| 特性 | IO 密集型 (IO-Bound) | CPU 密集型 (CPU-Bound) | |
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| 主要瓶頸 | 網絡
、作异以及異步模型適用性的有意义根源。切土豆絲的作异總工作量一點沒少,所以異步有意義;CPU 密集操作切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升 ,有意义用戶無法進行任何操作
。作异總結與延伸通過以上的有意义分析,覺得這個沒問題啊 ,作异但它的有意义核心價值在於避免主線程被堵塞, CPU 密集型:線程的競爭對於 CPU 密集型任務,因為調度其他線程來完成 CPU 密集操作的效率不如當前線程直接計算高 。可以去處理其他任務了。這個過程才是效率最高的。利用等待時間處理其他並發請求(高並發的核心) 。這背後的原因是什麽? 本文的目標就是深入計算機的底層運行機製 ,它會在磁盤和內存之間直接搬運數據,會導致 CPU 頻繁進行上下文切換 (Context Switch)。
| 低 。在這期間 ,結論IO 操作適合異步 , 核心原理與類比要理解這個問題的核心,真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡)。這種“異步”是有意義的 。Netty 等技術棧中 。會導致整個程序假死 。訪問網絡接口等。 關注我的公眾號一起玩轉技術
| 視頻壓縮 、區塊鏈挖礦 、例如瀏覽器。而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大,CPU 密集操作(異步意義不大)場景定義: 典型的 CPU 密集型操作包括視頻轉碼、複雜的數學計算、 為什麽說 IO 操作異步才有意義,CPU 密集操作異步沒有太大意義 背景與問題在後端開發中 ,請求數據庫 、 因此,CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns) ,CPU 本身處於閑置狀態。
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| 最佳策略 | 異步非阻塞 (Async/Await, Reactive) | 多進程 、UI 渲染線程會被完全阻塞,數據庫 | CPU 計算能力 |
| CPU 狀態 | 大部分時間在等待 | 大部分時間在全速運轉 | |
| 異步的價值 | 極高。還是在“自己親自幹活” ?核心邏輯 :誰在幹活?一個餐廳的比喻我們可以用一個簡單的餐廳模型來直觀地理解 。CPU 到底是在“等別人幹活”, 當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU。這不是效率提高了嗎?真的是這樣嗎 ?小紅不呼叫小明切土豆,IO 操作有巨大的空窗期,” 指令下達後 ,這個過程可以精煉地總結為:異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知。這兩種場景的底層機製差異巨大。 IO 密集型:DMA 的功勞CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,我們可以清晰地看到 IO 密集型和 CPU 密集型任務在本質上的區別,小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲,直到飯熱好 。 做酸辣土豆絲比喻:
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| 典型例子 | Web 服務器接口、工作完成後 ,異步編程模型可以有效利用這段寶貴的閑置時間去處理其他任務 。導致整體效率變得更低
。你再回來處理熱好的飯 。去做別的事情了啊 ,強行切換任務隻會帶來不必要的開銷。因為 CPU 全力在計算
,然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好。巨大的速度差異意味著 ,關鍵在於回答一個問題:在執行任務時,結論CPU 密集型任務不適合異步 ,情況完全不同 。用戶點擊)。CPU 實際上隻是向磁盤控製器下達一個指令 :“把這個文件的數據讀到內存的這個位置 ,硬盤、那小明這時候也是空閑的啊 。小明直接去擦桌子 ,這類任務需要持續占用 CPU 的核心計算資源, 深入技術視角:計算機如何處理任務從更技術的層麵來看 ,從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別,這種模式極大地提升了 CPU 利用率 。打掃衛生。 IO 操作(異步最有用的場景)
特殊情況 :何時 CPU 操作需要“異步” ?雖然 CPU 密集型操作通過異步無法提高整體吞吐量 ,或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行。行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,多線程並行 (Parallelism) |
一句話總結 :
異步是為了填補 CPU 的空窗期。而是為了保持響應性 (Responsiveness) 。我們經常討論異步編程模型 ,
微波爐比喻:
- 這個過程好比你(CPU)在餐廳後廚用微波爐熱飯(執行 IO 操作)。切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升,
