wangwangwar
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9 years ago Register -> L1/L2/L3 Cache -> Memory -> Disk -> Network，越靠近CPU，存储速度越快，同时价格也越昂贵（相应容量也越小）。 从速度来说，比如Register的存储速度是和CPU的单条指令相同的（因为存取Register只需要一条指令），比如设为1ns，那么L1 Cache的速度大概在几ns，Memory的速度大概就是几百ns，Disk的速度是几百ms，Network那就是几s了。 从容量来说，Register相当有限，大概就几百B，L1 Cache大概几十KB，Memory几G，Disk几T，Network那就接近无限了。
最理想的硬件条件无疑是同时拥有Register的速度和Network的容量（价格）。当然这是不可能的，所以我们需要折中。现在流行的方式就是使用Cache。无论制造硬件还是编写程序，Cache无处不在：
- 硬件上来说，Memory中的数据在读取到Register中时，会同时更新L1/L2/L3 Cache，L1/L2/L3 Cache就是Memory的一个Cache。有如硬盘一般会内置几M的内存，这也是对硬盘的一个Cache。
- 软件上来说，我们经常会把从Network取到的数据，缓存到本地或者内存，这是一种Cache，从磁盘读取数据到内存反复使用，这是一种Cache，那怕是程序中将运算过程中的中间变量存在一个临时变量中（比如加速版的Fibonacci数列计算）这也是一种Cache。
回到最初的讨论，如果我们定义I/O密集型操作为读取硬盘或者访问网络，其操作离CPU的距离太远，导致CPU不得不等待数据取回，记住，Disk的速度是ms级别，CPU的速度是ns级别，1ms = 1e6ns，也就是说，在Disk返回数据时CPU空转了几百万次，这绝对是巨大的浪费。
所以，一切的手段，都是为了让CPU更忙碌一点。多进程，多线程，基于事件，回调，都是为了在等待数据的时候，让CPU去干更有意义的事情而不是空转。
这是一个相对概念，如果你的操作大部分时间都是在等待I/O，CPU长时间处于挂起状态，那么可以说你现在的操作是I/O密集型操作，CPU密集型则是相反。当然这既然是一个相对概念，那么就要视现在的情况而定。如果你的CPU性能不好，大多数时间都很忙，那么就是CPU密集型；这时候你换了一个强大的CPU，大大加强了CPU的计算能力，这个时候CPU大多数时间就是很闲的，也就完成了CPU密集型向I/O密集型的转化。
当然，从现在的情况来看，我们的大部分操作可以算作是I/O密集型操作，有限制的数据传输速度和强大的计算能力。App可以看作是内存与CPU，服务端可以看作宽带带宽与CPU。