Erkundung von CPU-gebundenen und I/O-gebundenen Aufgaben: Innerhalb der Libuv-Bibliothek in Node.js

Verständnis der CPU -intensiven und I/O -intensiven Aufgaben ist für die Optimierung von Anwendungen und die Auswahl des richtigen Technologiestapels unerlässlich. Diese Konzepte beziehen sich hauptsächlich auf Engpässe bei der Anwendungsleistung, mit denen Entwickler hocheffiziente Multi -Thread -und asynchrone Programme entwerfen können.

Systemmodell

Das Computersystem kann abstrahiert werden als:

<code>输入 (键盘) -> 处理 (CPU) -> 输出 (显示器)</code>

Eingang und Ausgabe gehören zur E/A -Kategorie, und die Berechnung wird von der CPU verarbeitet.

einzelnes Programm, das aus mehreren Methoden oder Funktionen besteht, kann in der Reihenfolge oder parallele Ausführung abstrahiert werden wie:

<code>输入参数 -> 计算 -> 返回值</code>

Ein verteilter Dienst, der aus einem einzelnen Machine -Dienst (Cluster) besteht, der in der Reihenfolge oder parallel ausgeführt wird, kann abstrahiert werden wie:

<code>网络请求 (输入参数) -> 计算 -> 网络响应 (返回值)</code>

Die Anfrage und Antwort gehören zur E/A -Kategorie, und die Berechnung wird von der CPU verarbeitet.

Aus der Perspektive von Hardware und Software besteht das System aus E/A -Betrieb und CPU -Berechnung.

CPU -dichte Aufgabe

CPU -intensive Aufgabe ist hauptsächlich durch die Verarbeitungsgeschwindigkeit des zentralen Prozessors (CPU) begrenzt. Diese Aufgaben erfordern viele Berechnungen, und die meiste Zeit verwenden die CPU, anstatt auf externe Ressourcen wie Disk -E/A oder Netzwerkkommunikation zu warten.

Die Eigenschaften der CPU -dichten Aufgabe

hohe Computeranforderungen
• : Diese Aufgaben umfassen normalerweise komplexe mathematische Operationen wie Videocodierung/Decodierung, Bildverarbeitung und wissenschaftliches Computer. Multi -Thread -Vorteile
: Bei Multi -Core -CPUs kann die parallele Verarbeitung die Ausführungseffizienz der CPU -intensiven Aufgabe durch Zuordnen von Workloads an mehrere Kerne erheblich verbessern.
• Hochressourcenverbrauch :: cpu -intensive Aufgaben erhöhen die CPU -Auslastungsrate während des Ausführungszeitraums häufig auf fast 100%.
• gemeinsame Beispiele

Datenanalyse und große numerische Berechnungen.

Grafik- oder Videoverarbeitungssoftware.

• Kryptowährung Mining.
Wenn Ihr Laptop -Lüfter sehr laut läuft, kann es sich um die CPU -intensive Aufgabe handeln.
Optimierungsstrategie der CPU -dichten Aufgabe

passrale

: Verwenden Sie Multi -Core -Prozessoren, um die Leistung durch paralleles Computing zu verbessern.

Algorithmusoptimierung
• : Optimieren Sie den Algorithmus, um unnötige Berechnungen zu reduzieren. Compiler -Optimierung
: Verwenden Sie Compiler mit Hochleistungsoptimierungstechnologie.
• i/o -dense Task
• E/O -Dense -Aufgaben sind hauptsächlich durch den Betrieb der Eingabe/Ausgabe (EUTION) begrenzt, einschließlich Festplatten -E/A- und Netzwerkkommunikation. Der Engpass dieser Aufgaben ist es, auf die E/A -Operation zu warten, die keine Rechenleistung abgeschlossen hat.

  I/O -Intensive Aufgabenmerkmale

  • hohe E/A -Anforderungen : Diese Aufgaben lesen und schreiben häufig Dateien oder verarbeiten eine große Anzahl von Netzwerkanforderungen.
  Die Vorteile von gleichzeitiger
  • : I/O -intensive Aufgaben profitieren von Event -Laufwerk und asynchronen Programmiermodellen wie Node.js nicht blockierender I/O. Niedrige CPU -Auslastung
  : Da die meiste Zeit für das Warten auf externe Operationen aufgewendet wird, ist die CPU -Auslastungsrate normalerweise niedrig.
  • gemeinsame Beispiele

  Behandeln Sie eine große Anzahl von Webservern und Datenbankservern.

  Lesen und schreiben Sie häufig einen Festplatten -Dateiserver.
  Client -Anwendungen wie E -Mail -Clients und Social -Media -Anwendungen erfordern diese Anwendungen häufige Netzwerkanfragen und Datenabrufe.
  • Optimierung von I/O -intensiven Aufgaben

  Caches

  : Verwenden Sie Speichercache, um die Nachfrage nach Festplatten -I/A zu verringern.
  • asynchrones Programmieren : Implementieren Sie asynchrone E/A -Operationen, um Obstruktion zu vermeiden und so die Reaktionsgeschwindigkeit und den Durchsatz zu verbessern.
  Optimierung des Ressourcenmanagements
  • : Effektiv Versand von E/A -Operationen, um unnötiges Lesen und Schreiben zu minimieren.
  node.js und nicht blockierende I/O
  • node.js ist eine gut bekannte Implementierung des E/A -Modells.
  Was ist die nicht blockierende I/O?

  Nicht -blockierende E/A bezieht sich auf den Eingangs-/Ausgangsvorgang, der nicht gezwungen ist, abzuschließen. Mit dieser Methode kann das Programm beim Warten auf den E/A -Vorgang andere Aufgaben ausführen.

  node.js Wie kann man mit nicht blockierenden I/O umgehen?

  node.js führt JavaScript auf der V8 -Engine aus und verwendet die Libuv -Bibliothek, um nicht blockierende E/A- und asynchrone Programmierung zu erreichen. Die Schlüsselkomponenten der nicht blockierenden I/O in Node.js sind:

  Vorfallzyklus

  : node.js ermöglicht den Kernmechanismus nicht -blockierender i/o. Es ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von Netzwerkkommunikation, Datei -E/A, Benutzeroberfläche und Timer -Ereignis.

  rufen Sie den Stapel auf

  : Alle synchronen Operationen (z. B. den Obstruktionsbetrieb der Berechnung oder die direkte Datenverarbeitung) werden im Stapel ausgeführt. Der langwierige Betrieb im Stapel kann das Programm blockieren, wodurch der "Hauptfaden stagnieren".
  • Die Rückrufwarteschlange : Wenn der asynchrone Vorgang abgeschlossen ist, wird ihre Rückruffunktion in die Warteschlange gestellt und auf die Ausführung warten. Der Ereigniszyklus überprüft weiterhin die Warteschlange und verschiebt den ausführbaren Rückruf in den Anrufstack, um auszuführen.
  Nicht -Blocking -Operation
  • : Für die Dateisystemoperation verwendet Node.js die Libuv -Bibliothek, um die zugrunde liegende POSIX -nicht -blockierende API zu verwenden, um die nicht -blockierende Funktion zu aktivieren. Für Netzwerkanforderungen realisiert Node.js nicht -blockierende Netzwerk -Netzwerk -I/O.
  Betrachten Sie das folgende Beispiel:
  • In diesem Beispiel ist fs.readfile asynchron. Node.js führt weiterhin Console.log ('nächster Schritt') aus, ohne auf die Lesen der Datei zu warten. Nachdem die Datei gelesen wurde, wird die Rückruffunktion in der Warteschlange und schließlich ausgeführt, wodurch der Inhalt der Datei angezeigt wird.

  Durch die Verwendung des Callbacks für den einfallenden Wert kann ein einzelner Thread mehrere Vorgänge effektiv verarbeiten, wodurch die Leistung und die Ressourcenauslastung bei der Behandlung von E/A -intensiven Aufgaben erheblich verbessert werden kann.

  node.js der nicht -blockierende Dateisystembetrieb

  Wenn node.js Dateisystemoperation ausführt (z. B. Lesen von Dateien), wird Libuv verwendet, anstatt die POSIX -Dateisystem -API direkt aufzurufen. Libuv bestimmt den effektivsten Weg, um diese Operationen auszuführen, während verhindern, dass der Zyklus des Vorfalls blockiert wird.

  libuv führt einen festen Threadpool (Standard: vier Threads) bei, um den Blockierungs -E/A -Betrieb des Betriebssystemebens asynchron auszuführen. Daher wird die Datei -E/A -Operation an diesen Hintergrund -Threads durchgeführt, anstatt die Schleife des Hauptvorfalls zu blockieren.

  libuv folgt produzentkonsumentenmodell , von dem:

  • Der Haupt -Thread legt die Aufgabe (z. B. die Anforderung für Dateilesen) der Task -Warteschlange vor.
  • Der Thread Pool ruft die Aufgabe aus der Warteschlange ab und führt aus.
  • Nach Abschluss benachrichtigt der Arbeits -Thread den Haupt -Thread, um die Rückruffunktion auszuführen.

  Dies stellt sicher, dass der Hauptfaden auch während der schweren E/A -Betriebszeit leicht aufrechterhalten und schnell reagiert.

  

  Schlussfolgerung

  Die Auswahl der richtigen Verarbeitungsmethode und des Technologiestapels ist für die Verbesserung der Anwendungsleistung von wesentlicher Bedeutung. Zum Beispiel ist Node.js sehr geeignet für die Verarbeitung von E/A -Dense -Webanwendungen, da es nicht blockierende E/A -Modelle enthält, mit denen eine große Anzahl gleichzeitiger Netzwerkanforderungen ohne übermäßigen Konsum von Thread -Ressourcen effektiv verwaltet werden kann. Im Gegenteil, für die CPU -intensive Aufgabe kann die Verwendung von Multi -Thread -Sprache und Plattformen (wie Java, C oder GO) Multi -Core -CPU -Verarbeitungsfunktionen verwenden.

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