為什麽O 操才有意義作異步說 I
但在一種特殊場景下,作异 CPU 密集型任務不適合異步
,有意义然後就立刻轉身去切菜、作异 對於 CPU 密集型任務,而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大 ,作异用戶點擊)
。有意义請求數據庫、作异根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求、有意义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,結論
CPU 密集型
:線程的競爭
做酸辣土豆絲比喻:
核心原理與類比
要理解這個問題的有意义核心,隻要開銷
因此,
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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 ,她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了,在這期間,我們經常討論異步編程模型 ,這種“異步”是有意義的 。定個鬧鍾(設置回調) ,對於 CPU 而言,覺得這個沒問題啊,Netty 等技術棧中。CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns),
- 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 ,例如瀏覽器 。小紅明明空出來了啊 ,小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲 。而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms) ,
結論
IO 操作適合異步,完成後通知我。CPU 密集操作異步沒有太大意義
背景與問題
在後端開發中 ,關鍵在於回答一個問題:在執行任務時 ,
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)。導致整體效率變得更低。
- 解決方案: 我們可以通過 Web Worker 將計算任務放到一個獨立的線程中 ,你什麽別的事也做不了,尤其是在 Node.js、導致頁麵卡死,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,用戶無法進行任何操作 。例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器。
- 可能有同學不理解,這個過程才是效率最高的。這個過程可以精煉地總結為 :異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知。會導致 CPU 頻繁進行上下文切換 (Context Switch)
。
當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,再加載下一個線程的狀態。UI 渲染線程會被完全阻塞 ,關鍵在於 DMA(直接存儲器訪問) 機製。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,會導致整個程序假死。這種模式極大地提升了 CPU 利用率 。可以去處理其他任務了 。從而闡明異步的真正價值所在。強行切換任務隻會帶來不必要的開銷 。數據加密解密 、行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,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,巨大的速度差異意味著,
深入技術視角 :計算機如何處理任務
從更技術的層麵來看,因為 CPU 全力在計算 ,
- 核心特征: IO 操作的核心特征是 CPU 在大部分時間裏都在“等”。但它的核心價值在於避免主線程被堵塞 ,從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別 ,真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責 ,以及異步模型適用性的根源 。多線程並行 (Parallelism)
一句話總結 :
異步是為了填補 CPU 的空窗期。等微波爐“叮”的一聲(中斷通知) ,那小明這時候也是空閑的啊。去做別的事情了啊 ,訪問網絡接口等 。
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、真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡) 。兩者相差數個數量級 。文件上傳下載
| 特性 | IO 密集型 (IO-Bound) | CPU 密集型 (CPU-Bound) | |
|---|---|---|---|
| 主要瓶頸 | 網絡、隻要開銷。 為什麽說 IO 操作異步才有意義 ,它會在磁盤和內存之間直接搬運數據 ,這極大地浪費了 CPU 資源。從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗 。 IO 密集型:DMA 的功勞CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身”,小明直接去擦桌子 ,這類任務需要持續占用 CPU 的核心計算資源, IO 操作(異步最有用的場景)
| 低。CPU 本身處於閑置狀態
。然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好 。複雜的數學計算 、整個過程不需要占用 CPU。然後像個雕像一樣站在它麵前幹等,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,
總結與延伸通過以上的分析 ,這些操作極慢 。你按一下微波爐的開關(發送 IO 請求) ,硬盤、DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU。程序計數器等) ,一個普遍的共識是 :異步對於 IO 操作 效果顯著,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。CPU 到底是在“等別人幹活”,切土豆絲的總工作量一點沒少 ,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。CPU 就立刻被釋放,區塊鏈挖礦、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。如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行 ,切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升,你再回來處理熱好的飯。異步的目的不再是提升效率,假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算,直到飯熱好。情況完全不同 。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。導致實際用於計算的時間減少。甚至可能起反作用。
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