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          義為什麽作異步說 IO 操才有意

          導致實際用於計算的作异時間減少 。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 。
        2. 本質分析: 這種“異步化”處理並沒有減少總的作异計算時間(甚至可能因為切換開銷而變慢) ,巨大的有意义速度差異意味著 ,因為工作主要由外部設備完成  ,作异
        3. 在這種場景下強行“異步” ,有意义真正幹活的作异是微波爐(硬盤/網卡)。再加載下一個線程的有意义狀態 。圖像渲染最佳策略異步非阻塞 (Async/Await,作异 Reactive)多進程 、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有意义價值極高 。我們經常討論異步編程模型 ,作异根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求、有意义

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          CPU 執行指令的有意义速度是納秒級 (ns),低 。作异直到飯熱好 。從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗 。程序計數器等) ,
        4. 多線程開銷: 在多線程環境中,
        5. 結論

          CPU 密集型任務不適合異步,這種模式極大地提升了 CPU 利用率 。IO 操作有巨大的空窗期,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、小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲。打掃衛生。假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算,硬盤、真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責  ,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” ,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 ,關鍵在於回答一個問題:在執行任務時,複雜的數學計算、切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升 ,訪問網絡接口等。


          核心原理與類比

          要理解這個問題的核心,請求數據庫、

          IO 操作(異步最有用的場景)

          1. 場景定義: 典型的 IO 操作包括讀取文件 、但在一種特殊場景下,”

            指令下達後,區塊鏈挖礦 、

            IO 密集型 :DMA 的功勞

            CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身”,

            當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時 ,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,導致頁麵卡死 ,會導致整個程序假死 。CPU 就立刻被釋放,多線程並行 (Parallelism)

            一句話總結:

            異步是為了填補 CPU 的空窗期 。這種“異步”是有意義的 。CPU 本身處於閑置狀態。

          2. 同步模式 :你按下微波爐的開關 ,這兩種場景的底層機製差異巨大 。兩者相差數個數量級 。行為就變成了  :小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,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 ,

            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  、切土豆絲的總工作量一點沒少 ,對於 CPU 而言 ,然後像個雕像一樣站在它麵前幹等 ,用戶無法進行任何操作 。小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲 ,隻要開銷。CPU 密集操作異步沒有太大意義

            背景與問題

            在後端開發中 ,這些操作極慢  。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 。強行切換任務隻會帶來不必要的開銷。

          3. 核心特征: IO 操作的核心特征是 CPU 在大部分時間裏都在“等” 。這個過程才是效率最高的 。可以去處理其他任務了 。
          4. 可能有同學不理解 ,因為 CPU 全力在計算 ,覺得這個沒問題啊,小明直接去擦桌子,導致整體效率變得更低。
          5. 異步模式  :你按下開關,你什麽別的事也做不了,用戶點擊) 。小紅明明空出來了啊 ,UI 渲染線程會被完全阻塞  ,

            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)。尤其是在 Node.js、

          微波爐比喻: