多线程编程里开启和 CPU 核数相同的线程数真的有意义吗？

LZ 的操作系统没学好啊。。
这是操作系统调度的事情，现在的操作系统不可能就你的两个线程的，所以上述事情有可能发生。
虽然操作系统会进行调度，但是也会产生切换的额外开销的（周转时间）
建议去看 http://baike.baidu.com/view/399160.htm

至于具体的 CPU 占用，可以去看 Windows 的资源监视器，或者 Linux 的 top 中 cpu 那行， sirq 那个数值就是调度所产生的周转时间

https://moetu.org/images/2016/11/05/2016-11-051132425a463.png

UNDERSTANDING LINUX CPU STATS
http://blog.scoutapp.com/articles/2015/02/24/understanding-linuxs-cpu-stats

噢补充一句，的确有 CPU BOUND THREAD 的，但是除非你手动制定，不然都是由操作系统进行调度的。（当然就算你程序使用 100%的 CPU ，操作系统也不会把所有 CPU 调度给你的，不然其他进程就没有资源了）
多线程的意义在于，能同时使用多个核心的 CPU 。在高负载情况下，可以跑满线程个数的 CPU 。单线程就只能跑满一个核心，对于服务器来说，同时面向多个独立的用户，相互没有关联，开线程再合适不过了

看是计算密集型还是 io 密集型，前者开一和核心数一样的线程数才有效果。还有就是编程语言， Python2.x 用这种方式也不能最大利用 CPU 。

@ovear 你说的貌似和我问的没什么关系吧。我的意思是一些资料里推荐的开启和 CPU 核数相同的线程数是有意义的吗。

@caixiexin 即使是计算密集型，在我举例的情况下，双线程也不会比更多线程好啊；因为 Python 的多线程确实是不能多核并行的，本身开启和 CPU 核数相同的线程数就没有什么意义。

来来来，安利一下， go 语言大法好。

@kindjeff
线程的上下文切换有开销，但多数时候比不过尽量占用所有核心带来的好处。

Python 有 Python 的事情
可是你问的明明是类似这样的：

make -j K ， K 的建议值是系统可使用的逻辑内核数量

至于“有一个核在长期处理其它情况”，不意味着系统不会把其它情况的资源让出来。

@honeycomb 我的疑问大概等价于：双线程的程序的两个线程，能确保用到两个核心吗？如果很多情况下不能的话，用双线程并不一定就比三线程好。

@kindjeff 不考虑到 IO 等待，的确是线程(进程)数 = CPU 核数最好。

加入 IO 等待因数就非常复杂，实践的做法是
1. 把 network io 都异步（非阻塞）化。
2. 把 file io 搞成伪异步话（底层一般还是一个透明不可见的独立线程池）

做的比较好的有 nginx, golang

排队论的利特尔法则可以稍微解释了楼主的疑问，但是现实世界比排队论复杂很多。

所以就各显神通了，目前 golang 是最棒哒。

为什么说 golang 是最棒哒？

解决现实问题的模型大约有下面三种
1. nginx 是多进程+状态机，门槛太高。（当然 ngx_lua/openrestry 降低这个门槛）
2. golang 是多核协程，无脑傻瓜。（小学生都会写并发 /并行程序了）
3. mac 的 gcd, intel 的 tbb ， 大多用来处理特定的领域问题，学习成本也不友好。

至于带 GIL 脚本语言加多进程，呵呵，那能叫高并发程序么？

@kindjeff 当然有关系，系统里面存在的线程不可能只有你程序的那几个。你打开任务管理器-线程看看就知道了。
既然这样，如果你目标程序，线程数目<核心数目，那样在满载的时候，是无法跑满所有核心的。

如果你设置的线程数目大于核心数目，那么相当于在满载的时候，那么说明你目标程序肯定有至少两个线程在同一个 CPU 核心里面，而且是高负载状况。在这种情况下，操作系统就会频繁进行 CPU 调度，这是比较影响性能的一个地方，也就是所谓的平均周转时间变长

@ovear 好的感谢回复，我理解这个意思了。那么是不是 cpu 密集型的 x 线程程序一定能充分利用 x 核 cpu 呢？不是的话同样会有多余调度。