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：
- 任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
- 任务的优先级：高、中、低。
- 任务的执行时间：长、中、短。
- 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。
我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。
有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，
任务积压在线程池里。
如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。
当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。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。
在这篇如何合理地估算线程池大小？文章中发现了一个估算合理值的公式
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。
并发编程网上的一个问题
高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？
（1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换
（2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看：
a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，所以不要让所有的CPU闲下来，可以适当加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务
b）假如是业务时间长集中在计算操作上，也就是计算密集型任务，这个就没办法了，和（1）一样吧，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换
（3）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步，至于线程池的设置，设置参考（2）。最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。