IO密集型和cpu密集型的多线程总结

最新推荐文章于 2025-06-26 10:16:50 发布
最新推荐文章于 2025-06-26 10:16:50 发布
阅读量1.7w 收藏 32
点赞数 8
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 多线程并发 并发编程
阿里巴巴盒马大量招聘 hc多多 提供全程面试辅导 简历砸过来 laixiaoxing.lxx@alibaba-inc.com 5年内的p6 7年以上的p7 机会多多
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20009015/article/details/84141790
本文探讨了线程数量对程序性能的影响，指出对于CPU密集型任务，线程数等于CPU核心数为最佳；而对于IO密集型任务，线程数等于IO任务数才能达到最优效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

线程是否越多越好？ 分析如下：

一个计算为主的程序（专业一点称为CPU密集型程序）。多线程跑的时候，可以充分利用起所有的cpu核心，比如说4个核心的cpu,开4个线程的时候，可以同时跑4个线程的运算任务，此时是最大效率。

但是如果线程远远超出cpu核心数量 反而会使得任务效率下降，因为频繁的切换线程也是要消耗时间的。

因此对于cpu密集型的任务来说，线程数等于cpu数是最好的了。

如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型）。一个线程处在IO等待的时候，另一个线程还可以在CPU里面跑，有时候CPU闲着没事干，所有的线程都在等着IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话此时还是在一个一个等待的。我们都知道IO的速度比起CPU来是慢到令人发指的。所以开多线程，比方说多线程网络传输，多线程往不同的目录写文件，等等。

此时 线程数等于IO任务数是最佳的。

Python高频面试题2 - 对于计算密集型和IO密集型任务分别应该怎么处理？为什么这样处理？
孤寒者的博客
04-09 1万+
Python高频面试题2 - 对于计算密集型和IO密集型任务分别应该怎么处理？为什么这样处理？
结合实际谈谈：CPU密集型和IO密集型任务在并发编程中的应用
清晨qc的博客
08-06 1010
对于 CPU 密集型任务，由于大部分时间都花费在计算操作上，使用过多的线程反而可能会增加上下文切换开销，导致性能下降。在这种情况下，通常会使用较小的线程池，以充分利用 CPU 核心。选择固定大小的线程池，使线程数等于可用的 CPU 核心数，或者根据实际情况调整线程池大小。同时，还可以考虑使用更高效的算法和并行计算技术来优化计算过程，以提高 CPU 密集型任务的性能。
CPU 密集型与 IO 密集型任务：概念、区别与优化策略
李长渊的博客
02-21 1548
在多线程编程和系统性能优化中，理解任务的类型至关重要。任务通常分为 **CPU 密集型** 和 **IO 密集型** 两种类型。这两种任务对系统资源的需求不同，因此需要采用不同的优化策略。本文将详细介绍 CPU 密集型和 IO 密集型任务的概念、区别以及针对它们的优化方法。
什么是CPU密集型、IO密集型？
weixin_33737134的博客
01-10 3141
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密集型跟cpu密集型的区别 与 代码处理方式
weixin_50914566的博客
06-26 229
CPU 使用率高（接近100%）低（<30%）线程状态RUNNABLE（持续运行）WAITING / BLOCKED（等待外部资源）性能瓶颈CPU 核心数量网络带宽、磁盘速度、数据库并发限制。
多线程下IO密集型和cpu密集型对比总结
u012538947的专栏
10-19 861
CPU密集型 一个计算为主的程序（专业一点称为CPU密集型程序）。多线程跑的时候，可以充分利用起所有的cpu核心，比如说4个核心的cpu,开4个线程的时候，可以同时跑4个线程的运算任务，此时是最大效率。 但是如果线程远远超出cpu核心数量 反而会使得任务效率下降，因为频繁的切换线程也是要消耗时间的。 因此对于cpu密集型的任务来说，线程数等于cpu数是最好的了。 IO密集型 如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型）。一个线程处在IO等待的时候，另一个线程还可以在CPU里面跑，有时候CPU闲
IO密集型和CPU密集型任务的线程配置
技术宅
06-03 8236
最近在学习Java线程池的时候，创建线程池的api中需要制定线程数。这个不能胡乱制定否则对服务的性能影响很大，需要根据任务的性质来决定根据任务所需要的cpu和io资源的量可以分为CPU密集型任务:  主要是执行计算任务，响应时间很快，cpu一直在运行，这种任务cpu的利用率很高IO密集型任务：主要是进行IO操作，执行IO操作的时间较长，这是cpu出于空闲状态，导致cpu的利用率不高为了合理最大限度...
多线程{CPU密集型 && I/O密集型}
头戴三叉束发紫金冠体挂西川红棉百花袍身披兽面吞头连环铠腰系勒甲玲珑狮蛮带手持方天画戟坐下嘶风赤兔马是也
06-06 618
1.任务类型举例:        1.1: CPU密集型:                例如,一般我们系统的静态资源,比如js,css等,会存在一个版本号,如 main.js?v0,每当用户访问这个资源的时候,会发送一个比对请求到服务端,比对本地静态文件版本和服务端的文件版本是否一致,不一致则更新.这种任务一般不占用大量IO,所以后台服务器可以快速处理,压力落在CPU上.        1.2:...
IO密集型和CPU密集型程序-概念与实现
lymboy的博客
02-08 2404
大多数程序都是一种折衷的方式，即同时存在 IO 密集型和 CPU 密集型的特征。因此，在设计程序时需要适当考虑两者的平衡，以确保程序的效率和可用性。
CPU 密集型 和 IO密集型 的区别，如何确定线程池大小？
HaC 的博客
03-23 7462
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。 比如说要计算1+2+3+…+ 1亿、计算圆周率后几十位、数据分析。 都是属于CPU密集型程序。 此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。 假如在单核CPU情况下，线程池有6个线程，但是由于是单核CPU，所以同一时间只能运行一个线程
PC端 多线程（ I/O 密集型任务）和 多进程（CPU 密集型任务）
SZ170110231的博客
11-12 478
多线程在 I/O 密集型任务（如文件读写、网络请求、数据库访问等）可显著提高程序性能。多线程可以在 I/O 等待时间内可以执行其他任务。即使 GIL（全局解释器锁） 限制了 CPU 密集型任务的并发性，多线程在 I/O 密集型任务中， 可以在等待 I/O 操作的同时让其他线程继续运行。
CPU密集型和IO密集型的多线程总结
wcfcangzhuo的博客
11-12 1467
首先要明白多线程在单核和多核CPU的运行机制： 多线程在单核CPU运行时，同一时间只能处理一个线程，系统会切换线程，给每个线程分配时间片来跑。 由于线程间的切换会增加系统的开销，所以多线程在多核CPU上跑时，除了能够在同一时间处理多个线程，还能避免线程间切换带来的开销。 CPU密集型程序 一个计算量很大的程序（也称作CPU密集型程序），多线程跑的时候，不存在阻塞的情况，可以充分利用所有的CPU的核。 假如当前CPU只有四核，要使程序运行的效率最高，需使线程池的容量为4，同时跑4个线程的计算任务。如
IO密集型/CPU密集型任务
随风而逝的博客
09-11 833
1.1、IO密集型任务 一般来说：文件读写、DB读写、网络请求等 1.2、CPU密集型任务 一般来说：计算型代码、Bitmap转换、Gson转换等
IO密集型线程 CPU密集型线程
qq51931373的专栏
04-17 6035
关于这两种类型的线程本人认为是本基础的东西,不知道的请baidu. CPU密集型线程的作用是进行无阻塞的逻辑运算的线程。比如：RPG游戏中的游戏逻辑服务器(也叫地图服务器)里面的主逻辑线程，这个主逻辑线程需要进行大量的无阻塞的逻辑处理。当被操作系统内核调度的时候，这个线程就在给定的CPU执行时间内进行无阻塞的操作。如果这个游戏逻辑服务器还创建更多的线程来进行逻辑操作的话，这样的行为是得不
IO密集型任务和CPU密集型任务
卓越之识论道，平常之识论事，狭隘之识论人
04-16 2639
IO密集型任务和CPU密集型任务区分，分别讲述适合使用多线程的场景
【多线程】cpu密集型和IO密集型是什么
weixin_45325628的博客
03-08 1370
cpu密集型和IO密集型是什么 是任务、方法的类型 1. cpu密集型（计算密集型、cpu高了） 处理运算时间比较长，系统运行的大部分状况是CPU Loading 100%，不太需要访问I/O设备 1. 例如 计算圆周率、对视频进行高清解码 2. 要注意什么 尽量避免CPU的切换，任务同时进行的数量 = CPU的核心数 1. IO密集型 IO的速度远远低于CPU和内存的速度，cpu性能好，处理运算时间比较短，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作 1. 例如 Web应用 2. 要注意什
CPU密集型和IO密集型
LIAO_YUANLONG的博客
12-20 285
池的最大大小如何去设置？ CPU密集型，IO密集型（调优） 1.CPU密集型，CPU是几核的，就设置几，可以保证CPU的效率最高 2.IO密集型，看你程序有几个大型任务占用你IO资源的，只要大于最大任务就可以了，一般设置为最大任务的两倍 System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); 获得CPU的核数 ...
深入理解I/O密集型与CPU密集型任务
m0_64198455的博客
03-29 1386
通过区分I/O密集型与CPU密集型任务，我们构建了一个每秒处理35帧2400万像素图像的实时系统。精准的任务类型判断（避免用多线程处理CPU任务）分层优化策略（异步I/O+多进程+GPU加速）文件系统作为协同介质（天然的跨进程同步机制）这种设计模式可广泛应用于机器视觉、自动驾驶等需要处理多阶段混合负载的场景。我会透过层层的罗网捕捉温暖的鸟群惊恐的一震，我要从腐烂发霉的书页上拉近那连绵世纪的灰尘。
多线程使用:线程数的设置--CPU密集型和IO密集型
S1amDuncan的博客
07-13 7097
在我们平时的编码过程中，有时候会想到用多线程来提升程序的性能，那么什么时候用多线程，多线程的线程数应该设置为多少比较好，这个就需要根据具体的需求来设置，这里，主要分为CPU密集型和IO密集型的任务。先来介绍以下概念 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，一些复杂运算，逻辑处理之类的。这个时候CPU就卯足了劲在运行，这个时候切...
c#对于io密集型和cpu密集型多线程处理分别有什么好的方案吗，给出sample代码
最新发布
08-06
<think>我们参考了提供的引用内容，并针对用户的问题“C#多线程处理IO密集型和CPU密集型任务的最佳实践及示例代码”进行解答。 根据引用内容，我们了解到： 1. IO密集型任务：涉及大量I/O操作（如文件读写、网络请求、数据库操作），任务大部分时间在等待I/O完成。 2. CPU密集型任务：涉及大量计算，需要持续占用CPU资源。 最佳实践： 对于IO密集型任务，使用异步编程（async/await）可以避免线程阻塞，提高并发能力。 对于CPU密集型任务，使用多线程（如Task.Run或Parallel）来利用多核处理器，同时注意避免超线程带来的干扰（如引用3所示）。 下面分别给出示例代码。 一、IO密集型任务示例 1.1 文件操作异步示例 1.2 网络请求异步示例 1.3 数据库操作异步示例（以SQL查询为例） 二、CPU密集型任务示例 2.1 使用Task.Run将CPU密集型任务放入线程池 2.2 使用Parallel进行并行计算 2.3 避免超线程干扰（如引用3所示） 三、混合任务的处理策略 注意：在异步编程中，IO密集型任务应尽量使用异步API，而CPU密集型任务则应该使用后台线程来避免阻塞UI线程或主线程。 现在给出具体代码示例：</think>### C# 多线程处理 IO 密集型和 CPU 密集型任务的最佳实践及示例代码 #### **一、核心概念区分** 1. **IO 密集型任务** 特点：大量时间消耗在等待 I/O 操作（文件读写、网络请求、数据库访问等），CPU 利用率低。 优化核心：**减少阻塞，异步并发** [^1][^4]。 2. **CPU 密集型任务** 特点：需要持续计算（复杂算法、图像处理、数值计算等），CPU 占用率高。 优化核心：**并行计算，避免超线程干扰** [^2][^3]。 --- #### **二、IO 密集型任务处理方案** **最佳实践**：使用 `async/await` 异步模型，避免线程阻塞。 ```csharp // 1.1 文件操作异步示例 public async Task ReadFileAsync(string path) { using var reader = new StreamReader(path); string content = await reader.ReadToEndAsync(); // 非阻塞 // 处理数据 } // 1.2 网络请求异步示例 public async Task<string> FetchDataAsync(string url) { using var client = new HttpClient(); return await client.GetStringAsync(url); // 非阻塞 } // 1.3 数据库操作异步示例（以 Dapper 为例） public async Task<List<User>> QueryUsersAsync() { using var conn = new SqlConnection(connectionString); return await conn.QueryAsync<User>("SELECT * FROM Users"); // 非阻塞 } ``` **关键点**： - 所有 I/O 操作调用 `Async` 后缀方法（如 `ReadToEndAsync`）[^1] - 使用 `async/await` 避免线程池线程被阻塞 - 通过 `Task.WhenAll()` 实现并发请求（如同时发起多个 HTTP 请求）[^4] --- #### **三、CPU 密集型任务处理方案** **最佳实践**：使用 `Parallel` 或 `Task.Run` + 并发控制。 ```csharp // 2.1 基本并行计算（图像处理示例） public void ProcessImages(List<Image> images) { Parallel.ForEach(images, image => { image.ApplyFilter(); // 耗时的 CPU 操作 }); } // 2.2 避免超线程干扰（引用[3]优化） public void OptimizedParallelCompute() { int physicalCores = Environment.ProcessorCount / 2; // 忽略超线程 var options = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = physicalCores }; Parallel.For(0, 1_000_000, options, i => { // 计算密集型操作（如矩阵运算） Calculate(i); }); } // 2.3 带取消和进度的 CPU 任务 public async Task LongRunningTaskAsync(CancellationToken token, IProgress<int> progress) { await Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 100; i++) { token.ThrowIfCancellationRequested(); HeavyComputation(); // CPU 密集型计算 progress.Report(i); // 报告进度 } }, token); } ``` **关键点**： - `Parallel.ForEach` 自动分割任务到多个核心 - 限制 `MaxDegreeOfParallelism` 为物理核心数（避免超线程竞争）[^3] - 通过 `CancellationToken` 支持任务取消 --- #### **四、混合任务处理策略** ```csharp // 示例：先异步读取文件（IO），再并行处理数据（CPU） public async Task ProcessDataAsync(string filePath) { // 异步 IO 阶段（非阻塞） string data = await File.ReadAllTextAsync(filePath); // CPU 密集型阶段（并行计算） var processedResults = new List<string>(); var options = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }; Parallel.ForEach(data.Split('\n'), options, line => { processedResults.Add(ComputeLine(line)); // 计算操作 }); // 异步保存结果（IO） await File.WriteAllLinesAsync("result.txt", processedResults); } ``` --- #### **五、通用优化原则** 1. **IO 密集型** - 始终使用异步 API（`Async` 方法） - 结合 `I/O 完成端口`（IOCP）实现高效回调 [^4] 2. **CPU 密集型** - 避免在循环中创建新任务（使用线程池） - 值类型优先（减少 GC 压力） - 使用 `ValueTask` 替代 `Task`（减少堆分配）[^3] 3. **资源控制** - 用 `SemaphoreSlim` 限制并发请求数（如数据库连接池） - 通过 `ConfigureAwait(false)` 避免不必要的上下文切换 > 完整代码示例参考：[GitHub Gist](https://gist.github.com/example)
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值