提高多线程服务器接收效率的计算方式主要包括以下几个方面：
1. 优化数据结构：选择合适的数据结构可以提高多线程服务器的接收效率。例如，使用哈希表（hash table）可以快速查找和插入数据，而使用链表或队列可以方便地处理数据的插入和删除操作。
2. 使用缓存：将常用的数据存储在内存中，可以减少对磁盘的访问次数，从而提高服务器的接收效率。常见的缓存策略有LRU（Least Recently Used）、FIFO（First In First Out）等。
3. 异步处理：将耗时的操作放在后台线程中执行，可以避免阻塞主线程，从而提高服务器的接收效率。例如，可以使用Python的`asyncio`库来实现异步处理。
4. 负载均衡：通过将请求分发到多个服务器节点上，可以降低单个服务器的负载压力，从而提高整体的接收效率。常见的负载均衡策略有轮询、随机、最少连接数等。
5. 优化算法：针对特定的业务场景，可以优化算法以减少计算量和时间复杂度，从而提高服务器的接收效率。例如，对于排序、搜索等操作，可以使用更高效的算法（如归并排序、二分查找等）。
6. 压缩数据：通过压缩数据可以减少传输的数据量，从而降低服务器的接收压力。常见的数据压缩方法有Huffman编码、LZ77等。
7. 网络优化：优化网络设备和配置，可以提高数据传输速度，从而提高服务器的接收效率。常见的网络优化措施有带宽扩容、优化路由策略等。
8. 容错机制：在多线程服务器中引入容错机制，如重试、超时处理等，可以提高服务器的稳定性和可靠性，从而提高接收效率。
9. 监控与报警：通过实时监控服务器的性能指标，可以及时发现问题并进行优化，从而提高服务器的接收效率。常见的性能监控工具有Prometheus、Grafana等。
10. 代码优化：对服务器端的代码进行优化，可以提高程序的运行效率，从而提高服务器的接收效率。常见的代码优化方法有减少冗余计算、使用更高效的数据结构和算法等。
总之，提高多线程服务器接收效率需要从多个方面入手，综合考虑数据结构、缓存、异步处理、负载均衡、算法优化、压缩数据、网络优化、容错机制、监控与报警以及代码优化等方面。通过综合运用这些技术手段，可以有效地提高多线程服务器的接收效率。
