核心线程 (N为CPU数量)
CPU密集型：核心线程数=CPU核心数（CPU核心数+1）
I/O密集型：核心线程数=2*CPU核心数（CPU核心数/（1-阻塞系数)）
混合型：核心线程数=（线程等待时间/线程CPU时间+1）*CPU核心数
最大线程 (N为CPU数量)
CPU密集型：最大线程设置为 N+1
I/O密集型：最大线程设置为 2N+1 (N为CPU数量)
详解
CPU密集型
这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。
一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
当线程数量太小，同一时间大量请求将被阻塞在线程队列中排队等待执行线程，此时 CPU 没有得到充分利用；当线程数量太大，被创建的执行线程同时在争取 CPU 资源，又会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。通过测试可知，4~6 个线程数是最合适的。
I/O密集型
这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。
备注：涉及到大内存，所以在运行之前，我们需要调整 JVM 的堆内存空间：-Xms4g -Xmx4g，避免发生频繁的 FullGC，影响测试结果。
其他类型，用通用公式
线程数=N*(1+WT)/ST
N：CPU核数
WT：线程等待时间
ST：线程运行时间综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。
