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。
定义并发函数,内部密集调用I/O能力。
import fs from '@ohos.file.fs';
// 定义并发函数,内部密集调用I/O能力
@Concurrent
async function concurrentTest(fileList: string[]) {
// 写入文件的实现
async function write(data, filePath) {
let file = await fs.open(filePath, fs.OpenMode.READ_WRITE);
await fs.write(file.fd, data);
fs.close(file);
}
// 循环写文件操作
for (let i = 0; i < fileList.length; i++) {
write('Hello World!', fileList[i]).then(() = > {
console.info(`Succeeded in writing the file. FileList: ${fileList[i]}`);
}).catch((err) = > {
console.error(`Failed to write the file. Code is ${err.code}, message is ${err.message}`)
return false;
})
}
return true;
}
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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。
import taskpool from '@ohos.taskpool';
let filePath1 = ...; // 应用文件路径
let filePath2 = ...;
// 使用TaskPool执行包含密集I/O的并发函数
// 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
taskpool.execute(concurrentTest, [filePath1, filePath2]).then((ret) = > {
// 调度结果处理
console.info(`The result: ${ret}`);
})
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