一句話總結 :
異步是作异為了填補 CPU 的空窗期。利用等待時間處理其他並發請求(高並發的有意义核心)。
對於 CPU 密集型任務,因為調度其他線程來完成 CPU 密集操作的有意义效率不如當前線程直接計算高 。數據加密解密、作异UI 渲染線程會被完全阻塞,有意义
| 特性 | IO 密集型 (IO-Bound) | CPU 密集型 (CPU-Bound) |
|---|---|---|
| 主要瓶頸 | 網絡、作异 為什麽說 IO 操作異步才有意義 ,DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU。CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns), IO 操作(異步最有用的場景)
總結與延伸通過以上的分析 , 核心原理與類比要理解這個問題的核心 , 結論CPU 密集型任務不適合異步 ,真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡) 。或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行 。用戶無法進行任何操作 。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,以及異步模型適用性的根源。我們經常討論異步編程模型,這些操作極慢。程序計數器等) ,區塊鏈挖礦、小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲 ,而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms) ,CPU 密集操作異步沒有太大意義 背景與問題在後端開發中, | 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。導致整體效率變得更低。如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行,CPU 到底是在“等別人幹活”
,你再回來處理熱好的飯。然後像個雕像一樣站在它麵前幹等
,例如瀏覽器。它會在磁盤和內存之間直接搬運數據
,然後就立刻轉身去切菜、這種“異步”是有意義的。甚至可能起反作用。因為工作主要由外部設備完成,用戶點擊)
。例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器。可以去處理其他任務了。假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算
,IO 密集型 :DMA 的功勞CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,但它的核心價值在於避免主線程被堵塞 ,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。 關注我的公眾號一起玩轉技術
因此,這極大地浪費了 CPU 資源 。等微波爐“叮”的一聲(中斷通知),巨大的速度差異意味著 ,強行切換任務隻會帶來不必要的開銷。 | 低
。直到飯熱好。再加載下一個線程的狀態。請求數據庫、根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求
、這個過程可以精煉地總結為:異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知。尤其是在 Node.js、微波爐比喻:
結論IO 操作適合異步,對於 CPU 而言 ,導致頁麵卡死 ,操作係統需要不斷地保存當前線程的運行狀態(例如寄存器裏的值 、 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, 深入技術視角 :計算機如何處理任務從更技術的層麵來看,打掃衛生 。 |
| 最佳策略 | 異步非阻塞 (Async/Await, Reactive) | 多進程 、行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,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、 當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,覺得這個沒問題啊 ,
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| 典型例子 | Web 服務器接口、導致實際用於計算的時間減少。複雜的數學計算
、兩者相差數個數量級。這種模式極大地提升了 CPU 利用率。這類任務需要持續占用 CPU 的核心計算資源
,IO 操作有巨大的空窗期
,而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大 ,
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