北京哪里有web前端培训班哪家专业

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对于Web应用而言，线程池的大小决定了同一时刻能够被处理的并发(Concurrent)请求的个数。如果一个Web应用在运行时收到了多于线程池大小的请求，那么多出来的请求要么被丢弃，要么会被排队。

请注意并发(concurrent)与并行(parallel)的区别。并发请求指的是通过分享CPU时间片而不是独占CPU而执行的请求；而并行指的是通过在多个处理器上同时执行的请求。

在一些非阻塞IO的应用例如NodeJS之中，一个单线程(或进程)能够并发处理多个请求。而在多核CPU的系统中，并行请求能够通过增加线程或进程来进行处理。

在阻塞IO应用例如Java SpringMVC框架中，一个单线程仅仅能够并发处理一个请求，而为了并发处理多个请求，我们必须增加处理线程的数量。

对于CPU密集型应用而言，线程池的大小应该等于系统中cpu的数量。更多的线程会因为线程的上下文切换而中断当前请求的执行并且增加响应时间。

非阻塞IO应用因为当请求被处理时没有线程的等待时间，所以此时将会变成CPU密集型应用。

对于IO密集型应用而言，确定线程池的大小相对比较复杂，因为这涉及到下游系统的响应时间，因为一个线程常常因为等待其他系统的响应而被阻塞。所以我们必须增加线程的数量以更好地利用CPU，正如这篇文章Reactor Pattern Part 1:Applications with Blocking I/O所提到的。

利特尔法则(Little’s law)被广泛运用于许多非技术领域，例如银行利用此法则确定服务客户的银行柜台柜员的数量。

利特尔法则：在一个稳定的系统中，长时间观察到的平均顾客数量L，等于，长时间观察到的有效到达速率λ与平均每个顾客在系统中花费的时间之乘积，即L=λW。

利特尔法则在web app中的应用：一个系统的平均服务线程数量(Threads)，等于平均请求到达率(WebRequests per sec)乘以平均服务时间(ResponseTime)。