多线程系统优化软件的方法主要包括以下几点：

并行处理：

将任务分解为多个线程，每个线程独立执行一部分任务，实现任务的并行处理，从而提高软件的运行效率和性能表现。

合理分配系统资源：

确保各个线程之间的资源竞争得到优化，合理分配系统资源，提高系统的稳定性和响应性。

使用线程池：

线程池可以帮助管理线程的数量，避免创建过多的线程导致性能下降。例如，在C中可以使用`ThreadPool`类来使用线程池。

减少线程同步开销：

同步操作会引入额外的开销，尽量减少线程之间的同步操作，使用无锁数据结构来减少同步开销。

使用异步编程：

使用`async`和`await`关键字可以简化异步编程，避免阻塞线程的情况，提高程序的响应性和性能。

选择正确的并发工具：

现代编程语言和库提供了丰富的工具和框架，例如Java的`java.util.concurrent`包、Python的`threading`和`multiprocessing`模块等，根据应用的具体需求选择合适的工具是关键。

避免死锁和竞态条件：

死锁是多线程程序中常见的问题，使用定时器、锁超时或特定的算法如银行家算法可以避免死锁。竞态条件则是由于多个线程的不确定的交互顺序导致的，需要注意任务拆分的粒度，以免过度拆分导致线程调度开销过大。

优化线程间的通信：

线程间的通信可能会成为性能瓶颈，特别是在高度并发的应用中。考虑使用无锁数据结构、消息传递或其他低延迟的通信机制。

监控和调优：

使用性能分析工具和监控工具来分析程序的性能瓶颈，找到问题并进行调优。

合理设置线程数量：

线程数量的设置对于多线程程序的性能有很大影响。通常，线程数量应该等于CPU核心数或者是CPU核心数的两倍，以充分利用CPU资源。但这也取决于任务类型和具体场景，需要根据实际情况进行调整。

通过以上方法，可以有效地优化多线程系统，提高软件的性能和稳定性。在实际应用中，需要根据具体的应用场景和需求，选择合适的优化策略和工具。