在java中执行IO操作的最佳线程数是多少？
在Goetz的“实践中的Java并发”中，在第101页的脚注中，他写道：“对于这样的计算问题，没有I / O并且不访问共享数据，Ncpu或Ncpu + 1线程产生最佳吞吐量;更multithreading不帮助，实际上可能会降低性能…“
我的问题是，当执行文件写入，文件读取，文件删除等I / O操作时，是否有用于实现最高性能的线程数的指导原则？ 我知道这只是一个指导编号，因为磁盘速度和许多其他因素都会影响到这一点。
不过，我想知道：在4-cpu机器上，20个线程可以将1000个单独的文件写入磁盘，而不是4个线程吗？
在实践中，I / O绑定的应用程序仍然可以从multithreading中获益，因为并行读取或写入一些文件要快得多。 特别是在整体吞吐量受网络延迟影响的情况下。 但也有一种情况是，一个线程可以处理它读取的最后一个东西，而另一个线程忙于读取，从而允许更高的CPU利用率。
我们可以整天谈论理论，但正确的答案是使线程数可配置。 我想你会发现，将它增加到1可以提高你的速度，但也会有一个收益递减的点。
是的，20个线程绝对能够比4 CPU机器上的4个线程更快地写入磁盘。 许多实际程序的I / O限制超过了CPU绑定。 但是，它在很大程度上取决于您的磁盘以及其他线程正在执行的CPU工作量，然后它们最终会在这些磁盘上等待。
如果你的所有线程都只是写入磁盘并且什么都不做，那么4 CPU机器上的1个线程实际上是写入磁盘的最快方式。 它完全取决于您拥有的磁盘数量，您正在编写的数据量以及您的操作系统在I / O调度方面的优势。 您的具体问题表明您希望4个线程都写入同一个文件。 这没有多大意义，在任何实际情况下，我都无法想象这会更快。 （你必须提前分配文件，然后每个线程都会寻找（）到不同的位置，并且当每个线程试图写一些块时，你最终只是颠倒了写头。）
当您受网络约束时，multithreading的优势更加简单。 即：在数据库服务器或Web浏览器等上等待。 你在等待多个外部资源。
就像所有与性能相关的东西一样。
如果你受I / O约束，那么添加线程根本不会帮助你。 （好吧，正如Steven Sudit指出的那样，你可能会提高性能，但它会很小）如果你不是I / O绑定那么添加线程可能会有所帮助
不要试图变得聪明，但最好的方法是找出它并查看哪些适合您的特定情况。
编辑：根据评论更新
另请参阅使用具有RandomAccessFile帮助性能的多个线程吗？
更新：我在那里添加了一个基准。
如果您使用的是同步I / O，那么您的机器可以处理的每个同时I / O请求都应该有一个线程。 在单主轴单硬盘的情况下，即1（您可以读取或写入，但不能同时读取或写入）。 对于可以同时处理许多I / O请求的磁盘，可能会同时处理许多请求。
换句话说，这不受CPU数量的限制，因为I / O除了提交请求和等待之外并没有真正击中CPU。 请参阅此处以获得更好的解释。
还有其他一些蠕虫可以在任何给定时间内有多少I / O请求。
Ncpu +期望的并发IO活动数是我通常的数字。
关键不在于20个线程可以比4个线程更快地将单个文件写入磁盘。 如果每个cpu只有1个线程，那么在写入磁盘时，您的进程将无法使用托管正在执行文件IO的线程的cpu。 该CPU有效地等待写入文件，而如果您还有一个线程，它可以使用CPU在过渡期间进行实际处理。
如果您对该线程执行的唯一操作是写入磁盘，那么您的性能提升可以忽略不计甚至有害，因为通常的驱动程序针对硬盘驱动器的顺序读取进行了优化，因此您可以将文件中的顺序写入转换为几个“随机“写道。
如果I / O在性能方面针对不同的磁盘，不同的网卡或不同的数据库服务器执行，则multithreading只能帮助您解决I / O限制问题。 尽管如此，就观察到的性能而言，差异可能更大。
例如，假设您通过网络向多个不同的接收器发送了多个文件。 您仍然是网络绑定的，因此您的最大速度不会高于100Mb / S，但是，如果您使用20个线程，那么该过程将更加公平。