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

我们常说的多任务或者单任务分为两种: IO密集型的任务  计算密集型的任务   IO密集型的任务或:有阻塞的状态,就是不一直会运行CPU(中间就一个等待状态,就告诉CPU 等待状态,这个就叫IO密集型),例如:sleep 状态等   这个上面代表了IO密集型.    计算密集型的任务: 反过来没有等待状态就是计算密集型,从上到下执行,没有任何等待    cpython无法同时利用多个CPU运行:我们用的主流python叫cpython,在同一时刻,多个线程运行是相互抢占资源允许的,cpython

Node.js异步处理CPU密集型任务 Node.js擅长数据密集型实时(data-intensive real-time)交互的应用场景.然而数据密集型实时应用程序并非仅仅有I/O密集型任务,当碰到CPU密集型任务时,比方要对数据加解密(node.bcrypt.js),数据压缩和解压(node-tar),或者要依据用户的身份对图片做些个性化处理,在这些场景下,主线程致力于做复杂的CPU计算,IO请求队列中的任务就被堵塞. Node.js主线程的event loop在处理全部的任务/事件时,都是

原文来自于:http://www.infoq.com/cn/articles/new-idea-of-nodejs-asynchronous-processing-tasks?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage Node.js擅长数据密集型实时(data-intensive real-time)交互的应用场景.然而数据密集型实时应用程序并不是只有I/O密集型任务,当碰到CPU密集型任务时,比如要对数据加解密(node.bcrypt

原文地址:http://blog.zhaojie.me/2009/07/thread-pool-2-dedicate-pool-and-io-pool.html 在上一篇文章中,我们简单讨论了线程池的作用,以及CLR线程池的一些特性.不过关于线程池的基本概念还没有结束,这次我们再来补充一些必要的信息,有助于我们在程序中选择合适的使用方式. 独立线程池 上次我们讨论到,在一个.NET应用程序中会有一个CLR线程池,可以使用ThreadPool类中的静态方法来使用这个线程池.我们只要使用QueueU

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

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

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().availableProcessors()--->获取电脑的CPU核数 IO密集型 2.IO密集型判断程序中,十分耗IO的线程,最大线程一般设置成大于大型IO项目的两倍 代码实现 public class Demo02 {    public static void main(String[] args) {      

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)

CPU密集型 一些进程绝大多数时间在计算上,称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound.一些大量循环的代码(例如:图片处理.视频编码.人工智能等)就是CPU密集型. I/O密集型 有一些进程则在input 和output上花费了大多时间,称为I/O密集型,I/O-bound.比如搜索引擎蜘蛛大多时间是在等待相应这种就属于I/O密集型. Nodejs 众所周知node.js是单线程的,正常来说nodejs处理CPU密集型就比较乏力,毕竟只有一条线程. node从他推出至今,充满赞美

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

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

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_221 一般情况下,大家对Python原生的并发/并行工作方式:进程.线程和协程的关系与区别都能讲清楚.甚至具体的对象名称.内置方法都可以如数家珍,这显然是极好的,但我们其实都忽略了一个问题,就是具体应用场景,三者的使用目的是一样的,话句话说,使用结果是一样的,都可以提高程序运行的效率,但到底那种场景用那种方式更好一点? 这就好比,目前主流的汽车发动机变速箱无外乎三种:双离合.CVT以及传统AT.主机厂把它们搭载到不同的发动机和

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

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

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. 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