我最近碰到這個問題就來了一個評估：線程池的大小應該達到最大性能？
ExecutorService threadpool = Executors.newFixedThreadPool(N);
for(Runnable task : tasks){
threadpool.submit(task);
}
每個任務花費的計算爲25％和75％執行I/O。假設我們正在研究四核機器（無超線程），線程池N的大小應該是多少以達到最大性能而不浪費線程？ （假設我們有無限的I/O容量）
我猜測16是因爲機器有無限的I/O意味着我們可以完全專注於CPU。每個任務在運行時使用四分之一的CPU。這意味着，我們可以運行四個任務來飽和一個CPU內核，並使四核機器上的N = 16。
更新：此題的選項分別爲2,4,5,6,7,8,12和16
你是正確的，你應該考慮你的飽和核。不過，最好的答案將超過16個。如果你只有16個線程，那麼CPU的需求就不會完全對齊，這樣你所有的內核都會一直在使用。
所以最好的答案是> 16，也足夠小，不會顯著提高個人任務完成時間，並處顯著線程轉換成本，或浪費一大堆的內存。
如果你在課堂上學到了這一點，那麼你的教授可能會給你乘數作爲「經驗法則」。他會期待你記住它並將它應用到這裏。
我通常使用average_demand = 2 * num_cores，所以會選擇32個線程。這在大多數情況下運作良好。當平均CPU需求是核心數量的兩倍時，核心利用率將接近100％。
而且，在這種情況下，每個任務的CPU部分只得到平均1/2的核心，因此它需要兩倍的時間......但這樣的任務完成時間只有13它是工作的只有25％ ％超過最佳。
2倍的默認，我用差不多比最佳人數始終較高，但它也幾乎總是足夠低，不徵收額外顯著開銷。如果你知道你的任務的CPU限制很大，那麼你可以自信地減少這個數字。
如果你真的想找到最佳值，那麼你可以測量它，但是當你在正確的範圍內它不會產生很大的差異。
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P.S注：「average_demand」我上面使用是芯，這將是在使用中在任何時候給定N個線程和N個核的預期數量。
雖然這個問題沒有嚴格的對錯，主觀好的是：
32個線程
你必須考慮從概率上。 現在讓我們考慮一個CPU核心和獨立線程：
一個線程在任何給定時間有25％的機會做計算。 如果你有2個獨立的線程（概率事件），至少有一個CPU做一些工作的概率不是50％，而是7/16（43.75％）。（如果您對此不確定，則應刷新其中一些probability skills）。
你可能會看到這是怎麼回事。對於P爲100％，線程數必須是無限的。所以我們必須做出有根據的猜測：4個線程的P爲〜68％，8個線程爲〜90％。增加數量現在真的沒有什麼效果，所以我們定在8點。這是一個核心。我們有4個CPU核心，所以我們可以乘以4，我們得到最終答案：32.
你的答案是什麼，你是怎麼想出來的，你爲什麼不認爲這是正確的答案？ – Andreas
我的回答是16，因爲這臺機器有無限的I/O意味着我們可以完全專注於CPU。每個任務在運行時使用四分之一的CPU。這意味着，我們可以運行四個任務來飽和一個CPU內核，並使四核機器上的N = 16。 – Mickey
聽起來像是對我的正確答案。 – Andreas