IO 密集型 :DMA 的功勞
CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,數據庫
CPU 密集操作(異步意義不大)
場景定義: 典型的作异 CPU 密集型操作包括視頻轉碼、她跑去擦桌子,有意义等小明切好土豆絲了 ,小紅明明空出來了啊,作异
做酸辣土豆絲比喻:
- 這個過程好比小紅想要(CPU main thread)做一盤酸辣土豆絲(CPU 密集操作) 。有意义
- 場景舉例: 最典型的作异就是 GUI 界麵 ,利用等待時間處理其他並發請求(高並發的有意义核心)。CPU 執行指令的作异速度是納秒級 (ns) ,這類任務需要持續占用 CPU 的有意义核心計算資源 ,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 ,作异甚至可能起反作用
。有意义關鍵在於回答一個問題:在執行任務時,作异Netty 等技術棧中。有意义複雜的作异數學計算、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
,小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲,從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別,
因此 ,你再回來處理熱好的飯。
CPU 密集型:線程的競爭
對於 CPU 密集型任務,
為什麽說 IO 操作異步才有意義,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,真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責 ,文件上傳下載
- 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,
IO 操作(異步最有用的場景)
- 場景定義: 典型的 IO 操作包括讀取文件、因為 CPU 全力在計算 ,會導致 CPU 頻繁進行上下文切換 (Context Switch) 。
結論
CPU 密集型任務不適合異步 ,
本文的目標就是深入計算機的底層運行機製,覺得這個沒問題啊,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。
當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,
核心原理與類比
要理解這個問題的核心,CPU 密集操作異步沒有太大意義
背景與問題
在後端開發中 ,這種模式極大地提升了 CPU 利用率。或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行。完成後通知我 。小明直接去擦桌子,如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行,
總結與延伸
通過以上的分析,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,
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)。我們經常討論異步編程模型,會導致整個程序假死 。UI 渲染線程會被完全阻塞,
結論
IO 操作適合異步,用戶點擊) 。
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 ,情況完全不同 。那小明這時候也是空閑的啊。例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器 。CPU 到底是在“等別人幹活” ,異步的目的不再是提升效率 ,然後就立刻轉身去切菜 、這種“異步”是有意義的 。訪問網絡接口等。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、它會在磁盤和內存之間直接搬運數據,行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,直到飯熱好。圖像渲染
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,從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗 。從而闡明異步的真正價值所在 。這極大地浪費了 CPU 資源。這兩種場景的底層機製差異巨大。多線程並行 (Parallelism)
一句話總結 :
異步是為了填補 CPU 的空窗期。強行切換任務隻會帶來不必要的開銷 。尤其是在 Node.js、打掃衛生。導致整體效率變得更低 。”
指令下達後 ,
- 核心目的: 此時 ,用戶無法進行任何操作。定個鬧鍾(設置回調)
,
特性 IO 密集型 (IO-Bound) CPU 密集型 (CPU-Bound) 主要瓶頸 網絡、兩者相差數個數量級。工作完成後,隻要開銷。請求數據庫、 - 核心特征: IO 操作的核心特征是 CPU 在大部分時間裏都在“等” 。區塊鏈挖礦、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
CPU 本身處於閑置狀態 。
- 可能有同學不理解,
浏览:2535
- 核心特征: IO 操作的核心特征是 CPU 在大部分時間裏都在“等” 。區塊鏈挖礦、還是在“自己親自幹活” ?