这里定义了一个名为“default”，包含32个线程，任务队列最多支持65536个请求的线程池。如果任务队列过载，NGINX将输出如下错误日志并拒绝请求：
thread pool "NAME" queue overflow: N tasks waiting错误输出意味着线程处理作业的速度有可能低于任务入队的速度了。你可以尝试增加队列的最大值，但是如果这无济于事，那么这说明你的系统没有能力处理如此多的请求了。
正如你已经注意到的，你可以使用thread_pool指令，配置线程的数量、队列的最大值，以及线程池的名称。最后要说明的是，可以配置多个独立的线程池，将它们置于不同的配置文件中，用做不同的目的：
http { thread_pool one threads=128 max_queue=0; thread_pool two threads=32; server { location /one { aio threads=one; } location /two { aio threads=two; } } … }如果没有指定max_queue参数的值，默认使用的值是65536。如上所示，可以设置max_queue为0。在这种情况下，线程池将使用配置中全部数量的线程，尽可能地同时处理多个任务；队列中不会有等待的任务。
现在，假设我们有一台服务器，挂了3块硬盘，我们希望把该服务器用作“缓存代理”，缓存后端服务器的全部响应信息。预期的缓存数据量远大于可用的内存。它实际上是我们个人CDN的一个缓存节点。毫无疑问，在这种情况下，最重要的事情是发挥硬盘的最大性能。
我们的选择之一是配置一个RAID阵列。这种方法毁誉参半，现在，有了NGINX，我们可以有其他的选择：
# 我们假设每块硬盘挂载在相应的目录中：/mnt/disk1、/mnt/disk2、/mnt/disk3 proxy_cache_path /mnt/disk1 levels=1:2 keys_zone=cache_1:256m max_size=1024G use_temp_path=off; proxy_cache_path /mnt/disk2 levels=1:2 keys_zone=cache_2:256m max_size=1024G use_temp_path=off; proxy_cache_path /mnt/disk3 levels=1:2 keys_zone=cache_3:256m max_size=1024G use_temp_path=off; thread_pool pool_1 threads=16; thread_pool pool_2 threads=16; thread_pool pool_3 threads=16; split_clients $request_uri $disk { 33.3% 1; 33.3% 2; * 3; } location / { proxy_pass ; proxy_cache_key $request_uri; proxy_cache cache_$disk; aio threads=pool_$disk; sendfile on; }在这份配置中，使用了3个独立的缓存，每个缓存专用一块硬盘，另外，3个独立的线程池也各自专用一块硬盘。
缓存之间（其结果就是磁盘之间）的负载均衡使用split_clients模块，split_clients非常适用于这个任务。
在 proxy_cache_path指令中设置use_temp_path=off，表示NGINX会将临时文件保存在缓存数据的同一目录中。这是为了避免在更新缓存时，磁盘之间互相复制响应数据。
这些调优将带给我们磁盘子系统的最大性能，因为NGINX通过单独的线程池并行且独立地与每块磁盘交互。每块磁盘由16个独立线程和读取和发送文件专用任务队列提供服务。
我敢打赌，你的客户喜欢这种量身定制的方法。请确保你的磁盘也持有同样的观点。
这个示例很好地证明了NGINX可以为硬件专门调优的灵活性。这就像你给NGINX下了一道命令，让机器和数据用最佳姿势来搞基。而且，通过NGINX在用户空间中细粒度的调优，我们可以确保软件、操作系统和硬件工作在最优模式下，尽可能有效地利用系统资源。
7. 总结综上所述，线程池是一个伟大的功能，将NGINX推向了新的性能水平，除掉了一个众所周知的长期危害——阻塞——尤其是当我们真正面对大量内容的时候。
甚至，还有更多的惊喜。正如前面提到的，这个全新的接口，有可能没有任何性能损失地卸载任何长期阻塞操作。NGINX在拥有大量的新模块和新功能方面，开辟了一方新天地。许多流行的库仍然没有提供异步非阻塞接口，此前，这使得它们无法与NGINX兼容。我们可以花大量的时间和资源，去开发我们自己的无阻塞原型库，但这么做始终都是值得的吗？现在，有了线程池，我们可以相对容易地使用这些库，而不会影响这些模块的性能。