Я хотел бы знать оптимальное количество потоков, которые я могу запустить. Обычно это равно Runtime.getRuntime().availableProcessors().
Однако возвращаемое число в два раза выше на процессоре, поддерживающем гиперпоточность. Теперь для некоторых задач гиперпоточность хороша, но для других она ничего не делает. В моем случае, я подозреваю, он ничего не делает, и поэтому я хочу знать, нужно ли мне делить число, возвращаемое Runtime.getRuntime().availableProcessors() на две части.
Для этого я должен определить, является ли процессор гиперпотоком. Отсюда мой вопрос - как я могу сделать это на Java?
Спасибо.
ИЗМЕНИТЬ
Хорошо, я проверил свой код. Вот моя среда:
- Lenovo ThinkPad W510 (т.е. процессор i7 с 4 ядрами и гиперпотоком), 16 ГБ оперативной памяти
- Windows 7
- 84 ZIP файла CSV с размерами от 10М до 16М
- Все файлы читаются один за другим в основном потоке - нет многопоточного доступа к HD.
- Каждая строка файла CSV содержит некоторые данные, которые анализируются, и быстрый контекстно-зависимый тест определяет, является ли строка релевантной.
- Каждая соответствующая строка содержит два двойника (представляющих долготу и широту, для любознательных), которые принудительно вводятся в один
Long, который затем сохраняется в общем наборе хэшей.
Таким образом, рабочие потоки ничего не читают из HD, но они занимаются распаковкой и анализом содержимого (используя opencsv).
Ниже приведен код без подробных сведений:
public void work(File dir) throws IOException, InterruptedException {
Set<Long> allCoordinates = Collections.newSetFromMap(new ConcurrentHashMap<Long, Boolean>());
int n = 6;
// NO WAITING QUEUE !
ThreadPoolExecutor exec = new ThreadPoolExecutor(n, n, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
StopWatch sw1 = new StopWatch();
StopWatch sw2 = new StopWatch();
sw1.start();
sw2.start();
sw2.suspend();
for (WorkItem wi : m_workItems) {
for (File file : dir.listFiles(wi.fileNameFilter)) {
MyTask task;
try {
sw2.resume();
// The only reading from the HD occurs here:
task = new MyTask(file, m_coordinateCollector, allCoordinates, wi.headerClass, wi.rowClass);
sw2.suspend();
} catch (IOException exc) {
System.err.println(String.format("Failed to read %s - %s", file.getName(), exc.getMessage()));
continue;
}
boolean retry = true;
while (retry) {
int count = exec.getActiveCount();
try {
// Fails if the maximum of the worker threads was created and all are busy.
// This prevents us from loading all the files in memory and getting the OOM exception.
exec.submit(task);
retry = false;
} catch (RejectedExecutionException exc) {
// Wait for any worker thread to finish
while (exec.getActiveCount() == count) {
Thread.sleep(100);
}
}
}
}
}
exec.shutdown();
exec.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
sw1.stop();
sw2.stop();
System.out.println(String.format("Max concurrent threads = %d", n));
System.out.println(String.format("Total file count = %d", m_stats.getFileCount()));
System.out.println(String.format("Total lines = %d", m_stats.getTotalLineCount()));
System.out.println(String.format("Total good lines = %d", m_stats.getGoodLineCount()));
System.out.println(String.format("Total coordinates = %d", allCoordinates.size()));
System.out.println(String.format("Overall elapsed time = %d sec, excluding I/O = %d sec", sw1.getTime() / 1000, (sw1.getTime() - sw2.getTime()) / 1000));
}
public class MyTask<H extends CsvFileHeader, R extends CsvFileRow<H>> implements Runnable {
private final byte[] m_buffer;
private final String m_name;
private final CoordinateCollector m_coordinateCollector;
private final Set<Long> m_allCoordinates;
private final Class<H> m_headerClass;
private final Class<R> m_rowClass;
public MyTask(File file, CoordinateCollector coordinateCollector, Set<Long> allCoordinates,
Class<H> headerClass, Class<R> rowClass) throws IOException {
m_coordinateCollector = coordinateCollector;
m_allCoordinates = allCoordinates;
m_headerClass = headerClass;
m_rowClass = rowClass;
m_name = file.getName();
m_buffer = Files.toByteArray(file);
}
@Override
public void run() {
try {
m_coordinateCollector.collect(m_name, m_buffer, m_allCoordinates, m_headerClass, m_rowClass);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace(); //To change body of catch statement use File | Settings | File Templates.
}
}
}
Ниже приведены результаты (я немного изменил вывод, чтобы опустить повторяющиеся части):
Max concurrent threads = 4
Total file count = 84
Total lines = 56395333
Total good lines = 35119231
Total coordinates = 987045
Overall elapsed time = 274 sec, excluding I/O = 266 sec
Max concurrent threads = 6
Overall elapsed time = 218 sec, excluding I/O = 209 sec
Max concurrent threads = 7
Overall elapsed time = 209 sec, excluding I/O = 199 sec
Max concurrent threads = 8
Overall elapsed time = 201 sec, excluding I/O = 192 sec
Max concurrent threads = 9
Overall elapsed time = 198 sec, excluding I/O = 186 sec
Вы можете сделать свои собственные выводы, но мой вопрос заключается в том, что hyperthreading действительно улучшает производительность в моем конкретном случае. Кроме того, наличие 6 рабочих потоков, по-видимому, является правильным выбором для этой задачи и моей машины.
