IO与CPU跟线程的关系
最近在看廖雪峰大神的Python教程,看到一段对CPU和IO操作的描述,以及与线程的关系,觉得写得很清楚很棒,特此记录
计算密集型 vs. IO密集型
是否采用多任务(也就是多进程/线程)的第二个考虑是任务的类型。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【博主:按照这个我理解的IO就是指把内容从硬盘上读到内存的过程,或者是从网络上接收信息到本机内存的过程】
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。
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