1.线程池和CPU核心数的关系
一般说来，大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU processors的个数）
（1）如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1(或者是N)，线程的应用场景：主要是复杂算法
（2）如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1(或者是2N)，线程的应用场景：主要是：数据库数据的交互，文件上传下载，网络数据传输等等
+1的原因是：即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。
补一下概念 :
1. CPU密集型（CPU-bound）
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU bound的程序。
CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备，也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。
2. IO密集型（I/O bound）
IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高。
I/O bound的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而pipeline做得不是很好，没有充分利用处理器能力。
一般说来，大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU processors的个数）
（1）如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1(或者是N)，线程的应用场景：主要是复杂算法
（2）如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1(或者是2N)，线程的应用场景：主要是：数据库数据的交互，文件上传下载，网络数据传输等等
+1的原因是：即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。
如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池，那么这种估算或许合理，具体还需自行测试验证。
但是，IO优化中，这样的估算公式可能更适合：
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。
因为很显然：
（1）线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。
（2）线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
eg：
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。
刚刚说到的线程池大小的经验值，其实是这种公式的一种估算值。
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。
刚刚说到的线程池大小的经验值，其实是这种公式的一种估算值。
2.常见概念：CPU的核心数，CPU的线程数
CPU的核心数：
CPU的核心数是指物理上，也就是硬件上存在着几个核心。
比如，双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组，四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组
CPU的线程数：
对于一个CPU，线程数总是大于或等于核心数的。
（1）一个核心最少对应一个线程，但通过超线程技术，一个核心可以对应两个线程，也就是说它可以同时运行两个线程。
（2）CPU之所以要增加线程数，是源于多任务处理的需要。线程数越多，越有利于同时运行多个程序，因为线程数等同于在某个瞬间CPU能同时并行处理的任务数。
eg：
在Windows中，在cmd命令中输入“wmic”，然后在出现的新窗口中输入“cpu get *”即可查看物理CPU数、CPU核心数、线程数。
其中：
Name:表示物理CPU数
NumberOfCores：表示CPU核心数
NumberOfLogicalProcessors：表示CPU线程数
（1）CPU的线程数概念仅仅只针对Intel的CPU才有用，因为它是通过Intel超线程技术来实现的
（2）如果没有超线程技术，一个CPU核心对应一个线程。 所以，对于AMD的CPU来说，只有核心数的概念，没有线程数的概念。
在Windows中，在cmd命令中输入“wmic”，然后在出现的新窗口中输入“cpu get *”即可查看物理CPU数、CPU核心数、线程数。
其中：
Name:表示物理CPU数
NumberOfCores：表示CPU核心数
NumberOfLogicalProcessors：表示CPU线程数
（1）CPU的线程数概念仅仅只针对Intel的CPU才有用，因为它是通过Intel超线程技术来实现的
（2）如果没有超线程技术，一个CPU核心对应一个线程。 所以，对于AMD的CPU来说，只有核心数的概念，没有线程数的概念。
3.是否使用线程池就一定比使用单线程高效呢？
答案是否定的，比如Redis就是单线程的，但它却非常高效，基本操作都能达到十万量级/s。从线程这个角度来看，部分原因在于：
（1）多线程带来线程上下文切换开销，单线程就没有这种开销
（2）锁
当然“Redis很快”更本质的原因在于：
Redis基本都是内存操作，这种情况下单线程可以很高效地利用CPU。而多线程适用场景一般是：存在相当比例的IO和网络操作。
所以即使有上面的简单估算方法，也许看似合理，但实际上也未必合理，都需要结合系统真实情况（比如是IO密集型或者是CPU密集型或者是纯内存操作）和硬件环境（CPU、内存、硬盘读写速度、网络状况等）来不断尝试达到一个符合实际的合理估算值。
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