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。

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。

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。

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

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。