单核cpu同一时刻只能真正执行一个线程（硬件级），但操作系统通过时间片轮转可调度成千上万个线程，实现高效“伪并行”；实际并发上限受内存（尤其是线程栈）、系统资源和任务类型共同制约，而非简单等于核心数。
在多线程编程中，一个常见误区是将“CPU核心数”等同于“可创建/运行的线程数”。例如，一台双核机器是否最多只能运行2个线程？答案是否定的：现代操作系统（如Linux、Windows）和JVM支持成百上千个线程同时存在并处于RUNNABLE状态，哪怕物理核心只有1个或2个。
关键在于区分两个概念：
- 并发（Concurrency）：指多个线程“看起来”在同时执行——通过操作系统快速切换CPU上下文（时间片调度）实现；
- 并行（Parallelism）：指多个线程真正同时执行，这需要多个物理核心（或支持超线程的逻辑核心）。
以双核16线程（即2×8超线程）的典型服务器为例：
- 最多有32个线程能被硬件同时执行（即处于CPU指令执行态）；
- 其余线程处于RUNNABLE（就绪）、BLOCKED（锁等待）、WAITING（如Object.wait()）或TIMED_WAITING（如Thread.sleep()）状态；
- 一旦某个运行中的线程发生I/O阻塞、主动让出CPU或时间片耗尽，调度器会立即切换到另一个就绪线程——整个过程对应用透明。
⚠️ 真正的瓶颈往往不是CPU，而是内存开销：
每个Java线程默认分配约1MB栈空间（可通过-Xss参数调整）。若创建2000个线程：
# 默认栈大小下内存占用估算 2000 × 1MB = 2GB 栈内存 + Java堆内存 → 极易触发OOM
而通过显式减小栈大小，可显著缓解压力：
// 创建轻量级线程（64KB栈）
Thread thread = new Thread(() -> {
// 执行简单、非递归、低深度调用的任务
System.out.println("Light task executed");
}, "light-thread");
thread.setStackSize(64 * 1024); // 注意：需在start()前设置
thread.start();✅ 最佳实践建议：
- 若仅需数百线程（如Web服务器处理常规HTTP请求），无需手动调优，默认配置足够；
- 若需数千线程（如高并发IoT设备连接管理），务必：
- 使用-Xss64k或代码中setStackSize()降低单线程栈；
- 避免深度递归、大局部变量数组、复杂嵌套调用；
- 监控StackOverflowError——这是栈不足的明确信号；
- 更推荐替代方案：使用线程池（ThreadPoolExecutor） 或异步非阻塞模型（如Netty、Project Loom虚拟线程），兼顾资源效率与开发简洁性。
总结：线程数量 ≠ 核心数量。现代系统能轻松承载数千线程，但能否“高效运行”，取决于你如何平衡CPU调度、内存约束与任务特性。设计时，请始终以资源可预测性和任务合理性为先，而非盲目追求线程数。
