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什么是资源密集型:绑定,KVO或通知

资源密集型是指在计算过程中,主要消耗的是计算资源(如CPU、内存等),而不是I/O资源(如网络、磁盘等)。在资源密集型任务中,计算的复杂度较高,需要大量的计算资源来完成。

绑定(Binding)是一种编程模式,用于将一个属性或事件与另一个属性或事件进行关联。在绑定中,当一个属性或事件的值发生变化时,绑定会自动更新另一个属性或事件的值。这种方式可以简化代码的编写,提高开发效率。

KVO(Key-Value Observing)是一种观察者模式,用于监测对象属性的变化。通过KVO,可以注册一个观察者来监听指定对象属性的变化,并在属性值发生改变时接收通知。这样可以实现对象之间的解耦,当属性值发生变化时,观察者可以及时作出响应。

通知(Notification)是一种消息传递机制,用于在不同对象之间进行通信。通过通知,一个对象可以发送一个消息,而其他对象可以注册成为观察者来接收该消息。通知可以在不同的线程之间进行传递,实现了对象之间的解耦。

资源密集型任务通常需要高性能的计算资源来完成,因此在云计算领域,可以使用腾讯云的弹性计算服务来满足资源需求。腾讯云的弹性计算服务包括云服务器、容器服务、批量计算等产品,可以根据任务的需求选择适合的计算资源进行部署和调度。

相关产品和产品介绍链接地址:

  • 云服务器(Elastic Compute Cloud,ECS):提供可扩展的计算能力,满足不同规模和性能需求的资源密集型任务。详细信息请参考:云服务器产品介绍
  • 容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE):基于Kubernetes的容器管理服务,提供高度可扩展的容器化应用部署和管理能力。详细信息请参考:容器服务产品介绍
  • 批量计算(BatchCompute):提供高性能的批量计算服务,适用于资源密集型的大规模计算任务。详细信息请参考:批量计算产品介绍
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    2. IO操作: CPU会把内存中的程序委托给其他的网络、磁盘等驱动程序,让这些外部的驱动程序来进行具体的处理,处理完成以后再返回给内存程序。对于这两类操作的优化方式是不一样的。内存操作的特点是占用CPU资源,CPU不断的计算。对于内存密集型的操作(Compute-Bound Operation)的优化,我们可以把一个大任务拆分成多个互不影响的子任务,那么就能让多个CPU同时参与运算,最后合并子任务的结果,所花的时间自然就少了。所以内存密集型的操作(Compute-Bound Operation)的优化有一个前提:超线程、多核、甚至是真正的多个CPU的计算机能够同时运行多个线程,对于只有一个CPU的计算机不适合。多线程之间的状态切换是需要额外的CPU资源的。IO操作的特点是基本不占用CPU资源,但是它会占用当前的工作者线程,并使其进入等待状态,等待IO完成的处理结果,然后在继续执行。但是在ASP.NET这种天然多线程的环境里,CLR线程池容量是有上限的,这个上限也代表了应用程序最多可以同时执行的请求数量。如果我们CLR线程池的所有线程都进入了IO等待状态,当再有新用户进来,我们的服务就停止响应了。目前我们IO操作的缺点是当前工作者线程同步等待IO,任何IO处理都会霸占一条工作者线程。所以对于IO密集型的操作(IO-Bound Operation)的优化,我们的思路是使用IOCP(I/O Completion Port)。IOCP翻译了中文是IO完成端口,它是一种异步形态,原理是这样的:当前工作者线程在进行IO处理时,委托给某个设备驱动程序,然后自己返回线程池,当IO完成后,OS会通过IOCP提醒CLR它工作已经完成,当CLR接收到通知后,会唤醒一个I/O线程并且运行用户的回调。

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