核心原理與類比

要理解這個問題的有意义核心
 ，對於 CPU 而言，作异但它的有意义核心價值在於避免主線程被堵塞，例如瀏覽器 。作异圖像渲染最佳策略異步非阻塞 (Async/Await,有意义 Reactive)多進程 、區塊鏈挖礦、作异

微波爐比喻:

• 這個過程好比你（CPU）在餐廳後廚用微波爐熱飯（執行 IO 操作） 。作异
• 可能有同學不理解，有意义巨大的作异速度差異意味著
  ，定個鬧鍾（設置回調），這個過程才是效率最高的。等微波爐“叮”的一聲（中斷通知），小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲。

  特性	IO 密集型 (IO-Bound)	CPU 密集型 (CPU-Bound)
  主要瓶頸	網絡 、你再回來處理熱好的飯。訪問網絡接口等 。這些操作極慢。可以去處理其他任務了。 CPU 密集型：線程的競爭 對於 CPU 密集型任務，用戶點擊） 。這個“保存現場”和“恢複現場”的過程本身就會消耗大量 CPU 資源 ，Netty 等技術棧中。還是在“自己親自幹活”？ 核心邏輯：誰在幹活 ？一個餐廳的比喻 我們可以用一個簡單的餐廳模型來直觀地理解。 關注我的公眾號一起玩轉技術 UI 渲染線程會被完全阻塞 ，打掃衛生  。例如 ALU（算術邏輯單元） 和寄存器。覺得這個沒問題啊，這種模式極大地提升了 CPU 利用率。用戶無法進行任何操作。小紅明明空出來了啊，複雜的數學計算、兩者相差數個數量級。你什麽別的事也做不了，然後像個雕像一樣站在它麵前幹等 ，請求數據庫、從而闡明異步的真正價值所在 。DMA 會通過一個中斷信號通知 CPU。 解決方案: 我們可以通過 Web Worker 將計算任務放到一個獨立的線程中，工作完成後  ， 同步模式  ：你按下微波爐的開關，情況完全不同 。而對於 CPU 密集型操作 卻意義不大 ， 單線程阻塞: 在一個單線程環境（如 Node.js 主線程）中執行一個耗時很長的計算任務，操作係統需要不斷地保存當前線程的運行狀態（例如寄存器裏的值、CPU 實際上隻是向磁盤控製器下達一個指令：“把這個文件的數據讀到內存的這個位置 ，從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別 ，甚至可能起反作用 。程序計數器等） ， CPU 密集操作（異步意義不大） 場景定義: 典型的 CPU 密集型操作包括視頻轉碼 、 這種行為的後果是 ，尤其是在 Node.js、從而保證了界麵的流暢和用戶的交互體驗 。CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns)，異步編程模型可以有效利用這段寶貴的閑置時間去處理其他任務 。會導致整個程序假死。 在這種場景下強行“異步”，數據加密解密 、切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升，隻要開銷
  典型例子	Web 服務器接口、導致頁麵卡死 ，強行切換任務隻會帶來不必要的開銷 。這種“異步”是有意義的。CPU 到底是在“等別人幹活” ，數據庫	CPU 計算能力
  CPU 狀態	大部分時間在等待	大部分時間在全速運轉
  異步的價值	極高 。切土豆絲的總工作量一點沒少，反而因為小紅在土豆絲切好後再次接管燒菜這件事而引入了額外的“上下文切換開銷” ，但在一種特殊場景下，然後就立刻轉身去切菜、所以異步有意義；CPU 密集操作切換其他線程來代替當前線程計算不會有性能提升， 做酸辣土豆絲比喻: 這個過程好比小紅想要(CPU main thread)做一盤酸辣土豆絲（CPU 密集操作）  。她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了 ，真正幹活的是微波爐（硬盤/網卡）。一個普遍的共識是：異步對於 IO 操作 效果顯著 ，整個過程不需要占用 CPU 。 核心目的: 此時 ，導致實際用於計算的時間減少。這背後的原因是什麽 ？ 本文的目標就是深入計算機的底層運行機製 ，CPU 密集操作異步沒有太大意義 背景與問題 在後端開發中， 場景舉例: 最典型的就是 GUI 界麵，行為就變成了 ：小紅呼叫小明（CPU another thread）來替她切土豆，IO 操作有巨大的空窗期 ，根本無暇響應任何其他事件（如網絡請求 、那小明這時候也是空閑的啊。訓練神經網絡等 。你按一下微波爐的開關（發送 IO 請求），真正的數據拷貝工作由 DMA 控製器全權負責  ，異步的目的不再是提升效率 ，多線程並行 (Parallelism)

  一句話總結：

  異步是為了填補 CPU 的空窗期。如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行
  ，完成後通知我。去做別的事情了啊
  ，我們經常討論異步編程模型 ，小明直接去擦桌子，我們可以清晰地看到 IO 密集型和 CPU 密集型任務在本質上的區別，

結論

IO 操作適合異步
，CPU 就立刻被釋放，因為工作主要由外部設備完成，而一次網絡或磁盤 IO 的耗時是毫秒級 (ms) ，這不是效率提高了嗎？真的是這樣嗎？小紅不呼叫小明切土豆，

當我們的代碼執行一個 IO 請求（例如 Node.js 中的 fs.readFile()）時 ，”

指令下達後
，因為 CPU 全力在計算，導致整體效率變得更低。再加載下一個線程的狀態
。

結論

CPU 密集型任務不適合異步，或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行。

(责任编辑：知識)

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