一般来说，这个值您都无需进行设置，但也有一些情况，需要设置这个值。那就是Worker线程用尽，此时除了DAC之外，您甚至无法连入SQL Server。
Worker实际上会对应Windows上的一个线程，并与某个特定Scheduler绑定，每一个Worker只要开始执行Task,除非Task完成，否则Worker永远不会放弃这个Task,如果一个Task在运行过程由于锁、IO等陷入等待，那么实际上Worker就会陷入等待。
此外，同一个连接内的多个Batch之间倾向于使用同一个Worker,比如第一个Batch使用了Worker 100,那么第二个Batch也同样倾向于是用Worker 100，但这并不绝对。
正在运行的任务所是用的Worker，我们可以通过DMV sys.dm_exec_requests查看正在运行的任务，其中的Task_Address列可以看到正在运行的Task,再通过sys.dm_os_tasks的Worker_Address来查看对应的Worker。
SQL Server会为每一个Worker保留大约2M左右的内存，对于每一个Scheduler上所能有的Worker数量是服务器的最大Worker数量/在线的Scheduler,每一个Scheduler所绑定的Worker会形成Worker池，这意味着每一个Scheduler需要Worker时，首先在Worker池中中查找空闲的Worker，如果没有空闲的Worker时，才会创建新的Worker。这个行为会和连接池类似。
那么当一个Scheduler空闲超过15分钟，或是Windows面临内存压力时。SQL Server就会尝试Trim这个Worker池来释放被Worker所占用的内存。
Task
Task是Worker上运行的最小任务单元。只能拿到Worker的Task才能够运行。我们可以看下面一个简单的例子，如代码1所示。
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SELECT @@VERSION SELECT @@SPID |
代码1.一个连接上的两个Batch
代码1中的两个Batch属于一个连接，每一个Batch中都是一个简单的Task，如我们前面所说，这两个Task更倾向于复用同一个Worker，因为他们属于同一个连接。但也有可能，这两个Task使用了不同的Worker，甚至是不同的Scheduler。
除了用户所用的Task之外，还有一些永久的系统Task，这类Task会永远占据Worker，这些Task包括死锁检测、Lazy Writer等。
Task在Scheduler上的平均分配
新的Task还会尝试在Scheduler之间平均分配，可以通过sys.dm_os_schedulers来看到一个load_factor列，这列的值就是用于供Task向Scheduler进行分配时，用来参考。
每次一个新的Task进入Node时，会选择负载最少的的Scheduler。但是，如果每次都来做一次选择，那么就会在Task入队时造成瓶颈(这个瓶颈类似于TempDB SGAM页争抢)。因此SQL OS对于每一个连接，都会记住上次运行的Scheduler ID，在新的Task进入时作为提示(Hint)。但如果一个Scheduler的负载大于所有Scheduler平均值的20%，则会忽略这个提示。负载可以通过上面提到的load_factor列来看，对于某个Task运行的时间比较长，则很有可能造成Scheduler上Task分配的不均匀。
Worker的Yield
由于SQL Server是非抢占式调度，那么就不能为了完成某个Task，让Worker占据Scheduler一直运行。如果是这样，那么处于Runnable的Worker将会饥饿，这不利于大量并发，也违背了SQL OS调度的初衷。
因此，在合适的时间点让出Scheduler就是关键。Worker让出CPU使得其它Worker可以运行的过程称之为yield。yield大体可分为两种，一种是所谓的“natural yield”，这种方式是Worker在运行过程中被锁或是某些资源阻塞，此时，该Worker就会让出Scheduler来让其它Worker运行。另外一种情况是Worker没有遇到阻塞，但在时间片到了之后，主动让出Scheduler，这就是所谓的“voluntarily yield”，这也就是SOS_SCHEDULER_YIELD等待类型的由来，一个Worker由RUNNING状态转到WAITING状态的过程被称之为switching。SQL OS的一个基本思想就是，要多进行switching，来保证高并发。下面我们来看几种常见的yield场景：
● 基于时间片的voluntarily yield大概使得Worker每4秒yield一次。这个值可以通过sys.dm_os_schedulers的quantum_length_us列看到。
● 每64K结果集排序，就做一次yield。
● 语句complie，会做yield。
