IO密集型與CPU密集型編程

一、IO密集型和CPU密集型線程池的選用

在選擇線程池類型時，需要考慮代碼運行所需資源類型。IO密集型應該採用更多的線程，而CPU密集型應該採用更少的線程。

考慮IO密集型任務（如文件讀寫、網路請求），這類任務的執行過程中，大多數時間都是在等待IO操作完成，而線程在此期間處於等待狀態，相較於單線程，多線程可以充分利用CPU的空閑時間，提高CPU利用率，從而提高應用的吞吐量。

考慮CPU密集型任務（如加密解密、矩陣計算），這類任務追求的是速度和效率，由於任務執行時需要大量的CPU計算，為了充分利用CPU計算能力，需要儘可能將線程數設置為CPU個數，以充分利用CPU的性能。

二、CPU密集型和IO密集型

CPU密集型的任務主要依賴CPU處理能力，例如圖像處理、加密解密、科學計算等任務，這類任務一般採用單線程模式，因為多線程容易造成CPU調度時間過長，使得整個程序性能反而下降。

IO密集型的任務主要依賴於IO處理能力，例如文件操作、網路通信等任務，這類任務一般採用多線程模式，更多的線程可以充分利用CPU空閑時間，提高程序的吞吐量。

三、IO密集型和CPU密集型設計線程池

在IO密集型任務中，任務阻塞時間長，需要較多的線程來充分利用CPU空閑時間，提高程序的性能。通常情況下可以設置線程數為2倍的CPU核心數，這樣可以在IO操作完畢後立即啟動線程執行下一個任務，提高程序的性能。

CPU密集型任務中，線程數應該等於CPU核心數，這樣可以避免過多線程的競爭而導致系統資源的浪費。線程池隊列長度應該足夠大，以免因排隊等待而浪費CPU計算資源。

四、CPU密集型任務

對於CPU密集型任務的處理，可以使用Python中的multiprocessing庫，該庫提供了進程池、線程池等方式來處理長時間計算的任務。

from multiprocessing import Pool
 
def square(x):
    return x * x
 
if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        result = p.map(square, [1, 2, 3, 4])
        print(result)

五、為什麼IO密集型適合多線程

在IO密集型的任務中，線程大多時候都處於阻塞狀態，等待IO操作完成。多線程可以充分利用CPU空閑時間，提高程序的吞吐量，同時可以提高軟體的可靠性，一旦一個線程阻塞，其他線程可以繼續運行，提高了軟體的穩定性。

六、資料庫屬於IO密集型

對於資料庫的增刪改查操作，主要是與硬碟等IO設備的交互，因此屬於IO密集型。對於資料庫的操作，建議使用非同步IO，以便更好地利用系統資源。

七、計算密集型和IO密集型選取

在計算密集型的任務中，程序依賴於CPU計算能力，使用多線程並不能提高程序的性能，反而會增加系統調度的負擔。因此，更適合使用單線程模式來完成計算密集型的任務。

在IO密集型的任務中，I/O操作比較密集，多線程可以更好的利用CPU資源，提高程序的吞吐量。