Python线程池最大数量的控制

线程池是程序中线程的集合，外部任务被提交到线程池，线程池就会启动线程去执行这些任务。Python中提供了ThreadPoolExecutor类来创建线程池，在使用线程池的时候需要注意线程池最大数量的控制。

一、如何创建和使用线程池？

Python的concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，分别用来创建线程池和进程池。

import concurrent.futures

# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # 提交任务
    future = executor.submit(function, arg1, arg2, ...)
    # 获取任务结果
    result = future.result()

上述代码中创建了一个最大数量为5的线程池，在with语句内提交任务和获取结果，代码可以自动释放线程资源。

二、线程池最大数量的默认值是多少？

Python的线程池默认最大数量是CPU核心数的5倍。

import os
import concurrent.futures

 print(os.cpu_count()) # 获取CPU核心数
# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    pass

上述代码中默认创建了一个线程池，max_workers参数为None，默认最大数量是CPU核心数的5倍，可通过os.cpu_count()函数获取CPU核心数。

三、如何控制线程池最大数量？

1. 关闭线程池中空闲的线程

在ThreadPoolExecutor类中可以设置线程池中空闲线程的存活时间，当线程在指定时间内没有任务执行，就会被关闭。通过设置max_workers参数可以控制线程池最大数量，通过设置idle_time参数可以控制线程池中空闲线程的存活时间。

import concurrent.futures

# 创建线程池，最大数量为5，空闲线程存活时间为5秒
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5, idle_time=5) as executor:
    pass

上述代码创建了一个最大数量为5，空闲线程存活时间为5秒的线程池，当线程池中的线程在5秒内没有任务执行时就会被关闭。

2. 动态地调整线程池最大数量

可以通过修改max_workers参数的值来动态地调整线程池的最大数量。

import concurrent.futures

# 创建线程池，最大数量为5
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 动态调整最大数量为3
executor._max_workers = 3

上述代码中，首先创建了一个最大数量为5的线程池，然后通过修改_max_workers属性的值，动态将最大数量调整为3。

四、线程池调用过多会有什么问题？

在线程池中使用过多的线程会导致系统性能下降，从而引起CPU过度利用、内存泄漏、线程阻塞等问题。

比如，在以下情况下，如果线程池调用过多，可能会对系统造成很大的压力：

- 系统内存不足，导致频繁地进行页面置换，从而导致系统性能下降； - 系统CPU资源利用率达到100%，导致系统服务无法响应； - 线程池过多，导致内存泄漏，从而造成系统的阻塞。

五、如何避免无限制调用线程池？

在使用线程池时，应该避免无限制调用线程池，可以通过以下方法控制线程池的调用：

- 设置线程池最大数量； - 控制每秒钟可以提交到线程池中的任务数量，比如，每秒钟提交1个任务，或者每秒钟提交10个任务等； - 添加任务前先判断线程池中的任务数量是否已达到阈值，如果已达到阈值，则不再添加任务； - 使用queue.Queue作为任务队列，防止线程池中的任务数量过多。

六、总结

Python的concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，分别用来创建线程池和进程池。线程池最大数量的默认值是CPU核心数的5倍，可以通过设置max_workers参数、idle_time参数、_max_workers属性等来控制线程池最大数量。在线程池过多的情况下会导致系统性能下降，应该避免无限制调用线程池，可以通过设置最大数量、限制提交任务的频率、判断任务数量等方法来控制线程池调用。