一般說來，大家認為線程池的大小經驗值應該這樣設置：（其中N為CPU的個數）
- 如果是CPU密集型應用，則線程池大小設置為N+1
- 如果是IO密集型應用，則線程池大小設置為2N+1
如果一臺服務器上只部署這一個應用并且只有這一個線程池，那么這種估算或許合理，具體還需自行測試驗證。
但是，IO優化中，這樣的估算公式可能更適合：
最佳線程數目 = （（線程等待時間+線程CPU時間）/線程CPU時間 ）* CPU數目
因為很顯然，線程等待時間所占比例越高，需要越多線程。
線程CPU時間所占比例越高，需要越少線程。
下面舉個例子：比如平均每個線程CPU運行時間為0.5s，而線程等待時間（非CPU運行時間，比如IO）為1.5s，CPU核心數為8，那么根據上面這個公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。
這個公式進一步轉化為：最佳線程數目 = （線程等待時間與線程CPU時間之比 + 1） * CPU數目
同理，數據庫連接池也不是越大越好
IO密集型
Nthreads = NCPU * UCPU * (1 + W/C)
NCPU是處理器的核的數目，可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到
UCPU是期望的CPU利用率（該值應該介于0和1之間）
W/C是等待時間與計算時間的比率
無IO操作
Nthreads=NCPU+1
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