Java 当线程数大于内核数时，简单的并行计算可以获得更好的结果

我有一个简单的Java应用程序，它基本上将计数器增加6亿次。我将此任务分为几个线程，每个线程递增自己的计数器，最后对这些计数器求和。
奇怪的是，拥有比内核更多的线程可以获得更好的性能：

平均计算时间示例（在六核英特尔I7-9850H上）：

• 有6个线程，每个线程的增量为100M，产生97ms
• 具有60个线程，每个线程的增量为10M，产生61 ms

AFAIK Java将每个线程映射到一个真正的系统线程。
知道为什么会发生这种情况吗？

编辑：
原因是否可能是我的计算机有许多其他正在运行的进程和线程，因此60个线程与所有其他驻留线程的竞争比只有6个线程在CPU资源上竞争要好

增量法的代码：

private static void incrementWithLockFree(long increments, int threads) throws InterruptedException {
    final long[] numbers = new long[threads];
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(threads);
    for (int task = 0; task < threads; task++) {
      int finalTask = task;
      threadPool.submit(() -> {
        for (long increment = 0; increment < increments; increment++) {
          numbers[finalTask]++;
        }
      });
    }
    threadPool.shutdown();
    threadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.DAYS);
    long number = 0;
    for (long num : numbers) {
      number += num;
    }
    System.out.println(number);
  }

private static void incrementWithLockFree（长增量，int线程）抛出中断异常{
最终长[]个数=新长[螺纹]；
ExecutorService线程池=Executors.newFixedThreadPool（线程）；
for（int task=0；task{
对于（长增量=0；增量<增量；增量++）{
数字[最终任务]+；
}
});
}
threadPool.shutdown（）；
线程池。等待终止（1，时间单位。天）；
长数=0；
for（长数值：数字）{
数字+=num；
}
系统输出打印项次（编号）；
}

在我的系统上，线程越少，性能越好

原因是否可能是我的计算机有许多其他正在运行的进程和线程，因此60个线程与所有其他驻留线程的竞争比只有6个线程在CPU资源上竞争要好

对

如果这是一个真实的用例，请看一看，它针对多线程计数器场景进行了优化