从计算和内存限制的角度(科学计算)来说，4000个线程会让应用程序运行得非常慢。部分问题是上下文切换的开销非常高，而且很可能是内存位置非常差。

但这也取决于您的体系结构。我听说Niagara处理器应该能够使用某种先进的流水线技术在单核上处理多个线程。但是我没有使用这些处理器的经验。

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。

从计算和内存限制的角度(科学计算)来说，4000个线程会让应用程序运行得非常慢。部分问题是上下文切换的开销非常高，而且很可能是内存位置非常差。

但这也取决于您的体系结构。我听说Niagara处理器应该能够使用某种先进的流水线技术在单核上处理多个线程。但是我没有使用这些处理器的经验。

答案取决于程序中使用的算法的复杂性。我提出了一个计算最佳线程数的方法，即对任意数量的线程“n”和“m”进行两次处理时间Tn和Tm的测量。对于线性算法，最佳线程数为N =√((mn(Tm*(N -1) - Tn*(m-1)))/(nTn-mTm))。

请阅读我关于各种算法的最优数计算的文章:pavelkazenin.wordpress.com

一次4000个线程是相当高的。

答案是肯定的，也不是。如果您在每个线程中执行大量阻塞I/O，那么是的，您可以在每个逻辑核心中执行3或4个线程时显示显著的加速。

If you are not doing a lot of blocking things however, then the extra overhead with threading will just make it slower. So use a profiler and see where the bottlenecks are in each possibly parallel piece. If you are doing heavy computations, then more than 1 thread per CPU won't help. If you are doing a lot of memory transfer, it won't help either. If you are doing a lot of I/O though such as for disk access or internet access, then yes multiple threads will help up to a certain extent, or at the least make the application more responsive.

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。