CPU 密集型任务

1、CPU 密集型任务

CPU 密集型任务（CPU-bound Tasks）指的是主要消耗 CPU 计算资源的任务，其执行效率主要受限于 CPU 的处理能力。这类任务的特点是需要大量的逻辑计算、数据处理或算法运算，而对 I/O（输入 / 输出，如文件读写、网络请求）的依赖较低。

a、核心特点:

• 高 CPU 利用率

  任务执行过程中，CPU 长时间处于满负荷或高负荷运行状态，计算量远大于数据输入输出量。

  • 示例

    • 复杂数学运算（如加密解密、图形渲染、物理模拟）；

    • 大数据排序、过滤或压缩；

    • 机器学习模型训练、视频编码 / 解码。

• I/O 操作少

  任务中涉及的文件读写、网络请求等操作占比极低，瓶颈主要在 CPU 的计算速度。

• 多线程的适用性

  • 在 多核 CPU 中，通过多线程或多进程并行处理，可有效提升这类任务的执行效率（将计算分摊到不同核心）。

  • 单线程环境（如 JavaScript 主线程）中，此类高并发密集型任务会阻塞其他操作，导致界面卡顿或响应延迟。

b、与 I/O 密集型任务的对比

维度	CPU 密集型任务	I/O 密集型任务
核心瓶颈	CPU 计算能力	硬盘读写速度、网络延迟等 I/O 性能
典型场景	数据加密、视频压缩、科学计算	文件读写、API 请求、数据库查询
优化方向	并行计算（多线程 / 多核利用）	减少 I/O 次数、优化 I/O 队列
JavaScript 案例	大数组排序、复杂状态计算	fetch 请求、localStorage 操作

c、JavaScript 中的 CPU 密集型任务问题

在浏览器中，JavaScript 是单线程语言，所有任务在主线程中按顺序执行：

• 阻塞主线程：

  如果主线程执行 CPU 密集型任务（如处理 100 万条数据的排序），会导致 UI 渲染、事件响应（如点击按钮）被暂停，用户体验极差。

	// worker.js

	// 示例：阻塞主线程的 CPU 密集型任务
	function heavyCalculation() {
	  const data = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i);
	  data.sort((a, b) => a - b); // 大规模排序
	}
	heavyCalculation(); // 执行时会阻塞主线程，页面卡顿

• 解决方案：

  使用 Web Workers 将任务转移到后台线程，避免阻塞主线程（如沙箱环境）。
  拆分任务为更小的单元，通过 setTimeout 或 requestIdleCallback 分批执行（时间分片）。

2、优化 CPU 密集型任务的常见方法

a、并行计算

• 利用 Web Workers（浏览器）或 child_process（Node.js）创建多线程环境，将计算任务分配到不同线程。

• 示例（Web Workers）：

// 主线程
const worker = new Worker('worker.js');
worker.postMessage(largeData); // 传递数据给 Worker 处理

// worker.js
self.onmessage = (e) => {
  const result = heavyCalculation(e.data); // 后台计算
  self.postMessage(result); // 返回结果给主线程
};

b、优化算法与数据结构

• 用更高效的算法（如用快速排序替代冒泡排序）减少计算量。

• 避免不必要的循环嵌套或重复计算。

c、利用硬件加速

• 使用 WebAssembly 执行高性能计算（如 Rust/Go 编译为 WebAssembly）。

• 利用 GPU 加速（如 WebGL、WebCL）处理图形或矩阵运算。

d、分页或懒加载数据

• 避免一次性处理大量数据，分批次加载和处理（如表格分页加载 1000 条数据而非 10 万条）。