什么是CPU密集型、IO密集型?
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。
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。
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。
---------------------
作者:Java技术栈
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
什么是CPU密集型、IO密集型?的更多相关文章
- Python并发编程05 /死锁现象、递归锁、信号量、GIL锁、计算密集型/IO密集型效率验证、进程池/线程池
Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密 ...
- 并发编程~~~多线程~~~计算密集型 / IO密集型的效率, 多线程实现socket通信
一 验证计算密集型 / IO密集型的效率 IO密集型: IO密集型: 单个进程的多线程的并发效率高. 计算密集型: 计算密集型: 多进程的并发并行效率高. 二 多线程实现socket通信 服务器端: ...
- cpu,io密集型计算概念
I/O密集型 (CPU-bound) I/O bound 指的是系统的CPU效能相对硬盘/内存的效能要好很多,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,此时 CP ...
- Python进阶----GIL锁,验证Cpython效率(单核,多核(计算密集型,IO密集型)),线程池,进程池
day35 一丶GIL锁 什么是GIL锁: 存在Cpython解释器,全名:全局解释器锁.(解释器级别的锁) GIL是一把互斥锁,将并发运行变成串行. 在同一个进程下开启的多个线 ...
- CPU密集型 VS IO密集型
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 ...
- Python GIL、CPU密集型、IO密集型
Python GIL(Global Interpreter Lock(全局解释器锁)) 1:进程里面多个线程,线程 共享A=10 2:Python解释器,A改完值之后会传回进程容器,为了防止A和B同时 ...
- CPU密集型和IO密集型(判断最大核心线程的最大线程数)
CPU密集型和IO密集型(判断最大核心线程的最大线程数) CPU密集型 1.CPU密集型获取电脑CPU的最大核数,几核,最大线程数就是几Runtime.getRuntime().availablePr ...
- 计算&IO密集型任务的 优化
问题原因: 最近由于工作实际需求,需要对某个计算单元的计算方法进行重构.原因是由于这个计算单元的计算耗时较长,单个计算耗时大约在1s-2s之间,而新的需求下,要求在20s内对大约1500个计算单元计算 ...
- Java多线程(二)关于多线程的CPU密集型和IO密集型这件事
点我跳过黑哥的卑鄙广告行为,进入正文. Java多线程系列更新中~ 正式篇: Java多线程(一) 什么是线程 Java多线程(二)关于多线程的CPU密集型和IO密集型这件事 Java多线程(三)如何 ...
随机推荐
- SpringBoot(1) HTTP接口请求
一.HTTP请求配置讲解 简介:SpringBoot2.x HTTP请求注解讲解和简化注解配置技巧 1.@RestController和@RequestMapping是springMVC的注解,不是 ...
- php 中的sprintf 坑
先说下为什么要写这个函数的前言,这个是我在看工作中发现一处四舍五入的bug后,当时非常不理解, echo sprintf('%.2f',123.455); //123.45 echo sprintf( ...
- 【Java】HashMap源码分析——常用方法详解
上一篇介绍了HashMap的基本概念,这一篇着重介绍HasHMap中的一些常用方法:put()get()**resize()** 首先介绍resize()这个方法,在我看来这是HashMap中一个非常 ...
- Python十讲 - 第一讲:从零开始学Python
之后慢慢添加... Python语言的背景知识
- 【20190123】JavaScript-轮播图特效中出现的问题
使用纯html和JavaScript实现焦点轮播图特效,本来之前用setInterval()函数写的一个简单的循环轮播图,但是出现了两个问题: 1. 当网页被切换时,也就是网页失去焦点时,计时器函 ...
- html标签必备
常用快捷键 Ctrl+c 复制 Ctrl+v 粘贴 Ctrl+x 剪切 Ctrl+a 全选 Ctrl+s 保存 Ctrl+z 撤销一步 Windows+d 返回桌面 Windows+e 我的电脑 Wi ...
- 如何在服务器上搭建svn
svn现在依然是一个流行的版本控制工具,但是大多数的人员只会使用客户端,并且也知道可以进行权限控制, 那么今天,我们就来给大家梳理一下 1.如何搭建svn的服务器 2.如何进行svn的权限控制 === ...
- loadrunner 运行脚本-Run-time Settings-Browser Enmulation设置详解
运行脚本-Run-time Settings-Browser Enmulation设置详解 by:授客 QQ:1033553122 浏览器模拟 所有Internet Vuser Header包含一个标 ...
- JavaScript大杂烩12 - 理解Ajax
AJAX缘由 再次谈起这个话题,我深深的记得就在前几年,AJAX被炒的如火如荼,就好像不懂AJAX,就不会Web开发一样.要理解AJAX为什么会出现,就要先了解Web开发面临的问题. 我们先来回忆一下 ...
- ocLazyLoad按顺序加载
$ocLazyLoad.load({ serie:true, files: [oneFile,twoFile] }) 使用serie:true 这是 传送门