一、互联网上的说法
目前根据一些开源框架，设置多少个线程数量通常是根据应用的类型 ：I/O 密集型、CPU 密集型
I/O密集型
I/O密集型的场景在开发中比较常见，比如像 MySQL数据库读写、文件的读写、网络通信等任务，这类任务不会 特别消耗CPU资源，但是IO操作比较耗时，会占用比较多时间;
IO密集型通常设置为 2n+1，其中 n 为 CPU 核数;
说白了，对于i/o密集型的场景，不太占用cpu资源，所以并发的任务数大于cpu的核数，这样的话能更加充分的利用CPU资源；
CPU密集型
CPU密集型的场景，比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务，这些场景大部分都是纯 CPU计算;
CPU密集型通常设置为n+1,这样也可避免多线程环境下CPU资源挣钱带来上下文频繁切换的开销；
详细内容可参考：ThreadPoolExecutor线程池参数及其设置规则-阿里云开发者社区
二、线程数和CPU利用率的小测试（纯cpu）
基本的理论：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令
那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
2.1 一个线程数
来写个死循环空跑的例子验证一下：
@RequestMapping("testWhileFor1")
public void testWhile() {
while (true) {
}
}
运行这个例子后，来看看现在CPU的利用率：
在Linux中，可以使用 top 或 htop 命令来展示每个CPU核心的使用情况。默认情况下，top 命令不会显示每个CPU核心的详细使用情况。要显示每个CPU核心的占用率，您需要在 top 命令运行时按下 1 键
从图上可以看到，我的1号cpu核心利用率已经被跑满了
那基于上面的理论，我多开几个线程试试呢？
2.2 两个线程数
@RequestMapping("testWhileFor2")
public void testWhile2() {
for (int i = 0; i < 2; i++) {
new Thread(() -> {
while (true) {
}
}).start();
}
}
从图上可以看到，我的0号和3号cpu核心利用率已经被跑的比较满了
2.3 四个线程数
@RequestMapping("testWhileFor4")
public void testWhile4() {
for (int i = 0; i < 4; i++) {
new Thread(() -> {
while (true) {
}
}).start();
}
}
从图上可以看到，基本上cpu核心利用率都已经被跑的比较满了
2.4 总结
现代CPU基本都是多核心的，比如我这里测试用的阿里云Cenos7，4核心8线程（超线程），我们可以简单的认为这个CPU就可以同时做8件事，互不打扰。
如果要执行的线程大于核心数，那么就需要通过操作系统的调度了。操作系统给每个线程分配CPU时间片资源，然后不停的切换，从而实现“并行”执行的效果。
但是这样真的更快吗？从上面的例子可以看出，一个线程就可以把一个核心的利用率跑满。如果每个线程都很“霸道”，不停的执行指令，不给CPU空闲的时间，并且同时执行的线程数大于CPU的核心数，就会导致操作系统更频繁的执行切换线程执行，以确保每个线程都可以得到执行。
不过切换是有代价的，每次切换会伴随着寄存器数据更新，内存页表更新等操作。虽然一次切换的代价和I/O操作比起来微不足道，但如果线程过多，线程切换的过于频繁，甚至在单位时间内切换的耗时已经大于程序执行的时间，就会导致CPU资源过多的浪费在上下文切换上，而不是在执行程序，得不偿失。
大多程序在运行时都会有一些 I/O操作，可能是读写文件，网络收发报文等，这些 I/O 操作在进行时时需要等待反馈的。比如网络读写时，需要等待报文发送或者接收到，在这个等待过程中，线程是等待状态，CPU没有工作。此时操作系统就会调度CPU去执行其他线程的指令，这样就完美利用了CPU这段空闲期，提高了CPU的利用率。
上面的例子中，程序不停的循环什么都不做，CPU要不停的执行指令，几乎没有啥空闲的时间。如果插入一段I/O操作呢，I/O 操作期间 CPU是空闲状态，CPU的利用率会怎么样呢？
三、线程数和CPU利用率的小测试（cpu+模拟IO）
3.1 一个线程数
@RequestMapping("testWhileIoFor1")
public void testWhileIo() throws InterruptedException {
while (true) {
//每次空循环 1亿 次后，sleep 50ms，模拟 I/O等待、切换
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
System.out.println(i);
}
Thread.sleep(50); // 模拟IO操作
}
}
3.2 四个线程数
@RequestMapping("testWhileIoFor4")
public void testWhileIo4() {
for (int i = 0; i < 4; i++) {
new Thread(() -> {
while (true) {
//每次空循环 1亿 次后，sleep 50ms，模拟 I/O等待、切换
for (int j = 0; j < 100000000; j++) {
System.out.println(j);
}
try {
Thread.sleep(50); // 模拟IO操作
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}).start();
}
}
3.3 线程数和CPU利用率的小总结
上面的例子，只是辅助，为了更好的理解线程数/程序行为/CPU状态的关系，来简单总结一下：
一个极端的线程（不停执行“计算”型操作时），就可以把单个核心的利用率跑满，多核心CPU最多只能同时执行等于核心数的“极端”线程数如果每个线程都这么“极端”，且同时执行的线程数超过核心数，会导致不必要的切换，造成负载过高，只会让执行更慢I/O 等暂停类操作时，CPU处于空闲状态，操作系统调度CPU执行其他线程，可以提高CPU利用率，同时执行更多的线程I/O 事件的频率频率越高，或者等待/暂停时间越长，CPU的空闲时间也就更长，利用率越低，操作系统可以调度CPU执行更多的线程
四、线程数规划的公式
4.1 引用《Java 并发编程实战》
前面的铺垫，都是为了帮助理解，现在来看看书本上的定义。《Java 并发编程实战》介绍了一个线程数计算的公式，github地址：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台
电子书PDF版地址：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台
4.2 公式解释
参数解析：
Ncpu
含义：CPU的物理核心数量（非逻辑线程数）
示例：4核CPU → Ncpu=4Ncpu=4
Ucpu
含义：目标CPU利用率（0到1之间的小数）
示例：希望CPU利用率为80% → Ucpu=0.8
w/c
含义：任务等待时间（W）与任务计算时间（C）的比率
W：线程等待I/O、网络、锁等非CPU操作的时间
C：线程纯粹执行计算的时间
此处可以理解为IO操作和cpu处理的比例，如总耗时500ms，其中IO操作400ms，cpu处理100ms，那么w/c = 4
4.3 计算示例
4核CPU（Ncpu=4）
目标利用率80%（Ucpu=0.8）
任务特性：W/C=4（其中IO耗时400ms，cup处理100ms）
Nthreads=4×0.8×(1+4)=4×0.8×5=16个线程