io密集型用什么cpu，io密集型和cpu密集

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软件测试有哪些硬件要求

(1)CPU密集型：该类服务器没有对io的访问/没有同步点，性能瓶颈在于对cpu的充分利用。典型的如转发服务器/代理服务器/协议转换类服务器/分布式总线服务器等。

硬件环境是指由必要的服务器、客户端、网络连接设备和辅助硬件设备（如打印机／扫描仪）组成的环境。软件环境是指被测软件在运行过程中，由操作系统、数据库等应用软件组成的环境。

UI设计硬件配置：CPU处理器i7(含）以上、内存至少16G、独立显卡、硬盘至少512G固态硬盘＋1T机械硬盘。系统：Win10或Mac。

建议使用i5系列或i7系列，建议cpu主频高于8GHz ，中央处理器必须支持 SSE2 (Streaming SIMD Extensions 2)。5，硬盘：不低于7200转。6，软件： office 2007或2010。7，显示器：分辨率不低于1400X900。

Q1: 在python中线程和协程的区别是什么

1、) 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

2、线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。

3、同一个进程中的线程共享同一内存空间，但进程之间的内存空间是独立的。同一个进程中的所有线程的数据是共享的，但进程之间的数据是独立的。

4、线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一个程序的执行实例就是一个进程。每一个进程提供执行程序所需的所有资源。

Q2: 多线程中的coresize设置(仅供参考)

1、单机单线程能够处理的最大qps为1000ms/rt（抛开cpu利用率等等其他的因素）对于多线程场景，最大qps =（1000/rt）* coreSize * cpu利用率。

2、corePoolSize：核心线程数 maxPoolSize：最大线程数当核心线程与任务队列已满时线程池会创建新线程处理任务。当线程数达到maxPoolSize后会拒绝线程抛出异常。

3、在customizecore中找到【coretype】，将其改成【TextLayer】（文字层），在textlayer中选中自己的文字层的名称。调整下三个发光的参数，大家可以试着去调节，其中【coresize】比较是这次调节的重点。

4、线程池七大核心参数如下所示：corePoolSize 线程池核心线程大小线程池中会维护一个最小的线程数量，即使这些线程处理空闲状态，他们也不会被销毁，除非设置了allowCoreThreadTimeOut。这里的最小线程数量即是corePoolSize。

5、在9中添加。此属性设置最大线程池大小。这是在不开始拒绝HystrixCommands的情况下可以支持的最大并发数量。请注意，此设置仅在您设置时生效allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize。

Q3: 在JAVA中并行和并发机制的区别?

1、并发与并行是两个既相似而又不相同的概念：并发性，又称共行性，是指能处理多个同时性活动的能力；并行是指同时发生的两个并发事件，具有并发的含义，而并发则不一定并行，也亦是说并发事件之间不一定要同一时刻发生。

2、并发和并行的区别是：定义不同、目的不同、资源使用、控制方式、适用场景。定义不同：并发是指在同一个时间段内处理多个任务，而并行是指同时处理多个任务，即多个任务同时执行。

3、解释一：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。解释二：并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件。

4、并发和并行的区别为：意思不同、侧重不同、处理不同。意思不同并发：并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。并行：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生。

5、一个进程至少有一个线程。线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。

6、区别：并行就是两个任务同时运行，就是甲任务进行的同时，乙任务也在进行。并发是指两个任务都请求运行，而处理器只能按受一个任务，就把这两个任务安排轮流进行，由于时间间隔较短，使人感觉两个任务都在运行。

Q4: cpu密集型/io密集型

1、CPU密集型：也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作CPU读写IO(硬盘/内存)时，IO可以在很短的时间内完成，而CPU还有许多运算要处理，因此，CPU负载很高。

2、io密集型的可能需要对磁盘进行升级、提高磁盘的相应速度和传输效率或通过负载技术将文件读写分散到多台服务器中；如果网络请求负载较高，可通过负载均衡技术、水平扩展提高负载。

3、因此，在 Python 中，多线程适合于 IO 密集型任务，而不适合于 CPU 密集型任务。对于如何解决多线程只执行第一个 while 循环的问题，可以使用多进程和协程来代替多线程。

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