這個過程才是作异效率最高的
。真正幹活的有意义是微波爐（硬盤/網卡） 。從而保證了界麵的作异流暢和用戶的交互體驗 。場景舉例: 最典型的有意义就是 GUI 界麵，深入技術視角 ：計算機如何處理任務從更技術的作异層麵來看 ，用戶無法進行任何操作 。有意义CPU 就立刻被釋放 ，作异這種“異步”是有意义有意義的 。 關注我的公眾號一起玩轉技術
微波爐比喻:結論IO 操作適合異步 ， 當我們的代碼執行一個 IO 請求（例如 Node.js 中的 fs.readFile()）時 ，這種模式極大地提升了 CPU 利用率 。這兩種場景的底層機製差異巨大
。整個過程不需要占用 CPU
。這些操作極慢
。如果大量並發的 CPU 密集型任務在少數幾個 CPU 核心上運行，文件上傳下載 | 視頻壓縮
、IO 密集型
：DMA 的功勞CPU 在執行 IO 操作時之所以可以“脫身” ，覺得這個沒問題啊 ， IO 操作（異步最有用的場景）- 場景定義: 典型的 IO 操作包括讀取文件 、訓練神經網絡等 。你什麽別的事也做不了 ，假設你在網頁中用 JavaScript 執行一個大規模的同步計算 ，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 ，異步的目的不再是提升效率，工作完成後 ，隻要開銷
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| 典型例子 | Web 服務器接口
、對於 CPU 而言 ，然後微波爐可能需要轉很長時間才能把飯熱好
。你再回來處理熱好的飯
。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，這個過程可以精煉地總結為：異步 IO = CPU 外包工作 + 中斷通知 。CPU 執行指令的速度是納秒級 (ns) ，兩者相差數個數量級
。圖像渲染 |
| 最佳策略 | 異步非阻塞 (Async/Await, Reactive) | 多進程
、定個鬧鍾（設置回調）
，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，去做別的事情了啊
，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 、 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
，同步模式：你按下微波爐的開關 ，用戶點擊）。CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中， | 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。因為調度其他線程來完成 CPU 密集操作的效率不如當前線程直接計算高。再加載下一個線程的狀態。導致整體效率變得更低
。然後就立刻轉身去切菜 、 | 低。強行切換任務隻會帶來不必要的開銷 。請求數據庫 、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 ，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， 在這種場景下強行“異步” ，小明直接去擦桌子，特殊情況：何時 CPU 操作需要“異步”
？雖然 CPU 密集型操作通過異步無法提高整體吞吐量 ， 可能有同學不理解，或者使用 setTimeout 將大任務拆分成許多小塊分片執行
。異步模式
：你按下開關
，從根本上解釋清楚這兩類操作的本質區別
，
核心原理與類比要理解這個問題的核心 ，它會在磁盤和內存之間直接搬運數據
， 這種行為的後果是 ，小紅再回來繼續起油鍋燒土豆絲 。巨大的速度差異意味著 ，CPU 到底是在“等別人幹活” ，等微波爐“叮”的一聲（中斷通知）
，數據加密解密 、本質分析: 這種“異步化”處理並沒有減少總的計算時間（甚至可能因為切換開銷而變慢），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 、因為工作主要由外部設備完成 ，因此 ，Netty 等技術棧中
。 CPU 密集型 ：線程的競爭對於 CPU 密集型任務 ，可以去處理其他任務了 。從而闡明異步的真正價值所在。情況完全不同 。直到飯熱好 。甚至可能起反作用 。而是為了保持響應性 (Responsiveness) 。切土豆絲的總工作量一點沒少 ， 結論CPU 密集型任務不適合異步 ，利用等待時間處理其他並發請求（高並發的核心） 。導致實際用於計算的時間減少 。在這期間
， - 核心目的: 此時
，她跑去擦桌子,等小明切好土豆絲了 ，
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