为什么会用到多线程？
讲个简单的版本：
你是一个很强壮的男人，你老板给你发布任务让你去买100瓶矿泉水。你一瓶一瓶的搬运感觉太麻烦，你决定一次拿10瓶，10次就解决了。
前提是你力气够大，这是非常重要的指标，10瓶就相当于10个线程，你就是CPU。
再讲下并发和并行：
并发就像多个人去抢一碗饭，你一口，我一口，抢到就是赚。上面那个男人就是并发，他只有两只手却拿了10瓶水，因为他力气大（CPU的计算力强）。
并行就是每个人都有自己的事情，比如一起看电影。
一个CPU是有多个物理核心的，就好比章鱼有8只手，效率刚刚的。但是往往再编程中并发数不是CPU决定的，是动态的。比如有100个人同时访问网站，计算机就开100个线程去接待（服务）。
举个例子，小明的学校在暑假布置了10门课的练习册，小明每天都要写一点10门课程的练习册，如果当天没写完就折一下页角标记一下，每天赶一点进度。老师每天打电话问你：小明，今天写作业了吗？，小明说：写了，老师感觉小明很听话。
CPU也是这样运算程序发布的任务，多线程时线程排队顺序执行，每个线程执行一小段时间，如果没完成任务就先标记下，继续下一个线程任务。
这个前提是线程数量大于CPU的物理核心了，每个核心只能一个一个执行，只要你执行的够快，用户就感觉是并行执行的。
发现很多文章都没有从本质上说清楚为什么需要多线程，灵感来自《JAVA并发的艺术》，总结一下（以下只是个人理解）：
为什么联发科的“超多核”处理器玩游戏会卡？为什么处理器没有无限制的增加核心数？
因为日常生活需要集中运算力的需求多是游戏，游戏基本没有针对CPU多核心做优化。
举个例子：像大型端游，大部分的CPU计算力需要主攻玩家的互动状态，以及用户画面的实时更新。
这个过程计算的目标不多，但又不能拆分进行多线程计算，所以就讲究单线程(单核)的计算力。
这也就是为什么现在市面的cpu为什么不无限的增加cpu，因为游戏时需要单核的运算力。
但是当CPU把运算好的画面数据交给GPU渲染(输出到显示器)时，又讲究GPU的计算力了，因为GPU是典型的多核心运算。
这就用到了多线程，因为画面是一帧一帧显示的(注：视频是由很多张图片连续播放实现的，每一张称为一帧)。
实际上CPU和GPU运行原理一样，但是GPU有更多核心，目的就是提高并行的执行力，以快速的渲染视频。
在计算机中并行是真正的同时执行，需要多个物理核心的支持。并发是切换0时间片的概念(就是压榨核心的计算力)。
矛盾冲突：CPU开启多线程不就可以代替GPU了？
一个人的精力毕竟有限，你不能让我边吃边拉shi吧？就好比你的嘴用来吃饭，屁股我就不说了~
矛盾冲突：既然这样为什么不把CPU设计成多核的？
按我的理解是一方面实现按需选取配置，还有就是实现分工处理数据，
还有就是你看现在的显卡需要很多风扇才能压住温度，太猛了！！！
这就好比你为什么补涨两个嘴，消化完，直接从另一个嘴出来？
敲黑板：我们得明白计算机是模拟人脑造出来的，其实是人脑的代替品，你非要刨根问底，你得去研究宇宙了。
单线程处理的过程是这样的：
处理第一帧，然后第二帧，第三帧。。。。都在后面排队。假如每个图片输出需要5ms，1000张就需要5000ms。
敲黑板：
处理一帧画面用不了太多GPU的计算力，但还是会消耗少量时间。
就好比你切菜觉得很简单，我一次给你一个菜叶，连着给你100个试试？
多线程处理的过程是这样的：
比如我们开启10个线程，实际上就是一次拿出10帧画面，多个线程同时处理。目的就是压栈CPU的计算力
敲黑板：
多线程实际上加大了线程切换的开销，但是成功压榨GPU核心的计算力。我们还是切菜为例，不过这次我一次给你摆放10个菜叶，让你连着切没有休息的间隙，你很快切完1000个菜叶。
现在我们明白了，当处理大型任务时(游戏)可以使用单线程，处理碎片化任务时开启多线程。
就好比我搬一桶水基本把我们的力量全用上了，但是让我切一片菜叶，不费吹灰之力，我们可以同时切多个。
计算机里面的多线程并发并不是真正的同时运算。比如切菜叶它(cpu)是一个个切的，只不过它连续切，而且速度快，你看了一个假象，认为是并行(同时运行)的。
