CPU密集型和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。

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/youanyyou/article/details/78990156

### 特点 - **CPU密集型场景**:CPU性能高于磁盘内存,CPU利用率可达100%,I/O操作时间短。大量时间花费在计算操作上,如使用CPU进行神经网络的前向反向计算,涉及大量卷积数值运算。使用过多线程会增加上下文切换开销,导致性能下降 [^1][^3]。 - **IO密集型场景**:主要进行IO操作,执行IO操作时间长,CPU常处于空闲状态,利用率不高 [^2]。 ### 配置 - **CPU密集型场景**:通常使用较小的线程池,选择固定大小的线程池,使线程数等于可用的CPU核心数,或根据实际情况调整。例如使用`Executors.newFixedThreadPool(int nThreads)`创建固定大小线程池,nThreads设置为CPU核心数 [^3][^5]。 - **IO密集型场景**:线程数一般设置为2倍CPU核数。可使用`Executors.newCachedThreadPool()`创建可缓存线程池,适合短期大量的IO密集型任务 [^2][^5]。 ### 应用 - **CPU密集型场景**:适用于需要大量计算的场景,如科学计算、数据挖掘、图像处理等。通过合理配置线程池,充分利用CPU核心,提高计算效率 [^1][^3]。 ```java import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class CPUIntensiveExample { public static void main(String[] args) { int coreCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); ExecutorService fixedPool = Executors.newFixedThreadPool(coreCount); fixedPool.submit(() -> { // 模拟CPU密集型计算 for (int i = 0; i < 1000000; i++) { Math.pow(i, 2); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行任务"); }); fixedPool.shutdown(); } } ``` - **IO密集型场景**:常用于网络请求、文件读写等场景。通过增加线程数,在部分线程进行IO操作时,其他线程可继续使用CPU,提高CPU利用率 [^2]。 ```java import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class IOIntensiveExample { public static void main(String[] args) { ExecutorService cachedPool = Executors.newCachedThreadPool(); cachedPool.submit(() -> { try { File file = new File("example.txt"); FileInputStream fis = new FileInputStream(file); byte[] buffer = new byte[1024]; while (fis.read(buffer) != -1) { // 处理数据 } fis.close(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行任务"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }); cachedPool.shutdown(); } } ```
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