计算程序所需线程总数 -- 摘自《Java虚拟机并发编程》

计算程序所需线程总数：
线程数 = CPU可用核心数/(1-阻塞系数)

其中阻塞系数的取值在0-1之间。

计算密集型任务的阻塞系数为0，而IO密集型任务的阻塞系数则接近于1。一个完全阻塞的任务是注定要挂掉的，所以我们无须担心阻塞系数会达到1。

为了更好的确定程序所需线程数，我们需要知道下面两个关键参数：
1、处理器可用核心数

2、任务的阻塞系数

第一个参数很容易确定（Runtime.getRuntime().availableProcessors()）。

阻塞系数可以采用一些性能分析工具或java.lang.managenment API来确定线程话在系统I/O操作上的时间与CPU密集任务所消耗的时间比值。

Demo：

	// 测试公式：线程数=CPU可用核心数/(1-阻塞系数)
	@Test
	public void testInvokeAll() throws InterruptedException, ExecutionException {
		// 向 Java 虚拟机返回可用处理器的数目（我当前机器是i3双核四线程，返回为4）
		int numberOfCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
		double blockingCoefficient = 0;
		int poolSize = (int) (numberOfCores / (1 - blockingCoefficient));
		System.out.println("poolSize:" + poolSize);

		// 创建一个可重用固定线程数的线程池，以共享的无界队列方式来运行这些线程
		ExecutorService services = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);

		List<Callable<String>> tasks = new LinkedList<Callable<String>>();
		for (int i = 10; i >= 1; i--) {
			final String reStr = "current call " + i;
			final int j = i;

			tasks.add(new Callable<String>() {

				@Override
				public String call() throws Exception {
					// 模拟阻塞
					TimeUnit.SECONDS.sleep(j);
					return reStr;
				}
			});
		}

		long beginTime = System.currentTimeMillis();

		List<Future<String>> invokeValues = services.invokeAll(tasks);

		System.out.println("time:" + (System.currentTimeMillis() - beginTime));

		Iterator<Future<String>> iter = invokeValues.iterator();
		while (iter.hasNext()) {
			System.out.println(iter.next().get());
		}

		services.shutdown();
	}

当我们阻塞系数设置为0，消耗时间为15003；阻塞系数设置为0.9时，消耗时间为10001。

poolSize:4
time:15003
current call 10
current call 9
current call 8
current call 7
current call 6
current call 5
current call 4
current call 3
current call 2
current call 1

poolSize:40
time:10001
current call 10
current call 9
current call 8
current call 7
current call 6
current call 5
current call 4
current call 3
current call 2
current call 1