I/O密集型任务开发指导

2024-02-16 13:45 更新

使用异步并发可以解决单次I/O任务阻塞的问题,但是如果遇到I/O密集型任务,同样会阻塞线程中其它任务的执行,这时需要使用多线程并发能力来进行解决。

I/O密集型任务的性能重点通常不在于CPU的处理能力,而在于I/O操作的速度和效率。这种任务通常需要频繁地进行磁盘读写、网络通信等操作。此处以频繁读写系统文件来模拟I/O密集型并发任务的处理。

  1. 定义并发函数,内部密集调用I/O能力。

    1. import fs from '@ohos.file.fs';
    2. // 定义并发函数,内部密集调用I/O能力
    3. @Concurrent
    4. async function concurrentTest(fileList: string[]) {
    5. // 写入文件的实现
    6. async function write(data, filePath) {
    7. let file = await fs.open(filePath, fs.OpenMode.READ_WRITE);
    8. await fs.write(file.fd, data);
    9. fs.close(file);
    10. }
    11. // 循环写文件操作
    12. for (let i = 0; i < fileList.length; i++) {
    13. write('Hello World!', fileList[i]).then(() => {
    14. console.info(`Succeeded in writing the file. FileList: ${fileList[i]}`);
    15. }).catch((err) => {
    16. console.error(`Failed to write the file. Code is ${err.code}, message is ${err.message}`)
    17. return false;
    18. })
    19. }
    20. return true;
    21. }

  2. 使用TaskPool执行包含密集I/O的并发函数:通过调用execute()方法执行任务,并在回调中进行调度结果处理。示例中的filePath1和filePath2的获取方式请参见获取应用文件路径

    1. import taskpool from '@ohos.taskpool';
    2. let filePath1 = ...; // 应用文件路径
    3. let filePath2 = ...;
    4. // 使用TaskPool执行包含密集I/O的并发函数
    5. // 数组较大时,I/O密集型任务任务分发也会抢占主线程,需要使用多线程能力
    6. taskpool.execute(concurrentTest, [filePath1, filePath2]).then((ret) => {
    7. // 调度结果处理
    8. console.info(`The result: ${ret}`);
    9. })
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