如何区分IO密集型、CPU密集型任务？

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glumes 2022-10-13 16:06:37

文章标签 线程池字段内核态 文章分类 运维

如何区分IO密集型、CPU密集型任务？_内核态

前言

日常开发中，我们时常会听到什么IO密集型、CPU密集型任务...

那么这里提一个问题：大家知道什么样的任务或者代码会被认定为IO/CPU密集？又是用什么样的标准来认定IO/CPU密集？

如果你没有明确的答案，那么就随着这篇文章一起来聊一聊吧。

正文

最近团队里有基础技术的同学对项目中的线程池进行了重新设计，调整了IO线程池等线程池的优化。因此借助这个机会也就了解了一波开篇的那些问题。

一、宏观概念区分

这一部分经验丰富的同学都很熟悉。比如：

1.1、IO密集型任务

一般来说：文件读写、DB读写、网络请求等

1.2、CPU密集型任务

一般来说：计算型代码、Bitmap转换、Gson转换等

二、用代码区分

上一part都是咱们凭借经验划分的，这一part咱们就来用正经的指标来划分任务。

先看有哪些数据指标可以用来进行评估（以下方法以系统日志为准，加之开发经验为辅）：

1. wallTime

任务的整体运行时长（包括了running + runnable + sleep等所有时长）。获取方案：

run() {
long start = System.currentTimeMillis();
// 业务代码
long wallTime = System.currentTimeMillis() - start;
}

2. cpuTime

cputime是任务真正在cpu上跑的时长，即为running时长

获取方案1：

run() {
long start = SystemClock.currentThreadTimeMillis();
// 业务代码
long cpuTime = SystemClock.currentThreadTimeMillis() - start;
}

获取方案2：

/proc/pid/task/tid/sched
se.sum_exec_runtime CPU上的运行时长

如何区分IO密集型、CPU密集型任务？_内核态_02

如何区分IO密集型、CPU密集型任务？_字段_03

3. iowait time/count

指线程的iowait耗时。获取方案：

/proc/pid/task/tid/sched
se.statistics.iowait_sum IO等待累计时间
se.statistics.iowait_count IO等待累计次数

具体日志位置同上

4. runnable time

线程runnabel被调度的时长。获取方案：

/proc/pid/task/tid/sched
se.statistics.wait_sum 就绪队列等待累计时间

具体日志位置同上

5. sleep time

线程阻塞时长（包括Interruptible-sleep和Uninterruptible-sleep和iowait的时长）。获取方案：

/proc/pid/task/tid/sched
se.statistics.sum_sleep_runtime 阻塞累计时间

具体日志位置同上

6. utime/stime

utime是线程在用户态运行时长，stime是线程在内核态运行时长。获取方案：

/proc/pid/task/tid/stat
第14个字段是utime，第15个字段是stime

如何区分IO密集型、CPU密集型任务？_字段_04

7. rchar/wchar

wchar是write和pwrite函数写入的byte数。获取方案：

/proc/pid/task/tid/io
rchar: ...
wchar: ...

（没找到合适的日志，暂不讨论此情况）基于读写char数，我们可以将IO细分成读IO密集型和写IO密集型。

8. page_fault

缺页中断次数，分为major/minor fault。获取方案：

/proc/pid/task/tid/stat
第10个字段是minor_fault，第12个字段是major_fault

如何区分IO密集型、CPU密集型任务？_线程池_05

9. ctx_switches

线程在用户/内核态的切换次数，分为voluntary和involuntary两种切换。获取方案：

/proc/pid/task/tid/sched
nr_switches 总共切换次数
nr_voluntary_switches 自愿切换次数
nr_involuntary_switches 非自愿切换次数

日志位置同上

10. percpuload

平均每个cpu的执行时长。获取方案：

/proc/pid/task/tid/sched
avg_per_cpu

日志位置同上

有了上述这些指标，我们就可以开始我们的任务确定了。

以下内容，大家可以自行测试加深印象。

2.1、IO密集型任务

比如这段代码：

val br = BufferedReader(FileReader("xxxx"), 1024)
try {
while (br.readLine() != null) {}
} finally {
if (br != null) {
br.close()
}
}

基于上述部分3. iowait time/count，我们可以在对应的日志文件中看出这段代码有明显的iowait。

2.2、CPU密集型任务

比如这段代码：

var n = 0.0
for (i in 0..9999999) {
n = Math.cos(i.toDouble())
}

基于上述部分6. utime/stime的内容，看一看出这段代码utime会占比非常高，且几乎没有stime，此外没有io相关的耗时。

三、这玩意有啥用？

说白了，我们一切的优化手段都是为了服务于业务。对于业务开发来说：

为了不占用主线程 -> 所以启一个新线程 -> 频繁的new线程又会带来大量的开销 -> 所以使用线程池进行复用 -> 而不合理的线程池设计又会带来线程使用低效，甚至新加入的任务只能等待 -> 优化线程池

举个最简单的例子：线程池中放了最大允许俩个线程并行，那么假设运行中的俩个都是长IO的任务。那么新来的任务就只能等，哪怕它并不是特别耗时...

因此这玩意有啥用，还不是为更好的线程池设计做指导思想，更好的提升线程运行效率，降低业务上不必要的等待。

这里提供一些可供参考的工具方法和线程池设计：

3.1、判断任务类型

这里贴一些核心的思路，毕竟全部方案数据公司的代码，我也不方便全部贴出来：

class TaskInfo {
var cpuTimeStamp = 0.0
var timeStamp = 0.0
var iowaitTime = 0.0
var sleepTime = 0.0
var runnableTime = 0.0
var totalSwitches = 0.0
var voluntarySwitches = 0.0
}
object TaskInfoUtils {
private const val SUM_SLEEP_RUNTIME = "se.statistics.sum_sleep_runtime"
private const val WAIT_SUM = "se.statistics.wait_sum"
private const val IOWAIT_SUM = "se.statistics.iowait_sum"
private const val NR_SWITCHES = "nr_switches "
private const val NR_VOLUNTARY_SWITCHES = "nr_voluntary_switches"
private var schedPath = ThreadLocal<String>()
fun buildCurTaskInfo(): TaskInfo {
val threadInfo = TaskInfo()
threadInfo.timeStamp = System.currentTimeMillis().toDouble()
threadInfo.cpuTimeStamp = SystemClock.currentThreadTimeMillis().toDouble()
if (schedPath.get() == null) {
schedPath.set("/proc/${android.os.Process.myPid()}/task/${getTid()}/sched")
}
BufferedReader(FileReader(schedPath.get()), READ_BUFFER_SIZE).use { br ->
br.readLines().forEach { line ->
when {
line.startsWith(SUM_SLEEP_RUNTIME) -> threadInfo.sleepTime = line.split(":")[1].toDouble()
line.startsWith(WAIT_SUM) -> threadInfo.runnableTime = line.split(":")[1].toDouble()
line.startsWith(IOWAIT_SUM) -> threadInfo.iowaitTime = line.split(":")[1].toDouble()
line.startsWith(NR_SWITCHES) -> threadInfo.totalSwitches = line.split(":")[1].toDouble()
line.startsWith(NR_VOLUNTARY_SWITCHES) -> threadInfo.voluntarySwitches = line.split(":")[1].toDouble()
}
}
}
return threadInfo
}
}
object TaskBoundJudge {
private const val CPU_CPUTIME_INTERVAL = 0.8
private const val CPU_SWITCHES_INTERVAL = 0.1
private const val CPU_IOWAIT_INTERVAL = 0.01
private const val CPU_SLEEP_INTERVAL = 0.02
private const val CPU_CPUTIME_WEIGHTS = 0.1
private const val CPU_SWITCHES_WEIGHTS = 0.35
private const val CPU_IOWAIT_WEIGHTS = 0.15
private const val CPU_SLEEP_WEIGHTS = 0.40
private const val IO_CPUTIME_INTERVAL = 0.5
private const val IO_SWITCHES_INTERVAL = 0.4
private const val IO_IOWAIT_INTERVAL = 0.1
private const val IO_SLEEP_INTERVAL = 0.15
private const val IO_CPUTIME_WEIGHTS = 0.1
private const val IO_SWITCHES_WEIGHTS = 0.35
private const val IO_IOWAIT_WEIGHTS = 0.35
private const val IO_SLEEP_WEIGHTS = 0.2
fun isCpuTask(start: TaskInfo?, end: TaskInfo?): Boolean {
if (start == null || end == null) {
return false
}
val wallTime = end.timeStamp - start.timeStamp
val cpuTime = end.cpuTimeStamp - start.cpuTimeStamp
val runnableTime = end.runnableTime - start.runnableTime
val totalSwitches = end.totalSwitches - start.totalSwitches
val voluntarySwitches = end.voluntarySwitches - start.voluntarySwitches
val iowaitTime = end.iowaitTime - start.iowaitTime
val sleepTime = end.sleepTime - start.sleepTime
var result = 0.0
if (cpuTime / (wallTime - runnableTime) > CPU_CPUTIME_INTERVAL) {
result += CPU_CPUTIME_WEIGHTS
}
if (voluntarySwitches / totalSwitches < CPU_SWITCHES_INTERVAL) {
result += CPU_SWITCHES_WEIGHTS
}
if (iowaitTime / sleepTime < CPU_IOWAIT_INTERVAL) {
result += CPU_IOWAIT_WEIGHTS
}
if (sleepTime / (wallTime - runnableTime) < CPU_SLEEP_INTERVAL) {
result += CPU_SLEEP_WEIGHTS
}
return result > 0.5
}
fun isIOTask(start: TaskInfo?, end: TaskInfo?): Boolean {
if (start == null || end == null) {
return false
}
val wallTime = end.timeStamp - start.timeStamp
val cpuTime = end.cpuTimeStamp - start.cpuTimeStamp
val runnableTime = end.runnableTime - start.runnableTime
val totalSwitches = end.totalSwitches - start.totalSwitches
val voluntarySwitches = end.voluntarySwitches - start.voluntarySwitches
val iowaitTime = end.iowaitTime - start.iowaitTime
val sleepTime = end.sleepTime - start.sleepTime
var result = 0.0
if (cpuTime / (wallTime - runnableTime) < IO_CPUTIME_INTERVAL) {
result += IO_CPUTIME_WEIGHTS
}
if (voluntarySwitches / totalSwitches > IO_SWITCHES_INTERVAL) {
result += IO_SWITCHES_WEIGHTS
}
if (iowaitTime / sleepTime > IO_IOWAIT_INTERVAL) {
result += IO_IOWAIT_WEIGHTS
}
if (sleepTime / (wallTime - runnableTime) > IO_SLEEP_INTERVAL) {
result += IO_SLEEP_WEIGHTS
}
return result > 0.5
}
}

当我们想对某个方法进行计算是CPU还是IO。可以在这个方法的开始、结束调用 TaskInfoUtils.buildCurTaskInfo()；然后调用 TaskBoundJudge.isCpuTask(start,end)， TaskBoundJudge.isIOTask(start,end)即可。

3.2、线程池

IO密集型参考线程池：

public static final ExecutorService IO_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
2,
128,
15,
TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<>(),
new CustomThreadFactory("MDove-IO", CustomThreadPriority.NORMAL),
AbortPolicy() // 根据业务情况，自行定义拒绝实现。比如上报监控平台
);

CPU密集型参考线程池：

public static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
public static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final int CPU_CORE_POOL_SIZE = Math.max(Math.min(MAXIMUM_POOL_SIZE, 4), Math.min(CPU_COUNT + 1, 9));
public static final ExecutorService CPU_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
CPU_CORE_POOL_SIZE,
CPU_COUNT * 2 + 1,
30,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(256),
new SSThreadFactory("MDove-CPU", CustomThreadPriority.NORMAL),
AbortPolicy() // 根据业务情况，自行定义拒绝实现。比如上报监控平台
);

上述线程池中设计的额外代码：

class CustomThreadFactory : ThreadFactory {
var name: String
private set
private var priority = CustomThreadPriority.NORMAL
constructor(name: String, priority: CustomThreadPriority) {
this.name = name
this.priority = priority
}
override fun newThread(r: Runnable): Thread {
val name = name + "-" + sCount.incrementAndGet()
return object : Thread(r, name) {
override fun run() {
if (priority == CustomThreadPriority.LOW) {
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND)
} else if (priority == CustomThreadPriority.HIGH) {
Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_DISPLAY)
}
super.run()
}
}
}
companion object {
private val sCount = AtomicInteger(0)
}
}
enum class CustomThreadPriority {
LOW, NORMAL, HIGH, IMMEDIATE
}

尾声

OK，这篇文章到这里就结束了。希望这篇文章能给大家在线程的使用和线程池的设计上带来帮助。

最后，让我们一起加油吧，“打工人”！

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