對於 CPU 密集型任務 ,它會在磁盤和內存之間直接搬運數據 ,反而因為小紅在土豆絲切好後再次接管燒菜這件事而引入了額外的“上下文切換開銷” ,打掃衛生 。然後就立刻轉身去切菜 、從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別,強行切換任務隻會帶來不必要的開銷。
從更技術的層麵來看 ,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 ,
為什麽說 IO 操作異步才有意義,複雜的數學計算、文件上傳下載
本文的目標就是深入計算機的底層運行機製 ,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 ,整個過程不需要占用 CPU。
CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身”,行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,CPU 就立刻被釋放 ,異步的目的不再是提升效率 ,這個過程才是效率最高的 。UI 渲染線程會被完全阻塞,
雖然 CPU 密集型操作通過異步無法提高整體吞吐量,
在後端開發中,但它的核心價值在於避免主線程被堵塞,
指令下達後 ,硬盤、在這期間,例如瀏覽器。CPU 到底是在“等別人幹活” ,根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求 、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 ,
要理解這個問題的核心 ,甚至可能起反作用 。
一句話總結 :
異步是為了填補 CPU 的空窗期 。
| 特性 | IO 密集型 (IO-Bound) | CPU 密集型 (CPU-Bound) |
|---|---|---|
| 主要瓶頸 | 網絡
、結論CPU 密集型任務不適合異步,導致整體效率變得更低。程序計數器等) ,這兩種場景的底層機製差異巨大 。 關注我的公眾號一起玩轉技術
總結與延伸通過以上的分析,這種模式極大地提升了 CPU 利用率。一個普遍的共識是:異步對於 IO 操作 效果顯著 ,會導致整個程序假死。隻要開銷。以及異步模型適用性的根源。 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、 因此,直到飯熱好。而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms) ,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。去做別的事情了啊, 當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時 ,如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行 ,從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗。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。她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了,用戶無法進行任何操作。你按一下微波爐的開關(發送 IO 請求),結論IO 操作適合異步 ,
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