是指定了一个期望的并发数，也就是说你希望在运行时的同一时间有多少活跃的线程。当线程被阻塞在一个phaser的时候，会创建另一个线程来保证池里有足够的活跃线程。这个phaser就是触发这个行为的同步器。Fork/Join池最大的线程数是32767，但在远没达到这个数量时，在大多数操作系统上就会抛出OutOfMemoryError异常了。在这段示例代码中，我会不断创建新的RecursiveAction真到达到第一个阶段（也就是到达了200个线程）。如果我们增加到一个更大的数字，比如说到100000，这段代码就会失败了。

import java.util.concurrent.*;

public class PhaserForkJoin {
 public static void main(String... args) {
  ForkJoinPool common = ForkJoinPool.commonPool();
  Phaser phaser = new Phaser(200);
  common.invoke(new PhaserWaiter(phaser));
 }

 private static class PhaserWaiter extends RecursiveAction {
  private final Phaser phaser;

  private PhaserWaiter(Phaser phaser) {
   this.phaser = phaser;
   System.out.println(ForkJoinPool.commonPool().getPoolSize());
  }

  protected void compute() {
   if (phaser.getPhase() > 0) return; // we've passed first phase
   PhaserWaiter p1 = new PhaserWaiter(phaser);
   p1.fork();
   phaser.arriveAndAwaitAdvance();
   p1.join();
  }
 }
}

Fork/Join池没有一个最大线程数，只有一个期望并发数，这是指我们希望同时有多少个活跃线程。

通用池是很有用的，因为它意味着不同类型的作业可以共享同一个池，而不用超出代码所运行的机器上期望并发数。当然了，如果一个线程由于非Phaser的其它原因阻塞了，那可能这个通用池的表现就和预期的不太一样了。

什么是通用FJ池的默认的期望并发数？

通常的FJ池的期望并发数的默认值是Runtime.getRuntime().availableProcessors() -1。如果你在一个双核的机器上通过Arrays.parallelSort()来运行并行排序的话，默认使用的是普通的Arrays.sort()方法。尽管Oracle的官方文档可能许诺你可以获得性能提升，但是你在一个双核的机器上可能完全看不着任何提升。

然而，更大的问题在于Runtime.getRuntime().availableProcessors()也并非都能返回你所期望的数值。比如说，在我的双核1-2-1机器上，它返回的是2，这是对的。不过在我的1-4-2机器 上，也就是一个CPU插槽，4核，每个核2个超线程，这样的话会返回8。不过我其实只有4个核，如果代码的瓶颈是在CPU这块的话，我会有7个线程在同时 竞争CPU周期，而不是更合理的4个线程。如果我的瓶颈是在内存这的话，那这个测试我可以获得7倍的性能提升。

不过这还没完！Java Champions上的一个哥们发现了一种情况，他有一台16-4-2的机器 （也就是16个CPU插槽，每个CPU4个核，每核两个超线程，返回的值居然是16！从我的i7 Macbook pro上的结果来看，我觉得应该返回的是16*4*2=128。在这台机器上运行Java 8的话，它只会将通用的FJ池的并发数设置成15。正如 Brian Goetz所指出的，“虚拟机其实不清楚什么是处理器，它只是去请求操作系统返回一个值。同样的，操作系统也不知道怎么回事，它是去问的硬件设备。硬件会告诉它一个值，通常来说是硬件线程数。操作系统相信硬件说的，而虚拟机又相信操作系统说的。”

所幸的是还有一个解决方案。启动的时候，你可以通过系统属性 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism来设置通用池的并发数。也就是说，我们可以通过-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=128来启动这段程序，现在你可以看到它的并发数是128了：

import java.util.concurrent.*;

public class ForkJoinPoolCommon {
 public static void main(String... args) {
  System.out.println(ForkJoinPool.commonPool());
 }
}

还有两个控制通用池的额外的系统属性。如果你希望处理未捕获异常的话，你可以通过java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.exceptionHandler来指定一个处理类。如果你希望有自己的线程工厂的话，可以通过 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.threadFactory来配置。默认的Fork/Join池的工厂生成的是守护线程，可能你的应用里面不希望使用它。不过如果你这么做的话请小心——这样你就无法关闭这个通用池了。

看完上述内容，是不是对Java8与Runtime.getRuntime().availableProcessors()的详细解析有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。