首先，我们要搞懂两个问题：
- 为什么要使用多线程？
- 多线程的应用场景有哪些？
♣ 为什么要使用多线程？
使用多线程本质上是提升程序性能。那么衡量性能的指标又包括哪些?
- 延迟：延迟是指发出请求到收到响应这个过程的时间。延迟越短，意味着程序执行的越快，性能越好。
- 吞吐量：吞吐量指的是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，性能越好。
我们所谓提升性能，主要是降低延迟，提高吞吐量。要想实现这个目的，先要了解多线程的使用场景。
♣ 多线程的应用场景
在并发编程领域，提升性能本质就是提升硬件的利用率，也就是提升 I/O 和 CPU 利用率。操作系统解决硬件利用率问题的对象往往是单一硬件设备，而并发程序往往需要 CPU 和 I/O 设备相互配合工作，所以我们要考虑 CPU 和 I/O 设备综合利用率的问题。
下面我们看看多线程是如何提升 CPU 和 I/O 利用率的。假设程序按照 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的方式运行，而且 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1：1.
如图，当只有一个线程，执行CPU计算时，I/O设备空闲；执行I/O操作时，CPU空闲。所以两者利用率都是50%。
如果又增加一个线程，如图，线程A执行 CPU 计算时，线程B执行 I/O 操作；线程B执行 CPU 计算时，线程A执行 I/O 操作；这样 CPU 和 I/O 设备的利用率就达到了 100%。
刚刚我们将 CPU 和 I/O 设备的利用率都提升到了100%，单位时间处理的请求数量翻了一倍，也就是说吞吐量提高了1倍。反过来想：如果CPU 和 I/O 设备的利用率都很低，那么可以尝试通过增加线程来提高吞吐量。
单核CPU时代，多线程主要是用力啊平衡 CPU 和 I/O 设备的。如果程序只有CPU计算，而没有I/O操作，多线程不会使性能提升反而会下降，原因是多线程增加了线程切换的成本。不过在多核时代，这种纯计算型的场景可以利用多线程提升性能，因为利用多核可以降低响应时间。
举个例子：
计算 1+2+…+100亿的值，如果用4核CPU的程序执行，A线程计算（1，25亿），B线程计算（25亿，50亿），C线程计算（50亿，75亿），D线程计算（75亿，100亿），最后汇总。这样理论上会比一个线程计算[1,100亿]快4倍左右，响应时间能够降低到25%。一个线程，对于4核的CPU，利用率只有25%，而4个线程，则能够将CPU的利用率提高到100%。
♣ 创建多少线程合适？
创建多少线程才是合适的，要看多线程具体的应用场景。一般有两种情况：
- I/O密集型
- CPU密集型
I/O密集型程序和CPU密集型程序，计算最佳线程数的方法不同。
下面我们分开来说。
♠ CPU密集型
对于CPU密集型计算，多线程本质上是提升CPU的利用率，所以对于一个4核的CPU，每个核一个线程，理论上创建4个线程就可以了，再多创建线程也只会增加线程切换成本。所以，对于CPU密集型的计算场景，理论上“线程数量 = CPU 核数”就是最合适的。不过实际应用中，线程数量一般会设置为“CPU核数 + 1" ，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证CPU利用率。
♠ I/O密集型
对于I/O密集型的计算场景，比如前面的例子中，如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是1:1，那么2个线程是最合适的。如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是1:2，那多少个线程合适呢？是3个线程，如图所示：CPU在A、B、C三个线程之间切换，对于线程A，当CPU 从B、C线程切换回来时，线程A正好执行完I/O操作。这样 CPU 和 I/O 设备的利用率都达到了100%。
通过上面这个例子，我们发现，对于I/O 密集型计算场景，最佳线程数是与程序中CPU计算和I/O操作的耗时比相关的。
可以总结一个公式：最佳线程数 = 1 + （I/O 耗时 / CPU耗时）
我们令 R = I/O 耗时 / CPU耗时，综合上图，可以理解成：当线程A执行IO操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的CPU计算。这样CPU利用率就达到了100%。
对于多核CPU，等比扩大即可：最佳线程数 = CPU核数 * [ 1 + （I/O 耗时 / CPU耗时）]
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