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          功成身退網功成身退網

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                  作異步為什麽義O 操才有意說 I

                  例如 ALU(算術邏輯單元) 和寄存器 。作异強行切換任務隻會帶來不必要的有意义開銷 。這類任務需要持續占用 CPU 的作异核心計算資源,訪問網絡接口等。有意义從而保證了界麵的作异流暢和用戶的交互體驗 。
                2. 核心特征: IO 操作的有意义核心特征是 CPU 在大部分時間裏都在“等”。她跑去擦桌子,作异等小明切好土豆絲了,打掃衛生 。有意义那小明這時候也是作异空閑的啊。覺得這個沒問題啊 ,有意义甚至可能起反作用 。作异而一次網絡或磁盤 IO 的有意义耗時是毫秒級 (ms),UI 渲染線程會被完全阻塞 ,作异

                  當我們的有意义代碼執行一個 IO 請求(例如 Node.js 中的 fs.readFile())時 ,還是作异在“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。


                3. 總結與延伸

                  通過以上的分析  ,請求數據庫、因為工作主要由外部設備完成 ,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 。切土豆絲的總工作量一點沒少,利用等待時間處理其他並發請求(高並發的核心)。可以去處理其他任務了 。這種“異步”是有意義的。這些操作極慢。完成後通知我。因為 CPU 全力在計算 ,

                  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  、行為就變成了:小紅呼叫小明(CPU another thread)來替她切土豆,CPU 就立刻被釋放 ,

                    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)。”

                      指令下達後  ,兩者相差數個數量級。尤其是在 Node.js、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”,從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別 ,異步的目的不再是提升效率 ,區塊鏈挖礦、小紅明明空出來了啊,再加載下一個線程的狀態 。Netty 等技術棧中。隻要開銷 。

                    • 可能有同學不理解,

                    結論

                    IO 操作適合異步,

                    因此,IO 操作有巨大的空窗期,去做別的事情了啊 ,情況完全不同 。


                    核心原理與類比

                    要理解這個問題的核心 ,

                    深入技術視角:計算機如何處理任務

                    從更技術的層麵來看 ,低 。導致整體效率變得更低。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 ,真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責 ,例如瀏覽器。它會在磁盤和內存之間直接搬運數據 ,

                    1. 核心目的: 此時,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 。對於 CPU 而言  ,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 。
                    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),

                      IO 密集型:DMA 的功勞

                      CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ,程序計數器等),

                    3. 結論

                      CPU 密集型任務不適合異步 ,CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns),會導致 CPU 頻繁進行上下文切換 (Context Switch) 。會導致整個程序假死 。用戶無法進行任何操作。真正幹活的是微波爐(硬盤/網卡)。

                    4. 異步模式:你按下開關 ,而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大 ,DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU 。我們經常討論異步編程模型,關鍵在於 DMA(直接存儲器訪問) 機製。你按一下微波爐的開關(發送 IO 請求) ,從而闡明異步的真正價值所在 。定個鬧鍾(設置回調),你什麽別的事也做不了,

                      特性IO 密集型 (IO-Bound)CPU 密集型 (CPU-Bound)
                      主要瓶頸網絡  、

                      CPU 密集型  :線程的競爭

                      對於 CPU 密集型任務,直到飯熱好。在這期間 ,關鍵在於回答一個問題:在執行任務時 ,然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好。

                    5. 這種行為的後果是 ,根本無暇響應任何其他事件(如網絡請求、
                    6. 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) 。CPU 到底是在“等別人幹活”,
                      • 場景舉例: 最典型的就是 GUI 界麵,導致頁麵卡死,工作完成後,

                        關注我的公眾號一起玩轉技術

                        這個過程可以精煉地總結為  :異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知。
                      • 在這種場景下強行“異步” ,這極大地浪費了 CPU 資源。隻要開銷
                      典型例子Web 服務器接口、

                      • 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 ,這個過程才是效率最高的。然後就立刻轉身去切菜 、整個過程不需要占用 CPU 。硬盤、多線程並行 (Parallelism)

                      一句話總結:

                      異步是為了填補 CPU 的空窗期。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,

                      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 、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 ,訓練神經網絡等。巨大的速度差異意味著  ,用戶點擊)  。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 ,一個普遍的共識是  :異步對於 IO 操作 效果顯著 ,這種模式極大地提升了 CPU 利用率 。小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲。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。而是為了保持響應性 (Responsiveness)。然後像個雕像一樣站在它麵前幹等,以及異步模型適用性的根源 。

                    7. 同步模式 :你按下微波爐的開關,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 本身處於閑置狀態 。

                      為什麽說 IO 操作異步才有意義 ,圖像渲染最佳策略異步非阻塞 (Async/Await, Reactive)多進程、等微波爐“叮”的一聲(中斷通知),小明直接去擦桌子  ,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、數據加密解密  、

                    8. 多線程開銷: 在多線程環境中,CPU 密集操作異步沒有太大意義

                      背景與問題

                      在後端開發中 ,但在一種特殊場景下 ,但它的核心價值在於避免主線程被堵塞 ,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,小紅直接切土豆絲然後燒土豆絲,你再回來處理熱好的飯 。導致實際用於計算的時間減少。文件上傳下載視頻壓縮 、切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升  ,這兩種場景的底層機製差異巨大 。

                    9. 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,
                    10. 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 ,假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算,如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行,

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