要达到 降低延迟，提高吞吐量 的目的，有两个方向：一个是 优化算法 ，一个是 将硬件的性能发挥到极致
前者属于 算法 范畴，后者与 并发编程 息息相关
在 并发编程 领域， 提高性能本质上就是要提高硬件的利用率 ，主要是提升 IO利用率 和 CPU利用率
操作系统解决 硬件利用率 问题的对象往往是 单一的硬件设备 ，而 并发编程 要解决 CPU和IO设备综合利用率 的问题
综合利用率
假设程序按照 CPU计算 和 IO操作 交叉执行的方式运行，而且CPU计算和IO操作的耗时是 1:1
单线程
单线程时，执行CPU计算的时候，IO设备空闲，执行IO操作时，CPU空闲，所以CPU利用率和IO设备的利用率都是 50%
两线程
两个线程时，当线程A执行CPU计算时，线程B执行IO操作，当线程A执行IO操作时，线程B执行CPU计算
这样CPU利用率和IO设备的利用率都达到了100%，相对于单线程 吞吐量 提高了1倍
逆向思维：如果CPU和IO设备的利用率都 很低 ，可以通过 增加线程 来 提高吞吐量
多核
在 单核 时代，多线程主要用来 平衡CPU和IO设备
如果程序 只有CPU计算 ，那么多线程反而会让 性能变差 ，因为增加了 线程切换 的成本
在 多核 时代，纯CPU计算的程序可以利用多线程来 提升性能 ，因为利用多核可以 降低响应时间
例如对于4核CPU，可以将一个计算任务拆分成4个 独立 的子任务，交由4个线程分别在4个核上执行
采用单线程时CPU的利用率只有25%，而采用4线程时能将CPU的利用率提高到100%
线程数量
需要依据 具体的应用场景 来确定 线程数量 ： CPU密集型 + IO密集型
CPU密集型
对于CPU密集型来说，多线程本质上是要 提升CPU的利用率
为了减少 线程切换 的成本，理论上设置为 CPU核数 即可
但在工程上，一般会设置成 CPU核数+1 ，这是为了 保证CPU的利用率 （在某个线程阻塞时，额外的线程能够补上）
IO密集型
单核
最佳线程数 = 1 + (IO耗时 / CPU耗时)
三线程
如果CPU计算和IO操作的耗时比是1:2
对于线程A，当CPU从线程B、C切换回来时，线程A正好执行完IO操作，这样CPU和IO设备的利用率都达到了100%
多核
最佳线程数 = CPU核数 * [1 + (IO耗时 / CPU耗时)]
关键参数
对于IO密集型的应用场景，关键参数是 IO耗时/CPU耗时 ，但这个参数是 动态变化 的
因此，如果要估算这个参数，需要做各个不同场景下的 压测
在压测的过程中，要重点关注 CPU、IO设备的利用率 和性能指标（ 延迟+吞吐量 ）之间的关系
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