- 核心目的有意义: 此時 ,數據加密解密、作异
- 解決方案: 我們可以通過 Web Worker 將計算任務放到一個獨立的有意义線程中 ,操作係統需要不斷地保存當前線程的作异運行狀態(例如寄存器裏的值、假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的有意义同步計算 ,CPU 實際上隻是作异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,尤其是在 Node.js 、但它的核心價值在於避免主線程被堵塞,
結論
IO 操作適合異步,然後就立刻轉身去切菜、然後像個雕像一樣站在它麵前幹等,小明直接去擦桌子 ,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,
總結與延伸
通過以上的分析,
| 特性 | IO 密集型 (IO-Bound) | CPU 密集型 (CPU-Bound) | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 主要瓶頸 | 網絡
、這種模式極大地提升了 CPU 利用率。對於 CPU 而言,小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲。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,做酸辣土豆絲比喻:
| ||||
| 最佳策略 | 異步非阻塞 (Async/Await, Reactive) | 多進程 、直到飯熱好
。訓練神經網絡等。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
。打掃衛生。CPU 密集型:線程的競爭對於 CPU 密集型任務,在這期間 , 深入技術視角:計算機如何處理任務從更技術的層麵來看,巨大的速度差異意味著 ,CPU 密集操作異步沒有太大意義 背景與問題在後端開發中,例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器。小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲 , 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 。 | 低。兩者相差數個數量級 。情況完全不同 。因為 CPU 全力在計算 ,異步的目的不再是提升效率,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 。切土豆絲的總工作量一點沒少 ,整個過程不需要占用 CPU 。CPU 本身處於閑置狀態 。CPU 就立刻被釋放 ,複雜的數學計算 、這個“保存現場”和“恢複現場”的過程本身就會消耗大量 CPU 資源 ,如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行 ,用戶點擊)。文件上傳下載 | 視頻壓縮
、” 指令下達後 ,例如瀏覽器 。切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升, 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、CPU 到底是在“等別人幹活” , 關注我的公眾號一起玩轉技術
| 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
。因為工作主要由外部設備完成
, 當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行 。 因此,甚至可能起反作用。這個過程才是效率最高的 。從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別,隻要開銷 。 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,行為就變成了 :小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆 ,訪問網絡接口等。那小明這時候也是空閑的啊。從而闡明異步的真正價值所在。CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns),小紅明明空出來了啊 ,IO 操作有巨大的空窗期 ,她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了, 結論CPU 密集型任務不適合異步,而是為了保持響應性 (Responsiveness)。你再回來處理熱好的飯。這種“異步”是有意義的。請求數據庫、硬盤、 為什麽說 IO 操作異步才有意義, 微波爐比喻:
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| 典型例子 | Web 服務器接口 、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”,導致整體效率變得更低
。你什麽別的事也做不了,Netty 等技術棧中
。這些操作極慢
。真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡)。我們經常討論異步編程模型 ,關鍵在於回答一個問題
:在執行任務時,根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求
、用戶無法進行任何操作。這極大地浪費了 CPU 資源。 |
一句話總結:
異步是為了填補 CPU 的空窗期 。
- 單線程阻塞: 在一個單線程環境(如 Node.js 主線程)中執行一個耗時很長的計算任務,而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms)
,關鍵在於 DMA(直接存儲器訪問) 機製 。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 ,導致實際用於計算的時間減少。
核心原理與類比
要理解這個問題的核心 ,
