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个计算单元计算完毕.如果不对原有计算单元的计算方法进行优化及效率提升,那么以8核CPU(超线程16线程)来说,在单个计算1s的理想条件,服务器16线程完成任务的理论上限也需要90s+,何况多线程还并不是简单的效率叠加,实际测试情况下,耗时往往在150s以上.因此,对原有计算单元的计算优化是必须的. 问题分析: 通

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

对于IO密集型任务: 直接执行用时:10.0333秒 多线程执行用时:4.0156秒 多进程执行用时:5.0182秒 说明多线程适合IO密集型任务. 对于计算密集型任务 直接执行用时:10.0273秒 多线程执行用时:13.247秒 多进程执行用时:6.8377秒 说明多进程适合计算密集型任务. #coding=utf-8 import sys import multiprocessing import time import threading # 定义全局变量Queue g_queue =

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)如何创建线程 Java多线程(四)java中的Sleep方法 Java多线程(五)线程的生命周期 番外篇(神TM番外篇): Java 过一下基础 转载:java中Thread.sleep()函数使用 Java多线程 Socket使用 CPU密集型 CPU密集型会消耗掉大量的CPU资源,例如需要大量的计算

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.

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

参考:https://www.cnblogs.com/zhangyux/p/6195860.html 参考:廖雪峰 协程 gevent IO密集型任务指的是磁盘IO或者网络IO占主要的任务,计算量很小,比如请求网页,读写文件等.===========读写文件,socker receive/send 计算密集型任务指的是CPU计算占主要的任务,比如图形渲染中矩阵的运算(当然现在都用GPU来完成) 因为协程是用户自己来编写调度逻辑的,对CPU来说,协程其实是单线程,所以CPU不用去考虑怎么调度.切换

所谓IO密集型任务,是指磁盘IO.网络IO占主要的任务,计算量很小.比如请求网页.读写文件等.当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的. 所谓计算密集型任务,是指CPU计算占主要的任务,CPU一直处于满负荷状态.比如在一个很大的列表中查找元素(当然这不合理),复杂的加减乘除等. 多线程即在一个进程中启动多个线程执行任务.一般来说使用多线程可以达到并行的目的,但由于Python中使用了全局解释锁GIL的概念,导致Python中的多线程并不是并行执行,而是“交替执行”. P

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

一背景常识 爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程,如果我们有多个url待爬取,采用串行的方式执行,只能等待爬取一个结束后才能继续下一个,效率会非常低. 需要强调的是:串行并不意味着低效,如果串行的都是纯计算的任务,那么cpu的利用率仍然会很高,之所以爬虫程序的串行低效,是因为爬虫程序是明显的IO密集型程序. 关于IO模型详见链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7454717.html 那么该如何提高爬取性能呢? 二同步,异

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 CPU Loading 不高.CPU bound 指的是系统的 硬盘/内存 效能 相对 CPU 的效能 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 Loadin

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

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,

在IO密集型的操作时,进程线程都不会太占用CPU,但是进程消耗的资源比较多.

IO密集型是指对IO操作较多的任务.下面以查询一些股票价格任务为例: YahooFinance.java public class YahooFinance { public static double getPrice(final String ticker) throws IOException{ final URL url = new URL("http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=" + ticker); final Buffe

对于Python如果是CPU密集型应该用多进程模型(大量的计算)   如果是IO密集型应该用多线程模型(数据的读取写入.网络IO数据传输) 由于GIL的存在,CPython不能有效的利用多核处理器,表现为任意时间一个进程只有一个线程在跑:而IO密集型运算,多数是在IO读写将线程堵塞掉了,这个时候线程切换是很合理的,反正线程只是单纯地等待,在这个等待的时候去做其他的事情,资源利用率就上去了. python的多线程只能使用一个cpu核心,io密集型应用,本来cpu占用率就很低(主要原因还是GIL锁)

你创建线程池最好分为两种线程池,io密集型线程池,或者cpu密集型线程池. 否则,如果只用一个线程池的话,不管是iO密集的线程,或者cpu消耗大的都放在同一个线程池的话,会发生线程池被撑满的情况

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

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