什么是CPU密集型、IO密集型？什么是多进程与线程和协程？并行与并发？
参考：
线程和协程的区别的通俗说明：https://zhuanlan.zhihu.com/p/169426477
进程、线程、协程三者之间的联系与区别：https://zhuanlan.zhihu.com/p/122266718
程序代码的原理就是跟计算机说的话，跟人与人交流的话一样
CPU密集型（CPU-bound）
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，
I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
IO密集型（I/O bound）
IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高
I/O bound的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而pipeline做得不是很好，没有充分利用处理器能力
两者之间的区别：
多线程配置连接数量以及
一些进程绝大多数时间在计算上，称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，在线程中，线程数量和CPU数量相同 ，一般配置不会超过CPU数量+1，这样可以避免CPU来回切换。
操作数据,堵塞，这些类似的操作 称为I/O密集型，I/O-bound，在多线程中，一般配置的线程数量为2*CPU，比如我们在用360杀毒软件的时候，一边扫垃圾，一边扫漏洞，一边体检分数。
两者之间的区别：
CPU密集型的项目适合调用多进程
I/O密集则适合调用多线程
CPU密集型 vs IO密集型
我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。
IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。
总之，计算密集型程序适合C语言多线程，I/O密集型适合脚本语言开发的多线程。
CPU密集型 vs IO密集型 例子
网络爬虫就是一个非常典型的例子，爬虫在向服务器发起请求之后，有一段时间必须要等待服务器的响应返回，这种任务就属于 IO 密集型任务。对于这种任务，如果我们启用多线程，处理器就可以在某个线程等待的过程中去处理其他的任务，从而提高整体的爬取效率。
但并不是所有的任务都是 IO 密集型任务，还有一种任务叫作计算密集型任务，也可以称之为 CPU 密集型任务。顾名思义，就是任务的运行一直需要处理器的参与。此时如果我们开启了多线程，一个处理器从一个计算密集型任务切换到切换到另一个计算密集型任务上去，处理器依然不会停下来，始终会忙于计算，这样并不会节省总体的时间，因为需要处理的任务的计算总量是不变的。如果线程数目过多，反而还会在线程切换的过程中多耗费一些时间，整体效率会变低。
所以，如果任务不全是计算密集型任务，我们可以使用多线程来提高程序整体的执行效率。尤其对于网络爬虫这种 IO 密集型任务来说，使用多线程会大大提高程序整体的爬取效率。
进程与线程的关系图
一个进程可以有一个或多个线程，各个线程之间共享程序的内存空间(也就是所在进程的内存空间)。一个标准的线程由线程ID、当前指令指针(PC)、寄存器和堆栈组成。而进程由内存空间(代码、数据、进程空间、打开的文件)和一个或多个线程组成。
1.线程是程序执行的最小单位，而进程是操作系统分配资源的最小单位；
2.一个进程由一个或多个线程组成，线程是一个进程中代码的不同执行路线；
3.进程之间相互独立，但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间(包括代码段、数据集、堆等)及一些进程级的资源(如打开文件和信号)，某进程内的线程在其它进程不可见；
4.调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
线程与进程关系的示意图：
Python 有个不好的地方，刚刚上面讲到，如果我们有两个 CPU 那就有两个进程在执行（那四个 CPU 就是四个进程在执行），但是因为 Python 当中存在着 GIL，它即使有四个 CPU 每次也只有一个线程能进去，也就是说：同一时间当中，一个 CPU 上的一个进程中的一个线程在执行。剩下的都不能运行，我们的 Python 不能利用多核。
协程
协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
协程在子程序内部可中断的，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。
打个简单的比方吧，射雕英雄传看过吧，周伯通教郭靖一手画圆，一手画方，两只手同时操作，左右互搏，这个就是并行。普通人肯定做不到，不信你试试。你不能并行，却可以并发，你先左手画一笔，然后右手画一笔，同一时候只有一只手在操作，来回交替，直到完成两个图案是，这就是并发，协程主要的功能。
那什么是协程呢？协程 Coroutines 是一种比线程更加轻量级的微线程。类比一个进程可以拥有多个线程，一个线程也可以拥有多个协程，因此协程又称微线程和纤程。
可以粗略的把协程理解成子程序调用，每个子程序都可以在一个单独的协程内执行。
调度开销
线程是被内核所调度，线程被调度切换到另一个线程上下文的时候，需要保存一个用户线程的状态到内存，恢复另一个线程状态到寄存器，然后更新调度器的数据结构，这几步操作设计用户态到内核态转换，开销比较多。
协程的调度完全由用户控制，协程拥有自己的寄存器上下文和栈，协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作用户空间栈，完全没有内核切换的开销。
多任务的概念
什么叫多任务呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒，这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。其实就是CPU执行速度太快啦！以至于我们感受不到在轮流调度。
并行与并发并行（Parallelism）
并行：
指两个或两个以上事件（或线程）在同一时刻发生，是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻，在不同CPU资源呢上（多核），同时执行。特点同一时刻发生，同时执行。不存在像并发那样竞争，等待的概念。
英文叫作 parallel。它是指同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行，并行必须要依赖于多个处理器。不论是从宏观上还是微观上，多个线程都是在同一时刻一起执行的。
并行只能在多处理器系统中存在，如果我们的计算机处理器只有一个核，那就不可能实现并行。
而并发在单处理器和多处理器系统中都是可以存在的，因为仅靠一个核，就可以实现并发。
并发（Concurrency）
指一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。特点微观角度：所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行等这样的步骤，在微观上他们都是序列被处理的，如果是同一时刻到达的请求（或线程）也会根据优先级的不同，而先后进入队列排队等候执行。宏观角度：多个几乎同时到达的请求（或线程）在宏观上看就像是同时在被处理
英文叫作 concurrency。它是指同一时刻只能有一条指令执行，但是多个线程的对应的指令被快速轮换地执行。比如：
一个处理器，它先执行线程 A 的指令一段时间，再执行线程 B 的指令一段时间，再切回到线程 A 执行一段时间。
由于处理器执行指令的速度和切换的速度非常非常快，人完全感知不到计算机在这个过程中有多个线程切换上下文执行的操作，这就使得宏观上看起来多个线程在同时运行。但微观上只是这个处理器在连续不断地在多个线程之间切换和执行，每个线程的执行一定会占用这个处理器一个时间片段，同一时刻，其实只有一个线程在执行。
大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。
这样每个任务都能得到执行，由于CPU的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速地切换，给人的感觉就是多个任务在“同时进行”，这也就是我们所说的并发(别觉得并发有多高深，它的实现很复杂，但它的概念很简单，就是一句话：多个任务同时执行)。
总结
【联系】：线程与进程的联系
1.一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程；
2.资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源；
3.处理机分给线程，即真正在处理机上运行的是线程；
4.线程在执行过程中，需要协作同步。不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。
操作系统的设计，因此可以归结为三点：
（1）以多进程形式，允许多个任务同时运行；
（2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行；
（3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
什么是CPU密集型、IO密集型？什么是多进程与线程和协程？并行与并发？相关推荐
- python网络编程基础(线程与进程、并行与并发、同步与异步、阻塞与非阻塞、CPU密集型与IO密集型)...
python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程并行与并发同步与异步阻塞与非阻塞CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 ...
- Cpython解释器下实现并发编程——多进程、多线程、协程、IO模型
一.背景知识 进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行的程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都 ...
- python（40）- 进程、线程、协程及IO模型
一.操作系统概念 操作系统位于底层硬件与应用软件之间的一层.工作方式:向下管理硬件,向上提供接口. 操作系统进行进程切换:1.出现IO操作:2.固定时间. 固定时间很短,人感受不到.每一个应用层运行起 ...
- cpu密集型 计算密集型 io密集型 简介
CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/ ...
- 计算密集型IO密集型
原文:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00139756799300 ...
- 网络编程基础--协程--greenlet切换---gevent自动识别 IO ---
协程: 1 单线程来实现并发---协程: 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程, 即协程是由用户程序自己控制调度的 只 ...
- JAVA多线程技术-IO密集型与CPU密集型
任务最终是反应到计算机来执行的,线程在执行过程中和计算机的硬件是有关联的,他们有什么关系呢?这里介绍下线程与IO和CPU的关系. CPU密集型 CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相 ...
- IO密集型线程和CPU密集型线程
这里写目录标题 CPU密集型 IO密集型 CPU密集型与IO密集型任务的使用说明 CPU密集型 CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作CPU读写IO( ...
- io密集服务器cpu性能,IO密集型和CPU密集型 线程数的计算
CPU密集型 每一个CPU核心都参与计算,将CPU的性能充分利用起来,这样才算是没有浪费服务器配置,如果在非常好的服务器配置上还运行着单线程程序那将是多么重大的浪费.对于计算密集型的应用,完全是靠CP ...
最新文章
- 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 内存复用 | 弱引用 | 引用队列 | 针对不同 Android 版本开发不同的 Bitmap 复用策略 | 工具类代码 )
- 前台获取后台数据写法%#%..
- es java api 创建索引结构_elasticsearch - 如何使用ES的Java API来创建一个新类型的索引 - SO中文参考 - www.soinside.com...
- python3精要(27)-*与**解包
- 六个经典的HTML5面试问题奉上，太有用啦！
- sap打勾选项记录_记录意外的开关选项
- erp生产管理系统流程_企业生产管理好帮手——ERP智能管理系统
- 读书精要《从一到无穷大》
- java list resultset_Java工具类 通过ResultSet对象返回对应的实体List集合
- 1900页Python系列PPT分享七：文件操作（132页）
- python 爬取全国最新省市区数据，并存入表
- j2sdk jdk jre jvm的联系与区别
- ATSC /DVB SI/PSI 主要的区别
- python如何把csv转化为xls_python中如何将csv文件转为xls文件
- 计算机前置usb应用,usb前面不能用,详细教您解决电脑前置USB接口不能使用
- 5种类型的图像注释简介
- 【多线程】四种种方案实现多线程之间相互协作的通信
- 腾讯云.xb 数据库备份恢复
- CSS聚光灯效果制作
- php对接短信宝,php使用短信宝发送短信的方法