CPU密集型任务
也叫计算密集型任务，这种类型大部分状况下，CPU使用时间远高于I/O耗时，计算要处理、许多逻辑判断，几乎没有I/O操作的任务就属于CPU密集型。 如果是CPU密集型任务，频繁切换上下线程是不明智的，此时应该设置一个较小的线程数，比如CPU的数目加1。
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
IO密集型则是系统运行时，大部分时间都在进行I/O操作，CPU占用率不高 比如：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, 不让CPU闲下来, 但也不宜过多，需要注意线程切换的开销
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。
混合型任务
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。
配置线程池大小的原则-阻抗公式
我们发现线程池设置线程数与CPU计算时间和I/O操作时间的比例相关，一个配置线程池大小的原则——阻抗匹配原则，其经验公式为：
1. N = CPU数量
2. P = CPU繁忙时间 / 总运行时间 // 0<P<=1
3. T = 所需设置线程数
4. T = N / P
T个线程，每个线程占用P的时间，正好可以占满N个CPU，也就是N = T * P。
如果P = 1.0，N = 16，说明这是一个完全的密集计算，此时T = 16，也就是有几个CPU设置几个线程，这样能把CPU都利用起来。更多的线程也没用，因为CPU资源已经耗光。
如果P = 0.5，N = 16，说明每个线程只有一半的时间在使用CPU，此时T = 32，也就是32个中有一半（16个）繁忙的线程，另一半（16个）线程空闲， 才能充分把CPU利用起来。
如果P < 0.2，这个公式就不适用了，因为线程不能无限开，会消耗大量资源。T可以取一个固定值，比如 8*N。
综上，CPU繁忙时间占比越高，设置线程数越少，CPU繁忙时间占比越低，设置线程数越多（当然也要有限度）。
