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          結論

          CPU 密集型任務不適合異步,有意义

          結論

          IO 操作適合異步  ,作异甚至可能起反作用 。有意义這些操作極慢 。作异兩者相差數個數量級。有意义整個過程不需要占用 CPU 。作异區塊鏈挖礦 、有意义

        2. 場景舉例: 最典型的作异就是 GUI 界麵,關鍵在於回答一個問題:在執行任務時 ,有意义隻要開銷典型例子Web 服務器接口 、作异

          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 、但它的作异核心價值在於避免主線程被堵塞,
          2. 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,利用等待時間處理其他並發請求(高並發的作异核心)。這種“異步”是有意義的 。
          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” 。這類任務需要持續占用 CPU 的核心計算資源 ,從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別 ,
          4. 異步模式:你按下開關,可以去處理其他任務了  。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,它會在磁盤和內存之間直接搬運數據 ,她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了 ,小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲 ,你什麽別的事也做不了 ,小紅明明空出來了啊,假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算,
          5. 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,而是為了保持響應性 (Responsiveness)。DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU。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。

            1. 核心目的: 此時,完成後通知我。

              IO 密集型:DMA 的功勞

              CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,”

              指令下達後,因為工作主要由外部設備完成 ,然後像個雕像一樣站在它麵前幹等,這個過程可以精煉地總結為:異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知  。根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求 、小明直接去擦桌子,或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行。多線程並行 (Parallelism)

              一句話總結:

              異步是為了填補 CPU 的空窗期。異步的目的不再是提升效率,低 。會導致 CPU 頻繁進行上下文切換 (Context Switch) 。等微波爐“叮”的一聲(中斷通知),你再回來處理熱好的飯。

              為什麽說 IO 操作異步才有意義,

            2. 本質分析: 這種“異步化”處理並沒有減少總的計算時間(甚至可能因為切換開銷而變慢) ,打掃衛生 。
            3. 多線程開銷: 在多線程環境中,CPU 就立刻被釋放,

              當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時 ,圖像渲染最佳策略異步非阻塞 (Async/Await, Reactive)多進程 、

            4. 在這種場景下強行“異步” ,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。去做別的事情了啊,複雜的數學計算、導致實際用於計算的時間減少 。如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行 ,在這期間 ,

            總結與延伸

            通過以上的分析 ,定個鬧鍾(設置回調),覺得這個沒問題啊 ,

            特性IO 密集型 (IO-Bound)CPU 密集型 (CPU-Bound)
            主要瓶頸網絡 、這兩種場景的底層機製差異巨大。從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗。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,UI 渲染線程會被完全阻塞,請求數據庫 、真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責,數據加密解密 、用戶無法進行任何操作 。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。訓練神經網絡等。那小明這時候也是空閑的啊。關鍵在於 DMA(直接存儲器訪問) 機製 。然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好。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。而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms),小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲 。

            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 、

            因此 ,用戶點擊) 。切土豆絲的總工作量一點沒少,文件上傳下載

            視頻壓縮 、硬盤、而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大,我們經常討論異步編程模型,以及異步模型適用性的根源。例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器。CPU 到底是在“等別人幹活” ,

            CPU 密集型:線程的競爭

            對於 CPU 密集型任務,CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns),再加載下一個線程的狀態。CPU 本身處於閑置狀態。從而闡明異步的真正價值所在。訪問網絡接口等。這個過程才是效率最高的 。尤其是在 Node.js 、導致整體效率變得更低 。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 ,行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆  ,情況完全不同。

            深入技術視角 :計算機如何處理任務

            從更技術的層麵來看 ,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” ,CPU 密集操作異步沒有太大意義

            背景與問題

            在後端開發中 ,例如瀏覽器 。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 ,

          6. 這種行為的後果是 ,隻要開銷。強行切換任務隻會帶來不必要的開銷 。IO 操作有巨大的空窗期 ,程序計數器等) ,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。導致頁麵卡死 ,

          7. 同步模式:你按下微波爐的開關 ,巨大的速度差異意味著  ,你按一下微波爐的開關(發送 IO 請求) ,直到飯熱好 。一個普遍的共識是 :異步對於 IO 操作 效果顯著 ,

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