- 這極大地浪費了 CPU 資源
。作异
深入技術視角 :計算機如何處理任務
從更技術的有意义層麵來看,
結論
IO 操作適合異步,作异DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU 。有意义你什麽別的作异事也做不了 ,還是有意义在“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。而是作异為了保持響應性 (Responsiveness)。用戶無法進行任何操作 。有意义在這期間,作异行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆 ,有意义UI 渲染線程會被完全阻塞,作异假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的有意义同步計算,她跑去擦桌子,作异等小明切好土豆絲了 ,隻要開銷。有意义
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)
。作异可以去處理其他任務了。
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、
IO 密集型 :DMA 的功勞
CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,導致整體效率變得更低。工作完成後 ,小紅明明空出來了啊 ,這兩種場景的底層機製差異巨大。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 、但在一種特殊場景下,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”,再加載下一個線程的狀態 。因為工作主要由外部設備完成 ,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,Netty 等技術棧中。
- 可能有同學不理解,
結論
CPU 密集型任務不適合異步 ,
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如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行 ,情況完全不同 。
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,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,
- 核心目的: 此時
,多線程並行 (Parallelism)
一句話總結:
異步是為了填補 CPU 的空窗期 。從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗。小明直接去擦桌子 ,這種“異步”是有意義的。根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求、CPU 就立刻被釋放,CPU 到底是在“等別人幹活”,複雜的數學計算 、或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行。然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好。文件上傳下載
視頻壓縮、 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)。對於 CPU 而言,真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡)。
- 同步模式 :你按下微波爐的開關,CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns) ,例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器 。請求數據庫 、訓練神經網絡等。這些操作極慢。這種模式極大地提升了 CPU 利用率。導致實際用於計算的時間減少。完成後通知我。
- 多線程開銷: 在多線程環境中,數據加密解密 、例如瀏覽器。這類任務需要持續占用 CPU 的核心計算資源,一個普遍的共識是:異步對於 IO 操作 效果顯著 ,
- 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 ,
- 場景舉例: 最典型的就是 GUI 界麵,
為什麽說 IO 操作異步才有意義 ,訪問網絡接口等 。
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、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,
CPU 密集型 :線程的競爭
對於 CPU 密集型任務 ,但它的核心價值在於避免主線程被堵塞,因為 CPU 全力在計算 ,它會在磁盤和內存之間直接搬運數據,真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責 ,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,然後就立刻轉身去切菜 、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。我們經常討論異步編程模型 ,這個過程可以精煉地總結為 :異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知 。
當我們的代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時,你按一下微波爐的開關(發送 IO 請求) ,數據庫
- 場景定義: 典型的 IO 操作包括讀取文件、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,
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 。
- 這個過程好比你(CPU)在餐廳後廚用微波爐熱飯(執行 IO 操作)
。作异可以去處理其他任務了。





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