一、背景
1.产生阻塞的其他原因（IO操作）：频繁的请求，读取数据库，循环IO操作这些都有可能发生阻塞。例如：http的post请求就想当与是一个独立的线程。任务可以理解为run（）方法中的代码逻辑。
二、CPU密集
CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。
三、IO密集
IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即时在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。
接着上一篇探讨线程池留下的尾巴，如何合理的设置线程池大小。
要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：
1. 任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
2. 任务的优先级：高、中、低。
3. 任务的执行时间：长、中、短。
4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。
性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务
IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu核数
操作系统之名称解释：
某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，
前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。
四、结束
Always keep the faith!!!
