非分布式下的线程分析：
举一个案例：发送一个request需要2ms，I/O延迟8ms。
-单线程处理：process 100 requests per second.
-2线程处理：process 125 requests per second.（原因：双线程情况下，主要由I/O占据时长，I/O期间也能保证随时发送request，因此 1000ms/8ms=125），另外，第一次发送请求的时长可以忽略，因为系统一旦开始运行，计算的就是某个时间窗口内的平均值，下面的情况也是如此。
-2线程带缓存（0.5ms for searching the cache, 75% cache hit ratio）：process 400 requests per second.（带缓存机制后，I/O时间可以忽略了，发送请求带查询时间一共2.5ms，因此 1000ms/2.5ms=400），关于为何忽略了75%命中率的条件暂未搞清楚。
-2线程带缓存 in 2-CPU system：process 444 requests per second.（1000ms/2.25ms=444），why？
最佳线程池大小计算：
相比于实时创建线程，线程池技术会节省线程创建的开销 ，但又会带来线程池管理的开销，包括并发控制、线程上下文切换等。线程池里面的线程数越多，并发度越高，同时管理开销也会越高。因此并不是线程数越多越好，那么一定会有一个最优值。
总收益=线程创建开销-线程管理开销。
线程创建开销主要体现在内存分配时间上，线程池维护开销主要体现在线程上下文切换上。设创建一个线程开销为c1，一次线程上下文切换开销为x，维护1个线程池开销为c2。那么创建n个线程开销为c1×n，n个线程的线程池切换开销为n×x，维护开销为$c2 \times n \approx x \times n$，实际系统中每一时刻请求数目r是一个随机值，概率分布函数为f(r)。
$if 0\leq r \leq n \text{, then the gain of thread pool is }c1 \times r - c2 \times n$
$if r > n \text{, then the gain of thread pool is }c1 \times n - c2 \times n$
因此线程池的预期收益为：$E(n)=\sum_{r=0}^{n}(c_1 r-c_2 n)f(r)+\sum_{r=n+1}^{\infty}(c_1 n-c_2 n)f(r)$
为便于处理，进行连续化：$E(n)=\int_{0}^{n}(c_1 r-c_2 n)p(r)dr+\int_{n}^{\infty}(c_1 n-c_2 n)p(r)dr$
求极值：$\frac{dE}{dn}=-c_2 + c_1 \int_{n}^{\infty}p(r)dr=0$
如果令$\zeta =c_2 / c_1, n^*$为E(n)取极大值时n的值，那么
$$
\int_0^{\lfloor n^* \rfloor}{p\left( r \right) dr}\le 1-\zeta ,\,\,\int_0^{\lfloor n^*+1 \rfloor}{p\left( r \right) dr}>1-\zeta
$$
如果并发请求数为均匀分布Uniform(0,N)时，上式变为：
$$
\frac{\lfloor n^* \rfloor}{N}\le 1-\zeta ,\,\,\frac{\lfloor n^* \rfloor +1}{N}>1-\zeta
$$
如果已知N（并发用户数）和$\zeta$就可以求得$n^*$
进程交互
推荐一篇文章：《END-TO-END ARGUMENTS IN SYSTEM DESIGN》
J.H. Saltzer, D.P. Reed and D.D. Clark *
M.I.T. Laboratory for Computer Science
和一篇博客：End to End Argument(可能是最重要的系统设计论文)
Epidemic Protocols
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Anti-Entropy Model
Gossiping
P2P Routing
Pastry