前言

在深入理解协程（coroutine）和异步编程（asynchronous programming）之前，我们需要先搞清楚几个基础概念：并发 vs 并行、I/O-bound vs CPU-bound、同步/异步 & 阻塞/非阻塞。这些概念是理解现代编程模型的基石。

并发 vs 并行

并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是两个经常被混用的概念，但它们关注的重点不同：

并发（Concurrency）

  • 定义：在同一时间段内，系统能处理多个任务，但不一定是同时进行的，而是通过切换来让人感觉“同时”在进行。

  • 比喻：一个人吃饭的时候，接到电话，他可以放下筷子去接电话，然后继续吃饭，看起来两个任务都在进行，但实际上是交替执行。

  • 特点：

    • 关注任务的组织和调度。
    • 强调“同时应对很多事情”，而不是同时完成。
    • 典型实现方式是时间片轮转（操作系统在单核 CPU 上调度多个线程）。

并行（Parallelism）

  • 定义：在同一时刻，多个任务真正地在多个处理器或内核上同时执行。

  • 比喻：两个人，一个吃饭，一个接电话，两件事同时发生。

  • 特点：

    • 需要多核 CPU 或分布式系统的支持。
    • 强调“同时做很多事情”。
    • 更依赖硬件并发度。

区别总结

维度并发 (Concurrency)并行 (Parallelism)
本质逻辑上的同时执行（交替调度）物理上的同时执行
强调点任务的调度与协调任务的同时执行
硬件依赖单核也能实现需要多核或多机
举例多个用户程序在单核上切换运行多核 CPU 同时执行多个线程

可以这样记：

  • 并发 = 会“同时应付”多个任务（不一定同时做）
  • 并行 = 会“同时进行”多个任务（真正在同时做）

I/O-bound vs CPU-bound

1. I/O-bound（I/O 受限任务）

  • 定义：程序的主要瓶颈在 等待 I/O（输入/输出），而不是计算本身。

  • 典型场景：

    • 读写磁盘文件（数据库查询、日志写入）
    • 网络请求（HTTP 调用、Socket 通信）
    • 用户输入/输出（键盘、屏幕、打印机）

  • 特点：

    • CPU 大部分时间 在等待 外设返回结果。
    • 任务的性能瓶颈取决于 I/O 速度。
    • 适合用 异步 I/O 或 多线程 来提升并发度，让 CPU 不至于闲着。

举例：下载 100 张图片。CPU 处理单张图片的耗时很短，但大部分时间都在等网络返回，这就是 I/O-bound。

2. CPU-bound（CPU 受限任务）

  • 定义：程序的主要瓶颈在 计算处理，而不是 I/O。

  • 典型场景：

    • 图像/视频处理（压缩、解码、滤镜）
    • 机器学习模型训练/推理
    • 加密/解密、大量数学运算

  • 特点：

    • CPU 一直在满负荷运转。
    • 任务的性能瓶颈取决于 CPU 计算能力。
    • 优化方式通常是 并行计算（多核、GPU、SIMD）、算法优化 或 编译优化。

举例：对一张超大图像做 FFT 运算，不涉及磁盘和网络，CPU 会跑到 100%，这是 CPU-bound。

3. 对比总结

维度I/O-boundCPU-bound
瓶颈外设 I/O（磁盘、网络、设备）处理器算力
CPU 使用率低，CPU 常常空闲等待高，CPU 长时间接近 100%
优化手段异步 I/O、多线程、缓存多核并行、GPU 加速、算法优化
举例网络请求、数据库查询图像处理、科学计算

4. 结合并发/并行

  • I/O-bound 任务：更适合 并发（concurrency） → 异步、事件驱动能充分利用等待时间。
  • CPU-bound 任务：更适合 并行（parallelism） → 多核分工才能真正加速。

同步/异步 & 阻塞/非阻塞

这个是并发编程里的核心四象限概念，很多人会把它们混在一起。我们拆开来看：

1. 同步 vs 异步（关注 任务完成的通知方式）

  • 同步 (Synchronous)

    • 调用者必须等被调用的任务完成，才继续往下执行。
    • 强调：谁来负责等结果？是调用者自己。
    • 举例：打电话问朋友“今晚吃饭吗”，对方没回答，你就一直等着，不能干别的事。

  • 异步 (Asynchronous)

    • 调用者发出请求后，可以继续做别的事，被调用者完成后会主动通知（回调、事件、future/promise）。
    • 强调：结果回来时，会有人通知你。
    • 举例：发微信问朋友“今晚吃饭吗”，你可以去玩游戏，朋友晚点回你消息。

2. 阻塞 vs 非阻塞（关注 调用时线程的等待状态）

  • 阻塞 (Blocking)

    • 调用时，线程/进程会被挂起，直到结果返回。
    • 举例：去餐厅点餐后，服务员让你在柜台等，没上菜前你不能离开。

  • 非阻塞 (Non-blocking)

    • 调用时，线程不会被挂起，马上返回一个状态值（可能告诉你“没准备好”）。
    • 举例：去餐厅点餐，服务员说“稍等一会儿”，你可以回座位刷手机，过一会儿再问。

3. 四象限组合

阻塞 (Blocking)非阻塞 (Non-blocking)
同步 (Sync)同步阻塞：最常见，比如 read() 默认模式，要等数据读完。 打电话一直等对方说完。同步非阻塞：调用立即返回，但结果没准备好时，需要主动不断重试（轮询）。 你一遍遍打电话过去问“好了吗？”
异步 (Async)异步阻塞：调用后挂起，等回调或事件完成后再恢复。少见。 你微信发消息后强行盯着手机，别的事也不干。异步非阻塞：调用立即返回，结果就绪时通过回调/事件通知你。现代网络编程主流。 你发微信，继续干别的事，朋友回你消息时微信提醒。

4. 编程里的例子

  • 同步阻塞

    std::string data = socket.read(); // 一直等到有数据

  • 同步非阻塞

    if (socket.try_read(data)) {  // 没数据就返回 false
    process(data);
}

  • 异步非阻塞

    socket.async_read([](std::string data){
    process(data);  // 数据到的时候回调
});

总结：

  • 同步/异步 → 关注 “结果如何交付”（自己等，还是别人通知）。
  • 阻塞/非阻塞 → 关注 “调用时线程是否停下来”（停等 vs 马上返回）。