cpu 密集型任务，线程数应该等于核心数还是核心数+1

同问，因为经常看到开源项目编译命令推荐用“make -j $(($(nproc) + 1))”，不是很明白为什么要要比 CPU 线程数多 1

随便搜了一下
https://juejin.cn/post/6844903990870671374

这个应该就是摸索出来的值，没有很科学的论证。我站 N+1 一个
https://stackoverflow.com/questions/15289250/using-make-with-j4-or-j8/15295032
https://stackoverflow.com/questions/2499070/gnu-make-should-the-number-of-jobs-equal-the-number-of-cpu-cores-in-a-system
https://unix.stackexchange.com/questions/208568/how-to-determine-the-maximum-number-to-pass-to-make-j-option
https://unix.stackexchange.com/questions/407340/why-different-cpu-count-from-nproc-and-nproc-all-in-openvz-container
https://unix.stackexchange.com/questions/519092/what-is-the-logic-of-using-nproc-1-in-make-command
https://www.reddit.com/r/linuxquestions/comments/hnxbfd/make_jnproc_is_necessary_my_friends_uses_j100/

CPU 密集型任务不是应该使用多进程? 你用多线程能使用多核的能力吗。一般多线程应该是用于网络 io 密集型场景。

进程数太多不一定是好的，需要根据自己的任务做 benchmark

核心数呗，省下来的一点点利用率用于万一卡死了 ssh 还能连上去看看发生了什么（

多加几条没问题，比较关键的应用优先级调高点，防止分不到时间片卡死

@jdhao Java 多线程不能使用多核能力吗？

@jdhao CPU 密集必须多进程的不是 python 吗。。

用 go，不用管线程

经验？我看到还有说 CPU*2 的呢

...这个肯定要看具体的用途..比如你的任务都是很快就执行完的..那线程就可以配置为 cpu 内核数量(左右),因为相当于每个线程一直在处理,不停顿..如果你的任务是有 io 相关,需要等待的..这时候你的线程数量限制主要是要考量你的内存能支持开多少个.

@tabris17 *2 肯定不是 cpu 密集型了。。
其实有一个公式，就是算 io 和 cpu 的占比算的，我记得美团有个文章结过

https://p0.meituan.net/travelcube/23a44974ff68a08261fb675242b83648181953.png

建议协程

还得看负载啊

@Geele Java 不太了解，Java 里面线程概念和其他似乎不一样

@jdhao 多线程就是为了充分利用 CPU 资源，怎么就不能使用多核能力了。。

@jdhao cpu 本来就是按线程调度的，为什么用不了多核？

```java
benchmark
```

@jdhao 这世上不是只有 cpython

kotlin coroutine 的 Dispatcher 默认线程数 = CPU 核心数，Dispatcher.IO 默认线程数 = 64，仅供参考。

@iceheart +1
这个只是经验值而已,要得到准确的数值还得靠压测. 像很多 rpc 框架 io 线程数有的都给到 200 了

@billlee 好的，我孤陋寡闻了，对 Java 线程不了解

@jdhao 不要让语言限制了你的认知，大多数语言（ C++，Java，Golang ）多线程都可以吃多核的

理论要结合实践，如果你要做到完美那就是不同的项目应该使用不同的数量，就像楼上某一层回复说的，流量分布不平均都可能有不同的值，这意味着每一秒都可能有一个自己的最佳值，这种情况下你是无法做到完美的。所以只有两种方法
第一是使用别人提供的建议值，不完美但是很接近完美
第二是跑分，自己确定自己的项目应该使用的值。
但是还是要记住 无论哪一个都做不到完美

1.计算机科学是一门工程学，而并非理论学科。所以，算法、各种分布式理论、人工智障等等，那些书本里的东西，也是工程经验的产物，你应付考试了解一下就行了，不要尽信。

2.实际工程，并不是非黑即白，比如全是 CPU 密集型，或者全是日志打印这种非 CPU 密集型。你要根据项目实际的情况，去收集具体任务执行情况，分析两种具体任务的百分比、执行顺序等等多种因素。

3.判断一项原理的优缺点，也要看大局。比如很多人觉得 Python 性能差，但很多应用 Python 的地方，并不差钱，他们追求的是最高的开发效率，以及尽量集中注意力到业务上而非各种细节优化上。

@jdhao 只有有全局线程锁 GIL 的语言才会被线程束缚。
Python 和 Ruby 这类语言（的官方实现）才是特例。大部分语言实现都是没有这种强制线程锁的，多线程设计出来本来就是用来占满 CPU 资源的。

@msg7086 不是大部分脚本语言多线程实现都有问题吗?

python ruby gil

php 的多线程好像也有问题

nodejs 一开始根本就不支持线程

lua 好像也没有线程吧

@chenqh Python 和 Ruby 也是“官方实现”才用到了 GIL 。
换句话说只有 CPython 和 Ruby MRI 才有 GIL 的概念。
Jython 和 JRuby 都是没有 GIL 的。Rubinius 也很早就移除了 GIL 。
GIL 主要是省心，不用折腾 C 库的线程安全，解释器实现起来也方便。

脚本语言原本也算是一种特例了。C/C++/Java/C#这些常用语言的实现都是没有 GIL 的。

至于 PHP 和 JS 说起来就比较复杂了。PHP 本身是支持多线程的，但是语言实现内部没有做多线程，因为 PHP 原本就不是用来做 CPU 密集型任务的。PHP 的多线程是体现在调用端的，可以起一大堆单线程运行的 PHP 线程。JS 也是设计之初就没有考虑多线程。他们都是有特殊的应用场景的。

@Cloutain 都 cpu 密集型了，协程有啥用……

@leonme 尴尬了 不懂这一块

密集型的计算，核心数还是核心数+1 。偏向于+1，因为现实中 CPU 太快了，再密集的计算都难免有内存带来的延迟，增加一个来充分利用 CPU 。
如果只是为了应用，得到合适的线程数，那实际情况远不是理论上一个公式那么简单，这个场景跑 benchmark 得出是最靠谱的。
但是看了你这个问题描述，好像你或许不是需要多少个线程数，而是定位目前性能上不去的瓶颈是什么？还是先 profile 找到瓶颈点再去找解决方案吧

我咋觉得 cpu 密集型任务不应该超过核心数呢？是我太菜吗？