Пример ответа
1) Короткий ответ
I/O-bound задачи ограничены скоростью операций ввода-вывода (диск, сеть), а CPU-bound — производительностью процессора. Это определяет подходы к их оптимизации.
2) Сравнение: I/O-bound vs CPU-bound
* "Боттлнек" и ограничивающий фактор:
* I/O-bound: Ожидание завершения операций с диском, сетью, БД. Процессор простаивает.
* CPU-bound: Нехватка вычислительных ресурсов. Процессор постоянно загружен на 100%.
* Типичные примеры:
* I/O-bound: Чтение больших файлов, запросы к БД, API-вызовы, обработка HTTP-запросов.
* CPU-bound: Машинное обучение, видеокодирование, сложные математические расчеты, шифрование.
* Метрики идентификации:
* I/O-bound: Низкая загрузка CPU при долгом времени выполнения.
* CPU-bound: Высокая загрузка CPU (≈100%) на протяжении всей задачи.
Рекомендация: Для I/O-bound задач используйте асинхронность и кэширование. Для CPU-bound — параллельные вычисления и оптимизацию алгоритмов.
5) Примеры кода для разных подходов:
I/O-bound задача (асинхронное чтение файлов):
```python
async def read_large_file(file_path):
# Асинхронная операция ввода-вывода
async with aiofiles.open(file_path, 'r') as f:
content = await f.read()
return process_content(content)
```
CPU-bound задача (параллельные вычисления):
```python
from multiprocessing import Pool
def heavy_calculation(data):
# Ресурсоемкие вычисления
return sum(x * x for x in range(1000000))
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(heavy_calculation, large_dataset)
```
6) Follow-up вопросы:
* Как определить тип задачи в продакшене?
* Ответ: Мониторингом утилизации CPU и I/O wait.
* Что такое GIL в Python и как он влияет?
* Ответ: Global Interpreter Lock ограничивает параллелизм CPU-bound задач в threads.
7) Практический совет (2 шага на неделю):
1. Проанализируйте ваши пайплайны: С помощью мониторинга определите, какие ETL-процессы являются I/O-bound, а какие CPU-bound.
2. Примените оптимизацию: Для одного I/O-bound пайплайна внедрите асинхронную обработку, для CPU-bound — распараллельте вычисления через multiprocessing.