在高并发的情况下采用线程池，有效的降低了线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换）
那么在高并发的情况下，我们怎么选择最优的线程数量呢？选择原则又是什么呢？这个问题去哪网的技术总监问过我，这里总结一下。
第一种：
如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1；（对于计算密集型的任务，在拥有N个处理器的系统上，当线程池的大小为N+1时，通常能实现最优的效率。(即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。摘自《Java Concurrency In Practise》)
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
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任务一般可分为：CPU密集型、IO密集型、混合型，对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池。CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池，一般为CPU核心数+1。 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，只能增加上下文切换的次数，因此会带来额外的开销。IO密集型任务 可以使用稍大的线程池，一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高，因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务，充分利用CPU时间。混合型任务 可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务，然后分别用不同的线程池去处理。 只要分完之后两个任务的执行时间相差不大，那么就会比串行执行来的高效。 因为如果划分之后两个任务执行时间相差甚远，那么先执行完的任务就要等后执行完的任务，最终的时间仍然取决于后执行完的任务，而且还要加上任务拆分与合并的开销，得不偿失。
第二种呢，先由之前遇到的一个测试题说起，假设要求一个系统的TPS（Transaction Per Second或者Task Per Second）至少为20，然后假设每个Transaction由一个线程完成，继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s。那么问题转化为：
如何设计线程池大小，使得可以在1s内处理完20个Transaction？
计算过程很简单，每个线程的处理能力为0.25TPS，那么要达到20TPS，显然需要20/0.25=80个线程。
这个理论上成立的，但是实际情况中，一个系统最快的部分是CPU，所以决定一个系统吞吐量上限的是CPU。增强CPU处理能力，可以提高系统吞吐量上限。在考虑时需要把CPU吞吐量加进去。在IO优化文档中，有这样地公式：
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
即线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
但根据短板效应，真实的系统吞吐量并不能单纯根据CPU来计算。那要提高系统吞吐量，就需要从“系统短板”（比如网络延迟、IO）着手：
尽量提高短板操作的并行化比率，比如多线程下载技术
增强短板能力，比如用NIO替代IO
尽量提高短板操作的并行化比率，比如多线程下载技术
增强短板能力，比如用NIO替代IO
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第一条可以联系到Amdahl定律，这条定律定义了串行系统并行化后的加速比计算公式：
加速比=优化前系统耗时 / 优化后系统耗时
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加速比越大，表明系统并行化的优化效果越好。Addahl定律还给出了系统并行度、CPU数目和加速比的关系，加速比为Speedup，系统串行化比率（指串行执行代码所占比率）为F，CPU数目为N：
Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)
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当N足够大时，串行化比率F越小，加速比Speedup越大。
这时候又抛出是否线程池一定比但线程高效的问题？
答案是否定的，比如Redis就是单线程的，但它却非常高效，基本操作都能达到十万量级/s。从线程这个角度来看，部分原因在于：
多线程带来线程上下文切换开销，单线程就没有这种开销
锁
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当然“Redis很快”更本质的原因在于：
Redis基本都是内存操作，这种情况下单线程可以很高效地利用CPU。而多线程适用场景一般是：存在相当比例的IO和网络操作。
总的来说，应用情况不同，采取多线程/单线程策略不同；线程池情况下，不同的估算，目的和出发点是一致的。
参考借鉴：http://ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/
https://www.zhihu.com/question/38128980