Afaik:适合并行处理的数据的最佳线程数是核心数 - 因为每个线程(理论上)都有一个自己的核心来运行。对于支持超线程的 CPU，它是核心数量的 2 倍。如果我错了请纠正我。
我的问题是底层操作系统(Linux、Winodws OSX)是否会自动实现我的“意图”，例如将每个线程分配给一个核心，假设我有例如8 个核心和相应的 8 个线程，其中每个线程都执行“耗时”任务？
或者反过来:是否可以将线程分配给内核(尤其是在 Java 中)？
最佳答案
Afaik: The optimal number of threads for data that is suitable for parallel processing is the number of cores - since each thread has (theoretically) a core of its own to run on. For CPUs that are capable of hyper-threading it is 2x the number of cores. Please Correct me if I am wrong.
事情远比这复杂得多。
这取决于您要优化的目标。如果您正在优化以有效(即具有成本效益)地使用可用硬件，那么它很少是最佳的。如果任何线程由于任何原因需要等待很长一段时间，那么将线程一对一分配给物理核心会导致核心利用率不足。如果这些核心可以用于其他用途(例如运行其他人的程序!)，那么您的使用不是最佳的。
即使您仅针对应用程序速度进行优化，一对一分配也不一定是最佳策略。
每个应用程序+工作负载在线程数量方面都有一个“最佳点”。这取决于任何内部争用的数量和性质，以及与外部系统(文件系统、网络等)通信的数量和性质。
如果您有严格的每核一个线程规则，那么您在 N 核系统上最多可以有 N 个线程。
如果 N 明显小于线程的“最佳点”数量，您可能会发现核心在很多时候处于空闲状态。
现在是超线程。
超线程可能会在每个时钟周期为您提供额外的 CPU 周期。但是，它们不会在内存系统中提供额外的周期。超线程“虚拟核心”的性能特征将不同于物理核心……对于现实应用程序来说，差异将是显着的。因此你的 2 x 假设是没有根据的。
My question is if the underlying OS (Linux, Winodws OSX) will automatically realize my "intention" and e.g. assigns each thread to a single core assuming I have e.g. 8 cores and accordingly 8 threads where each of them works on a "time consuming" task?
不一定。
操作系统必须考虑系统上发生的其他事情。其他应用程序、处理桌面的守护进程等、处理文件系统和网络协议(protocol)的东西。
操作系统(和 JVM)通常只会对做出调度决策时已经发生的情况使用react。根据过去的行为(在这个级别)预测 future 的行为并不具有成本效益……并且现代操作系统不会尝试这样做，除非在非常粗略/启发式的水平上。完美(最优)预测是不可能的，即使你有完美的知识，调度问题也是 NP 困难的。
理论上，应用程序程序员可以设计最佳的时间表。实际上，大多数应用程序都过于复杂，而且很难考虑系统上发生的其他“随机”事情。
Or the other way around: Is it possible to assign threads to cores (especially in Java)?
没有实际的方法可以做到这一点。 (参见@ksmonkey123的回答)当然，不可移植。
而且它可能不太可能在 Java 中工作。 Java 还有一个额外的问题，即存在隐藏的线程在应用程序背后执行操作(例如垃圾收集器和终结器线程)，并且 Java 内存管理更难以预测且更难以调整。
关于java - 我可以相信操作系统调度线程 "optimal"(并行化)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27061762/