任务最终是反应到计算机来执行的，线程在执行过程中和计算机的硬件是有关联的，他们有什么关系呢？这里介绍下线程与IO和CPU的关系。
CPU密集型
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作CPU读写IO(硬盘/内存)时，IO可以在很短的时间内完成，而CPU还有许多运算要处理，因此，CPU负载很高。
CPU密集表示该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速（通过多线程），而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就只有这么多。
CPU使用率较高（例如:计算圆周率、对视频进行高清解码、矩阵运算等情况）的情况下，通常，线程数只需要设置为CPU核心数的线程个数就可以了。 这一情况多出现在一些业务复杂的计算和逻辑处理过程中。比如说，现在的一些机器学习和深度学习的模型训练和推理任务，包含了大量的矩阵运算。
CPU密集型核心线程数 = CPU核数 + 1
IO密集型
IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等IO (硬盘/内存) 的读写操作，因此，CPU负载并不高。
密集型的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而程序的逻辑做得不是很好，没有充分利用处理器能力。
CPU 使用率较低，程序中会存在大量的 I/O 操作占用时间，导致线程空余时间很多，通常就需要开CPU核心数数倍的线程。
其计算公式为：IO密集型核心线程数 = CPU核数 / （1-阻塞系数）。
当线程进行 I/O 操作 CPU 空闲时，启用其他线程继续使用 CPU，以提高 CPU 的使用率。例如：数据库交互，文件上传下载，网络传输等。
CPU密集型与IO密集型任务的使用说明
当线程等待时间所占比例越高，需要越多线程，启用其他线程继续使用CPU，以此提高CPU的利用率；当线程CPU时间所占比例越高，需要越少的线程，通常线程数和CPU核数一致即可，这一类型在开发中主要出现在一些计算业务频繁的逻辑中。CPU密集型任务与IO密集型任务的区别
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数，避免线程或进程的切换。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
IO密集型任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，
对于IO密集型任务，线程数越多，CPU效率越高，但也有一个限度。
总结
一个计算为主的应用程序（CPU密集型程序），多线程或多进程跑的时候，可以充分利用起所有的 CPU 核心数，比如说16核的CPU ，开16个线程的时候，可以同时跑16个线程的运算任务，此时是最大效率。但是如果线程数/进程数远远超出 CPU 核心数量，反而会使得任务效率下降，因为频繁的切换线程或进程也是要消耗时间的。因此对于 CPU 密集型的任务来说，线程数/进程数等于 CPU 数是最好的了。
如果是一个磁盘或网络为主的应用程序（IO密集型程序），一个线程处在 IO 等待的时候，另一个线程还可以在 CPU 里面跑，有时候 CPU 闲着没事干，所有的线程都在等着 IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话，此时还是在一个一个等待的。我们都知道IO的速度比起 CPU 来是很慢的。此时线程数可以是CPU核心数的数倍（视情况而定）。
数据库仅提供建立的查询插入等操作，复杂的业务逻辑依赖与程序的实现，需要程序与数据库的频繁交互。对于目前，高并发，数据量大的动态网站来说，数据库应该为IO密集型。
参考：/p/433310450
