一般说来，大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU的个数）
- 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
- 如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池，那么这种估算或许合理，具体还需自行测试验证。
但是，IO优化中，这样的估算公式可能更适合：
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
因为很显然，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。
下面举个例子：比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。
这个公式进一步转化为：最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1） * CPU数目
同理，数据库连接池也不是越大越好
IO密集型
Nthreads = NCPU * UCPU * (1 + W/C)
NCPU是处理器的核的数目，可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到
UCPU是期望的CPU利用率（该值应该介于0和1之间）
W/C是等待时间与计算时间的比率
无IO操作
Nthreads=NCPU+1
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