以前负责过一个物流项目，印象中服务器CPU是16核心，使用线程池来管理，最小线程数为8，核心线程数16，最大线程数32。

主要是基于以下考虑：

禁止使用 New Thread 方式去创建线程；

统一应用内线程池，并制定合适的核心线程和最大线程数量；

编写公司库的时候，如需使用线程池，提供设置线程池的接口；

能懒加载尽量懒加载第三方库，避免过早的竞争系统资源。

线程池设置其实没有非得一定怎么设置，只是原则上说，先区分什么类型的应用，cpu积极性的线程数量设置小一点，减少cpu切换，io密集型的线程池可以设置大一些，提高并发效率。线程池数量还要看链接对象的最大链接数限制，比如链接数据库的线程池，单机线程池最大还得受限于数据库的最大链接数。

（最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]；）

如果要应对流量脉冲，除了最大最小线程数，还有几个比较影响性能的参数，比如testonborrow和testonreturn，这些开和关对性能影响很大，要求高性能就关了。最大线程数一般设置为cpu核数的整倍数，IO密集型：最佳线程数 = CPU核心数 * 2，CPU密集型就设置为：最佳线程数 = CPU核心数 + 1。具体的设置都是经验压测后做调整的。

假设一个案例：

操作系统占用约1G内存空间；应用中间件占用内存1G ；应用中间件连接数估算值1000；每个并发连接占用10M；考虑服务器内存保留30％的冗余。则服务器的内存估算为：Mem=(1G+1GB+2000*10M)/(1-30%)=32GB，所以服务器选取32GB的服务器。

系统并发用户数为1000人（U1）；平均每个用户每分钟发出3次业务请求（N1）；系统发出的业务请求中，更新、查询、其他各占1/3；平均每次更新业务产生4个事务（T1）；平均每次查询业务产生4个事务（T2）；平均每次其他业务产生8个事务（T3）；一天内忙时的处理量为平均值的5倍；经验系数为1.6；(实际工程经验)考虑服务器保留30％的冗余；服务器需要的处理能力为：

TPC-C=1000*3*（4+4+8）/3*5*1.6/0.7=182,857TPM

服务器、级联服务器分别需要CPU32颗和16颗。

算出事务数量,然后就可以考虑怎么设定线程池的数据量了。