实际性能取决于每个线程的自愿屈服程度。例如，如果线程根本不做I/O，也不使用任何系统服务(即它们100%受cpu限制)，那么每个核1个线程是最优的。如果线程执行任何需要等待的操作，那么您必须试验以确定最佳线程数。4000个线程会导致大量的调度开销，所以这可能也不是最优的。

我同意@Gonzalo的回答。我有一个不做I/O的进程，下面是我的发现:

请注意，所有线程都工作在一个数组上，但范围不同(两个线程不访问相同的索引)，因此如果它们工作在不同的数组上，结果可能会有所不同。

这台1.86版本的机器是一台带有SSD的macbook air。另一台mac是一台iMac，硬盘正常(我想转速是7200转)。这台装有windows操作系统的机器还有一个7200转的硬盘。

在这个测试中，最佳的数量等于机器中的核数。

我想在这里补充另一个观点。答案取决于这个问题是假设弱缩放还是强缩放。

从维基百科:

弱伸缩性:对于每个处理器的固定问题大小，解决时间如何随着处理器数量的变化而变化。

强伸缩性:对于固定的总问题规模，解决时间如何随着处理器数量的变化而变化。

If the question is assuming weak scaling then @Gonzalo's answer suffices. However if the question is assuming strong scaling, there's something more to add. In strong scaling you're assuming a fixed workload size so if you increase the number of threads, the size of the data that each thread needs to work on decreases. On modern CPUs memory accesses are expensive and would be preferable to maintain locality by keeping the data in caches. Therefore, the likely optimal number of threads can be found when the dataset of each thread fits in each core's cache (I'm not going into the details of discussing whether it's L1/L2/L3 cache(s) of the system).

即使线程数超过内核数，这也是成立的。例如，假设程序中有8个任意单位(AU)的工作将在4核机器上执行。

案例1:运行四个线程，每个线程需要完成2AU。每个线程需要10秒来完成(有很多缓存丢失)。对于四个内核，总时间为10s (10s * 4个线程/ 4个内核)。

情况2:运行8个线程，每个线程需要完成1AU。每个线程只需要2s(而不是5s，因为缓存丢失的数量减少了)。如果是四核，总时间为4s (2s * 8线程/ 4核)。

我简化了这个问题，忽略了其他答案中提到的开销(例如，上下文切换)，但希望您明白，根据您正在处理的数据大小，拥有比可用内核数量更多的线程可能是有益的。

大量线程(“线程池”)vs每个核心一个线程的一个例子是在Linux或Windows中实现web服务器。

由于在Linux中套接字是轮询的，因此许多线程可能会增加其中一个线程在正确的时间轮询正确的套接字的可能性——但总体处理成本将非常高。

在Windows中，服务器将使用I/O完成端口(IOCPs)实现，这将使应用程序事件驱动:如果I/O完成，操作系统将启动一个备用线程来处理它。当处理完成时(通常是请求-响应对中的另一个I/O操作)，线程返回IOCP端口(队列)等待下一次完成。

如果没有I/O完成，就没有要做的处理，也没有启动线程。

事实上，微软建议在IOCP实现中每个核不超过一个线程。任何I/O都可以附加到IOCP机制。如果需要，应用程序也可以发布IOCs。

理想的情况是每个内核有一个线程，只要没有线程会阻塞。

在一种情况下，这可能是不正确的:有其他线程在核心上运行，在这种情况下，更多的线程可能会给您的程序更大的执行时间。

基准。

我会开始增加应用程序的线程数，从1开始，然后增加到100，对每个线程数运行3 - 5次试验，并建立一个操作速度与线程数的关系图。

您应该认为四个线程的情况是最优的，在此之后运行时略有增加，但也可能不是。这可能是你的应用程序带宽有限，也就是说，你加载到内存中的数据集是巨大的，你得到了很多缓存失误，等等，这样2个线程是最佳的。

你不测试就不知道。