io會一直占用cpu嗎？
這是乙個很好的關於併發/並行系統的問題。簡單回答就是：io所需要的cpu資源非常少。大部分工作是分派給dma（direct memory access）直接記憶體訪問完成的。先不談傳統的5大io模型，先說說併發（concurrencey）。乙個非常不嚴謹的解釋就是同時做a和b兩件事。先做一會兒程序a，然後上下文切換，再做一會兒b。過一會兒在切回來繼續做a。因此給我們造成乙個假象，我們同時在做a和b兩件事。這就是著名的程序模型。這看上去很炫酷，但實際上並沒有任何卵用。因為a，b兩件事你都得做完不是？不論你是做完a再做b還是來回切換，花得時間應該是一樣的。甚至還要更多，因為還要考慮到上下文切換的開銷。
如果計算機內部不止cpu乙個部件在工作呢？如果a這件事cpu可以分派給其他部件幫它完成呢？情況是不是就完全不一樣了？
系統io正好是這樣乙個完美的例子。對於磁碟io，真實發生的場景可能是這樣的：
假設原先讀取檔案cpu需要傻等50納秒。現在儘管兩次上下文切換要各消耗5納秒。cpu還是賺了40納秒時間片。一看上面這張圖就知道，剛才講的是傳統5大io模型中的「非同步io」的大致過程。計算機硬體上使用dma來訪問磁碟等io，也就是請求發出後，cpu就不再管了，直到dma處理器完成任務，再通過中斷告訴cpu完成了。所以，單獨的乙個io時間，對cpu的占用是很少的，阻塞了就更不會占用cpu了，單執行緒環境下會導致程式都不繼續執行了，在多執行緒環境下，cpu會把時間交給其它執行緒和程序了。
那麼問題來了，這個io操作會阻塞多久？cpu什麼時候會切回到原執行緒並繼續執行？
這裡涉及到上文提到的io通訊模型。雖然io不會占用大量的cpu時間，但是非常頻繁的io還是會非常浪費cpu時間的，所以面對大量io的任務，有時候是需要演算法來合併io，或者通過cache來緩解io壓力的，使用良好的通訊模型也會大大提高我們的**的執行效率。
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