通俗一点，如何让你的系统处理更快，（降低延迟，提高吞吐量）。
对应方法进本两个方向，一个算法，另一个将硬件性能发挥极致。 提升性能就是，提升硬件的利用率。
也就是提升i/o的利用率和cpu的利用率。
你线程池的创建线程条数直接影响你系统的性能。
思考问题一，分工产生效能
在单核cpu时代，假如你用多线程的话，主要就是用来平衡cpu和I/O设备,如果你的程序只设计cpu计算，没有I/O操作的话，多线程不但不会提升性能，还会是性能变的更差，原因就是线程的切换成本。
我给你举个例子，你公司就你一个员工，老板让你一会写代码，一会打扫卫生，还顺带着帮老板拿个快递。
这样会造成什么，切换成本。马克思说分工产生效能就是这么理解的。
在多核cpu时代，即使只进行cpu计算， 多线程也可以提高性能了，就好比一个公司来了四个员工（四核cpu）,这样可以分别拿快递，打扫卫生，写代码等工作了。
那么创建多少条线程合适？
这里先要理解你的系统是cpu密集型（大部分都是纯cpu计算），还是I/O密集型（大部分都是I/O操作），因为cpu执行时间显然要比I/O操作要快。
cpu密集型：这里没啥好说的，因为本质就是cpu计算，线程数等于cpu核数，为什么呢你想，你公司现在4个员工，这四个员工都有自己工作，2个员工写代码，一个拿快递，一个打扫卫生，这样各干个的，你非要让那个打扫卫生的员工给你去买烟，这样就造成了这个员工的切换成本了（4核cpu开了5条线程）。也就是说你创建线程月多，切换成本越大。
注意：这里我只是比喻一下，为了你好理解，正常工程上，创建的线程数=cpu核数+1，为了就是偶尔的内存页失效，或者阻塞时候，这个额外的线程可以顶上，从而保证cpu的利用率（比如做保洁的员工在给你买烟的路上出了啥问题。其他的员工可以顶上，目的就是为了让你顺利的抽上烟）。
I/O密集型的计算场景，I/O操作耗时和cpu耗时比值非常关键，但是这个比值是动态的具体可以借助一些工具测试。
计算公式为 最佳线程数 =cpu 核数*（1+（I/O耗时/cpu耗时））。 可以理解为 一个线程执行完I/O操作之后，（I/O耗时/cpu耗时）个线程完成了各自的cpu计算 ，这样cpu利用率达到100%（纯理论上的）