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

希望这是有意义的，检查CPU和内存利用率，并设置一些阈值。如果超过阈值，不允许创建新的线程，否则允许…

通过运行htop或ps命令(返回机器上的进程数)，您将发现可以在机器上运行多少个线程。

您可以使用手册页关于'ps'命令。

man ps

如果你想计算所有用户进程的数量，你可以使用这些命令之一:

Ps -aux| wc -l ps -eLf | wc -l

计算用户进程数:

ps—root用户| wc -l

此外，你还可以使用“htop”[参考]:

在Ubuntu或Debian上安装:

sudo apt-get install htop

在Redhat或CentOS上安装:

yum install htop
dnf install htop      [On Fedora 22+ releases]

如果您想从源代码编译htop，可以在这里找到它。

如果你的线程不做I/O，同步等，没有其他的运行，1个线程一个核可以让你获得最好的性能。然而，情况很可能并非如此。添加更多的线程通常会有所帮助，但在某种程度上，它们会导致性能下降。

Not long ago, I was doing performance testing on a 2 quad-core machine running an ASP.NET application on Mono under a pretty decent load. We played with the minimum and maximum number of threads and in the end we found out that for that particular application in that particular configuration the best throughput was somewhere between 36 and 40 threads. Anything outside those boundaries performed worse. Lesson learned? If I were you, I would test with different number of threads until you find the right number for your application.

有一件事是肯定的:4k线程将花费更长的时间。这有很多上下文转换。

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。

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。