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防止并发编程出错最好的办法就是不写并发程序
既然多线程编程容易出错，为什么它还经久不衰呢？
A：那还用说，肯定在某些方面有特长呗，比如你知道的【它很快，非常快】
我也很赞同这个答案，但说的不够具体
并发编程适用于什么场景？如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字，面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己
并发编程在所有场景下都是快的吗？
知道它很快，何为快？怎样度量？
想知道这两个问题的答案，我们需要一个从【定性】到【定量】的分析过程
使用多线程就是在正确的场景下通过设置正确个数的线程来最大化程序的运行速度（我感觉你还是啥也没说）
将这句话翻译到硬件级别就是要充分的利用 CPU 和 I/O 的利用率
两个正确得到保证，也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O的目的了。最关键是，如何做到两个【正确】？
在聊具体场景的时候，我们必须要拿出我们的专业性来。送你两个名词 buff 加成
CPU 密集型程序
I/O 密集型程序
CPU 密集型程序一个完整请求，I/O操作可以在很短时间内完成， CPU还有很多运算要处理，也就是说 CPU 计算的比例占很大一部分
假如我们要计算 1+2+....100亿 的总和，很明显，这就是一个 CPU 密集型程序
在【单核】CPU下，如果我们创建 4 个线程来分段计算，即：
线程1计算 [1,25亿）
...... 以此类推
线程4计算 [75亿，100亿]
我们来看下图他们会发生什么？
由于是单核 CPU，所有线程都在等待 CPU 时间片。按照理想情况来看，四个线程执行的时间总和与一个线程5独自完成是相等的，实际上我们还忽略了四个线程上下文切换的开销
所以，单核CPU处理CPU密集型程序，这种情况并不太适合使用多线程
此时如果在 4 核CPU下，同样创建四个线程来分段计算，看看会发生什么？
每个线程都有 CPU 来运行，并不会发生等待 CPU 时间片的情况，也没有线程切换的开销。理论情况来看效率提升了 4 倍
所以，如果是多核CPU 处理 CPU 密集型程序，我们完全可以最大化的利用 CPU 核心数，应用并发编程来提高效率
I/O密集型程序与 CPU 密集型程序相对，一个完整请求，CPU运算操作完成之后还有很多 I/O 操作要做，也就是说 I/O 操作占比很大部分
我们都知道在进行 I/O 操作时，CPU是空闲状态，所以我们要最大化的利用 CPU，不能让其是空闲状态
同样在单核 CPU 的情况下：
从上图中可以看出，每个线程都执行了相同长度的 CPU 耗时和 I/O 耗时，如果你将上面的图多画几个周期，CPU操作耗时固定，将 I/O 操作耗时变为 CPU 耗时的 3 倍，你会发现，CPU又有空闲了，这时你就可以新建线程 4，来继续最大化的利用 CPU。
综上两种情况我们可以做出这样的总结：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程；线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
到这里，相信你已经知道第一个【正确】使用多线程的场景了，那创建多少个线程是正确的呢？
创建多少个线程合适？面试如果问到这个问题，这可是对你理论和实践的统考。想完全答对，你必须要【精通/精通/精通】小学算术
从上面知道，我们有 CPU 密集型和 I/O 密集型两个场景，不同的场景当然需要的线程数也就不一样了
CPU 密集型程序创建多少个线程合适？有些同学早已经发现，对于 CPU 密集型来说，理论上 线程数量 = CPU 核数（逻辑） 就可以了，但是实际上，数量一般会设置为 CPU 核数（逻辑）+ 1， 为什么呢？
《Java并发编程实战》这么说：