01 最佳线程数计算

1.1 cpu密集型

n+1
当因为页缺失或其它故障而导致某一线程暂停时，额外的线程可以保证cpu的时钟周期不被浪费

1.2 Io密集型

2*n 这个是不准的，因为正常业务都是IO密集型的。
真正使用时应以下方为准

1.3 同步最佳线程数目

（线程等待时间/线程消耗CPU时间 + 1）* cpu核数cpu利用率
线程数=cpu核数cpu使用率*(1+wait time/cpu time)
W/C: 等待时间与计算时间的比值

1.4 单线程QPS

1000/(cpu time + wait time)

1.5 异步最佳线程数

wait time主要是阻塞于IO上的时间，改成异步后wait tme趋于0了，
线程数~=cpu核数 * cpu利用率
此时退化成cpu密集型了

02 QPS计算

2.1 rpc同步调用

最佳线程数 * 单线程的QPS
(1000/cpu time)*cpu核数 * cpu利用率

2.2 rpc异步调用

异步最佳线程数 * 单线程QPS
因为wait time已经趋于0了，所以此处的单线程QPS要远大于同步时的QPS；

03 总结

客户端RT=服务端RT+网络开锁
服务端RT=thread cup time(cpu消耗时间 CT) + thread wait time(cpu等待时间 WT)
单线程QPS：1000/RT
最佳线程数=(RT/CPU TIME)CPU核数cpu使用率
QPS=最佳线程数单线程的QPS
=((CT+WT)/CT)CPU核数cpu使用率 * 1000/(WT+CT)
=(1000/CT)cpu核数*cpu利用率 （没有考虑线程的上下文切换）

cpu time 是所有环境上消耗的cpu时间之和，取决于数据结构和算法；
cpu的利用率受 io 连接池 内存 编程模型等影响；

amdahl定律：当增加计算资源的时候(如cpu 内存 宽带)，吞吐量能够进行相应的改进，其加速比：
speedup <= 1/（F+(1-F)/N）
F表示必须串行执行的比重
N 处理器个数
如CPU核数从1到4，只要F>0，最大加速比就不会翻4倍；

gustafson定律，对amdahl的补充：S= N-a（N-1）
N是处理器个数，a是串行时间占总执行时间的比例；