schedulers.computation和schedulers.io的实现有什么不同？
为什么它们被用于不同类型的任务？它们在处理计算任务和io任务时有什么不同？
schedulers.io（）--用于I/O绑定的工作，如阻塞I/O的异步性能，该调度程序由线程池支持，线程池将根据需要增长；对于普通的计算工作，切换到Schedulers.Computation（）；默认情况下，schedulers.io（）是一个CachedThreadScheduler，它类似于具有线程缓存的新线程调度器
共有1个答案
I/O和计算是非常不同的工作负载。
计算是纯粹的CPU绑定的，所以您希望限制线程的数量，这样它们就不会为了CPU而争斗而饿死自己。如果您有1000个线程都试图在8个核心上工作，您可能会有一个糟糕的时间。schedulers.computation（）的上限是内核数。
I/O是不同的，因为虽然它们通常需要一个线程来维护上下文，但它们并不真正使用CPU-它们只是在I/O完成之前Hibernate。在一台单核机器上有1000个I/O操作是非常好的，因为它们大部分时间都处于Hibernate状态。schedulers.io（）被取消了上限，并将根据需要生成尽可能多的线程
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我在couchbase中使用可观测值。 调度程序之间的区别是什么。io（）和调度程序。计算（）？
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我已经阅读了很多关于rxjava调度器的答案，比如下面的用例，调度器io和调度器计算，rxjava2调度器io和具有大并发请求的调度器计算之间的区别是什么。 最常见的解释是使用Schedulers.computation（）进行CPU密集型工作 并使用调度程序。io（）用于与文件系统交互、与数据库或服务交互、REST API调用 通过CPU密集型工作，我假设/考虑图像调整大小/操作，大数据集等（如
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我正在使用Rxjava2和Spring Boot。 我在服务器上有500个并发请求。 每个请求产生10个线程，这些线程调用其他服务（因此IO工作）
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在的留档中，它说 实现必须与PartialOrd实现一致[…] 这当然是有道理的，并且可以很容易地归档，如下面的示例所示： 我想知道，为什么他们会把这个负担/风险留给我们用户，而不是用毯子 我在操场上测试了循环依赖和其他东西的问题，但这和我预期的一样有效。互联网也没有产生任何结果。 我能想到的另一个原因是宏现在是如何工作的。人们可能必须将每个替换为（或者将（PartialOrd）的宏变得更智能-我
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