CPU密集型和IO密集型任务的权衡

CPU密集型

CPU密集型，也叫计算密集型。
系统运行时，CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞时间（等待I/O的实时间），而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。

CPU密集几乎无I/O阻塞，CPU一直会全速运行。如果是单核情况下，开多线程是没有意义的，一个CPU来回切着运行，增加线程切换的资源消耗。
可见，CPU密集任务只有在多核CPU上、开多线程才可能提速。

CPU使用率较高时（如我们训练算法模型、搞训练集），通常线程数只需要设置为CPU核心数的线程个数就可以了。

一般其计算公式可遵循：CPU密集型核心线程数 = CPU核数 + 1。

计算密集型的线程恰好在某时因为发生一个页错误或者因其他原因而暂停，刚好有一个“额外”的线程，可以确保在这种情况下CPU周期不会中断工作。

进行大量的计算
消耗CPU资源，较高的CPU占用率，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。
较少的IO操作

I/O密集型

I/O密集型相反，听名字就知道，系统运行多是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读写操作，此类情景下CPU负载并不高。

I/O密集型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，没有充分利用CPU能力，导致线程空余时间很多。
通常我们会开CPU核心数数倍的线程，在线程进行 I/O 操作 CPU 空闲时，启用其他线程继续使用 CPU，以提高 CPU 的使用率，充分利用CPU资源。

一般其计算公式可遵循：I/O密集型核心线程数 = （线程等待时间/ 线程CPU时间 + 1）* CPU数目。
当然我们也看到有多种计算公式，但都不是最优解，具体情况需结合项目实际使用，配置合适的线程数

一般来说：文件读写、DB读写、网络请求等都是I/O密集型

特点：