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我们把任务分为计算密集型和IO密集型,erlang作为IO密集型的语言,适合网关等相关的场景,而对计算达到某一量级后,可能处理效率下降的很明显. erlang不适合数值计算.erlang是解释型的,虽然现在的解释器能够编译代码,但是还是太慢. 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,…
转载:https://blog.csdn.net/u013070853/article/details/49304099 核心是可以分别独立运行程序指令的计算单元.线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位. PS:4核心8线程的!等于你有4个仓库,你要运输货物,8线程就是高速公路!8条高速公路送比你4条高速公路运的快吧! 有一个原则是:活跃线程数为 CPU(核)数时最佳.过少的活跃线程导致 CPU 无法被充分利用,过多的活跃线程导致过大的线程上下文切换开销. 线程应该是活跃的,处于 IO 的线程…
CPU计算密集型和IO密集型 第一种任务的类型是计算密集型任务,其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…
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 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换…
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…
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…
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同时修改A的值引起的错误,加入锁,能保证A修改时,B和C不能修改 3:通过C语言调用底层命令与操作系统进行交互,然后OS再和硬件进行交互 什么是CPU密集型.IO密集型 IO密集型(I/O bound): 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,大部分状况是CPU在等IO(硬盘/内…
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time 计算密集型 def work1(): res=0 for i in range(100000000): #1+8个0 res*=i if __name__ == '__main__': t_list = [] start = time.time() for i in range(4): # t = Thread(target=work1) t…
目前已经知道,在需要并发执行任务的时候,需要使用多线程或者多进程;如果是IO密集型任务,使用多线程,如果是CPU密集型任务,使用多进程;但问题是,经常我们会遇到一种情况就是:需要被执行的任务既有IO操作,又有计算操作,那么这种情况下,已经无法 直观的判断任务是IO操作的多还是计算操作的多了; 所以,在开始并发任务之前,可以先进行测试,看看是使用多线程还是多进程所用的时间少,那个少就用那个 python 多进程模块multiprocessing,提供了多进程的进程池和多线程的线程池,辅助我们进行测…