1.为什么使用多线程
主要是考量了两个度量指标：
- 延迟：发出请求到响应的时间
- 吞吐量：单位时间内能够处理的请求数量
在单核时代，多线程主要就是用来平衡 CPU 和 I/O 设备的。如果程序只有 CPU 计算，而没有 I/O 操作的话，多线程不但不会提升性能，还会使性能变得更差，原因是增加了线程切换的成本
但是在多核时代，这种纯计算型的程序也可以利用多线程来提升性能。为什么呢？因为利用多核可以降低响应时间
2.创建多少线程合适
这里我们分为两个场景讨论：
- CPU密集型
- I/O密集型
2.1.CPU密集型
多线程本质上是提升了多核的利用率，因此我们对于CPU密集型的场景，理论上：
$$
线程的数量 = CPU核数
$$
不过在实际开发中：线程的数量 = CPU 核数 +1
https://www.cnblogs.com/bugutian/p/6138880.html
如何查看CPU的核数（核数其实就是物理核），每个核有两个逻辑处理单元（逻辑核）：
# 查看物理CPU个数
[root@AAA ~]# cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
2
# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)
[root@AAA ~]# cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq
cpu cores : 6
# 查看逻辑CPU的个数
[root@AAA ~]# cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
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2.2.IO密集型
IO密集型的场景我们需要考虑CPU计算耗时和IO操作耗时的比率，例如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，因为3个线程能够保证CPU和IO的利用率拉满。如下图所示：
I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：
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，可以这样理解：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 的利用率就达到了 100%。
不过上面这个公式是针对单核 CPU 的，至于多核 CPU，也很简单，只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：
最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]
但是I/O 耗时 / CPU 耗时的值其实是比较难计算出来，需要通过具体的压测（APM）去重点关注CPU、IO设备的利用率和性能指标（响应时间、吞吐量）之间的关系
其实建议在开发中不必去拘泥于具体的线程数，线程池的配置可以先按照经验配置一个，随时关注线程池大小对程序的影响：可以为你的程序配置一个全局的线程池，需要异步执行的任务，扔到这个全局线程池处理，线程池大小按照经验设置，每隔一段时间打印一下线程池的利用率