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。
在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下
的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU bound的程序。
CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备，也可能是因为程序是多线程实现因此
屏蔽掉了等待I/O的时间。
线程数一般设置为：
线程数 = CPU核数+1 (现代CPU支持超线程)
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。
线程数一般设置为：
线程数 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目

最佳线程数 = (1 + 线程等待时间/线程计算时间)* 目标CPU的使用率 * 处理器核心数

该公式与上边的公式是等价的，不过上边的公式没有代入cpu使用率，不代入即是使用率为100%。

代入后：线程数 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目* 目标CPU的使用率

例如：平均每个线程计算运行时间为0.5s，而线程等待时间(非计算时间，比如IO)为1.5s，目标CPU的使用率是90%，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：(1 + 1.5/0.5) * 90% * 8 = 28.8。

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。

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