計算密集型

計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視訊進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多工完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等於CPU的核心數。

計算密集型任務由於主要消耗CPU資源，因此，程式碼執行效率至關重要。Python這樣的指令碼語言執行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對於計算密集型任務，最好用C語言編寫。

IO密集型

第二種任務的型別是IO密集型，涉及到網路、磁碟IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和記憶體的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。

IO密集型任務執行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少，因此，用執行速度極快的C語言替換用Python這樣執行速度極低的指令碼語言，完全無法提升執行效率。對於IO密集型任務，最合適的語言就是開發效率最高（程式碼量最少）的語言，指令碼語言是首選，C語言最差。

非同步IO

考慮到CPU和IO之間巨大的速度差異，一個任務在執行的過程中大部分時間都在等待IO操作，單程序單執行緒模型會導致別的任務無法並行執行，因此，我們才需要多程序模型或者多執行緒模型來支援多工併發執行。

現代作業系統對IO操作已經做了巨大的改進，最大的特點就是支援非同步IO。如果充分利用作業系統提供的非同步IO支援，就可以用單程序單執行緒模型來執行多工，這種全新的模型稱為事件驅動模型，Nginx就是支援非同步IO的Web伺服器，它在單核CPU上採用單程序模型就可以高效地支援多工。在多核CPU上，可以執行多個程序（數量與CPU核心數相同），充分利用多核CPU。由於系統總的程序數量十分有限，因此作業系統排程非常高效。用非同步IO程式設計模型來實現多工是一個主要的趨勢。

參考：