如何设置合适的线程数，首先要分析以下两个问题：
- 为什么要使用多线程
- 多线程的应用场景有哪些
一
使用多线程，本质上就是提升程序性能。 那如何度量性能呢？核心指标有两个。
延迟 指的是发出请求到收到响应这个过程的时间；延迟越短，意味着程序执行得越快，性能也就越好。
吞吐量 指的是在单位时间内能处理请求的数量；吞吐量越大，意味着程序能处理的请求越多，性能也就越好。
这两个指标内部有一定的联系（同等条件下，延迟越短，吞吐量越大），但是由于它们隶属不同的维度（一个是时间维度，一个是空间维度），并不能互相转换。 提升性能，就是降低延迟，提高吞吐量。也是我们使用多线程的主要目的。
二
怎么降低延迟，提高吞吐量呢？作者认为有两个方向：优化算法，提升硬件的性能。
在并发编程领域，提升性能本质上就是提升硬件的利用率，再具体点来说，就是提升 I/O 的利用率和 CPU 的利用率。那如何利用多线程来提升 CPU 和 I/O 设备的利用率呢？
详见专栏中的单线程执行示意图、二线程执行示意图与多核执行多线程示意图。
三
作者给出了不同应用场景下计算最佳线程数的公式。
- 对于 CPU 密集型的计算场景
- 理论上“线程的数量 = CPU 核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 + 1”。
- 对于 I/O 密集型的计算场景
- 针对单核 CPU，最佳线程数 = 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）
- 针对多核 CPU，最佳线程数 = CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]
对于 I/O 密集型计算场景，I/O 耗时和 CPU 耗时的比值是一个关键参数，不幸的是这个参数是未知的，而且是动态变化的，所以压测时，我们需要重点关注 CPU、I/O 设备的利用率和性能指标（响应时间、吞吐量）之间的关系。
四
最后，作者认为线程数不是越多越好，但是设置多少是合适的，只要把握住一条原则就可以了，这条原则就是将硬件的性能发挥到极致。
