应fallback到平台API：Linux用sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN)，Windows用GetSystemInfo()；容器环境需优先读取cgroup限制，再逐级降级。
std::thread::hardware_concurrency() 返回 0 怎么办
std::thread::hardware_concurrency() 是最直接的 C++ 标准方式，但它不保证返回有效值——在某些编译器、静态链接场景或嵌入式环境中，可能返回 0。这不是 bug，而是标准允许的“实现定义”行为。
遇到 0，说明底层无法可靠探测，不能当作“单核”处理，更不能直接用于线程池初始化。此时必须 fallback 到平台 API。
- Linux/macOS：读取
/proc/cpuinfo（Linux）或调用sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN) - Windows：调用
GetSystemInfo()或GetLogicalProcessorInformation() - 跨平台项目建议封装一层检测逻辑，优先用
std::thread::hardware_concurrency()，为0时再走系统调用
Linux 下读 /proc/cpuinfo 的坑
很多人直接 grep processor 行数：grep -c '^processor' /proc/cpuinfo，这看似简单，但容易误算。
真正应关注的是 cpu cores（物理核心数）和 siblings（逻辑处理器数），而 processor 行数反映的是启用的逻辑 CPU 总数（含超线程）。如果你要控制并行度，通常该用逻辑 CPU 数，但需确认系统是否禁用了部分核心（如通过 isolcpus 启动参数）。
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- 更健壮的做法是用
sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN)，它返回当前在线的逻辑 CPU 数，已考虑热插拔和内核隔离 - 避免解析
/proc/cpuinfo字符串——格式在不同架构（ARM/PowerPC）上不一致，且空格/缩进可能变化 - 若必须解析，请按
^processor[[:space:]]*:正则匹配，并跳过注释行和空行
Windows 上 GetLogicalProcessorInformation 的替代方案
GetLogicalProcessorInformation() 功能全但接口复杂：需两次调用（先查缓冲区大小，再分配内存）、手动遍历 PSYSTEM_LOGICAL_PROCESSOR_INFORMATION 数组、过滤 RelationProcessorCore 类型——稍有不慎就 crash 或漏核。
对大多数用途，GetSystemInfo() 更轻量且足够：
SYSTEM_INFO si; GetSystemInfo(&si); int core_count = si.dwNumberOfProcessors; // 返回逻辑处理器总数
-
dwNumberOfProcessors是当前会话可见的逻辑 CPU 数，尊重进程亲和性（affinity mask）和组策略限制 - 如果需要区分物理/逻辑核心，或做 NUMA 感知调度，才值得上
GetLogicalProcessorInformationEx() - 注意：Windows Server 2012+ 支持 >64 个逻辑 CPU，此时需用
GetActiveProcessorCount()并传入ALL_PROCESSOR_GROUPS
std::thread::hardware_concurrency() 的实际表现差异
这个函数在不同 STL 实现中行为不一：libstdc++（GCC）通常调用 sysconf 或 GetSystemInfo；libc++（Clang）在 macOS 上用 host_processor_info；MSVC 的实现则依赖 Windows API。但共同点是：它不考虑当前进程被限制的 CPU 资源（如 cgroups、Docker --cpus、Windows Job Object）。
- 容器环境里，
std::thread::hardware_concurrency()仍返回宿主机总核数，而非cgroup v1 cpu.cfs_quota_us / cpu.cfs_period_us计算出的可用核数 - 若程序需适配资源受限环境，应优先读取
/sys/fs/cgroup/cpu.max（cgroup v2）或/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us（v1） - 没有银弹：生产服务建议组合使用——先查 cgroup 限制，再 fallback 到
hardware_concurrency()，最后 fallback 到系统 API
核数不是常量，尤其在容器、虚拟机、云环境里，硬编码或只查一次很容易在部署后跑偏。每次初始化线程池前，最好重新评估可用并发度。
