Чтобы увидеть, как что-то масштабируется, я бы постарался свести к минимуму стоимость мониторинга и сравнить небольшое число с большим числом.
public class Executor_Demo {
public static void main(String... arg) throws ExecutionException, InterruptedException {
int nThreads = 5100;
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(nThreads, new DaemonThreadFactory());
List<Future<Results>> futures = new ArrayList<Future<Results>>();
for (int i = 0; i < nThreads; i++) {
futures.add(executor.submit(new BackgroundCallable()));
}
Results result = new Results();
for (Future<Results> future : futures) {
result.merge(future.get());
}
executor.shutdown();
result.print(System.out);
}
static class Results {
private long cpuTime;
private long userTime;
Results() {
final ThreadMXBean tb = ManagementFactory.getThreadMXBean();
cpuTime = tb.getCurrentThreadCpuTime();
userTime = tb.getCurrentThreadUserTime();
}
public void merge(Results results) {
cpuTime += results.cpuTime;
userTime += results.userTime;
}
public void print(PrintStream out) {
ThreadMXBean tb = ManagementFactory.getThreadMXBean();
List<MemoryPoolMXBean> pools = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans();
for (int i = 0, poolsSize = pools.size(); i < poolsSize; i++) {
MemoryPoolMXBean pool = pools.get(i);
MemoryUsage peak = pool.getPeakUsage();
out.format("Peak %s memory used:\t%,d%n", pool.getName(), peak.getUsed());
out.format("Peak %s memory reserved:\t%,d%n", pool.getName(), peak.getCommitted());
}
out.println("Total thread CPU time\t" + cpuTime);
out.println("Total thread user time\t" + userTime);
out.println("Total started thread count\t" + tb.getTotalStartedThreadCount());
out.println("Current Thread Count\t" + tb.getThreadCount());
out.println("Peak Thread Count\t" + tb.getPeakThreadCount());
out.println("Daemon Thread Count\t" + tb.getDaemonThreadCount());
}
}
static class DaemonThreadFactory implements ThreadFactory {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(r);
t.setDaemon(true);
return t;
}
}
static class BackgroundCallable implements Callable<Results> {
@Override
public Results call() throws Exception {
Thread.sleep(100);
return new Results();
}
}
}
при тестировании с -XX:MaxNewSize=64m (этоограничивает размер временных областей памяти, будет увеличиваться)
100 threads
Peak Code Cache memory used: 386,880
Peak Code Cache memory reserved: 2,555,904
Peak PS Eden Space memory used: 41,280,984
Peak PS Eden Space memory reserved: 50,331,648
Peak PS Survivor Space memory used: 0
Peak PS Survivor Space memory reserved: 8,388,608
Peak PS Old Gen memory used: 0
Peak PS Old Gen memory reserved: 192,675,840
Peak PS Perm Gen memory used: 3,719,616
Peak PS Perm Gen memory reserved: 21,757,952
Total thread CPU time 20000000
Total thread user time 20000000
Total started thread count 105
Current Thread Count 93
Peak Thread Count 105
Daemon Thread Count 92
5100 threads
Peak Code Cache memory used: 425,728
Peak Code Cache memory reserved: 2,555,904
Peak PS Eden Space memory used: 59,244,544
Peak PS Eden Space memory reserved: 59,244,544
Peak PS Survivor Space memory used: 2,949,152
Peak PS Survivor Space memory reserved: 8,388,608
Peak PS Old Gen memory used: 3,076,400
Peak PS Old Gen memory reserved: 192,675,840
Peak PS Perm Gen memory used: 3,787,096
Peak PS Perm Gen memory reserved: 21,757,952
Total thread CPU time 810000000
Total thread user time 150000000
Total started thread count 5105
Current Thread Count 5105
Peak Thread Count 5105
Daemon Thread Count 5104
Основное увеличение - увеличение используемого старого поколения ~ 3 МБ или около 6 КБ на поток.и процессор используется 956 мс или около 0,2 мс на поток.
В первом примере вы создаете один поток, а во втором - 1000.
ВыходВы выполняете, кажется, большую часть работы, и у вас гораздо больше выходных данных во втором случае, чем в первом.
Вы должны быть уверены, что ваши тестирование и мониторинг гораздо легче, чем вы хотите, чтобы вы пыталисьмонитор / меры.