IO密集型与CPU密集型
IO是一个通用的概念，即数据从一个地方移动到另一个地方，对一个实体来说，可以看成数据从外部进入，以及从实体输出到外部。
具体来说，常见的IO请求有网络IO，磁盘IO。
那么因为CPU的工作频率远远快过和其连接的外部硬件，例如磁盘，所以CPU在IO的时候经常会需要等待外部硬件完成当前任务，完成之后，才能进行下一个任务，这种情况常常称为IO阻塞，即CPU直到等待IO操作返回前，不能继续运行。IO阻塞对于CPU强大的运算能力是一个巨大的浪费。
所以有了多线程，多线程是同步运行的多个任务。不过由于CPU核数的问题，许多线程实际上并不是真正并行而只是通过快速切分时间片来模拟的。简单来说就是你执行一点，我执行一点，来回切换，创造出一种同时运行任务的假象。（多线程的本质是切换CPU时间片轮流执行，造成多个线程同步执行的假象）
多线程的底层机制是由操作系统实现的，当一个线程遇到IO阻塞时，例如读写文件，操作系统可能会暂时挂起该线程，从而让其他线程优先执行，也就是将多出来的时间片切分给其他的线程，直到等待该线程的IO操作返回，再重新调度该线程运行。
CPU密集型（CPU-bound）
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，RSA加解密算法，便是属于CPU bound的程序。
CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备，也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。
CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。
IO密集型（I/O bound）
IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高。
I/O bound的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而pipeline做得不是很好，没有充分利用处理器能力。
IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。
除了同步IO之外，系统可能还支持异步IO，即IO不阻塞，对IO设备发出读写命令之后立即返回执行下一条命令，而IO设备的返回结果则在将来未知的某个时间点通过信号来回调。这也是nodeJS底层的实现机制。
CPU密集型 vs IO密集型
我们可以把任务分为计算（CPU)密集型和IO密集型。
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。
IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。
总之，计算密集型程序适合C语言多线程，I/O密集型适合脚本语言开发的多线程。
参考：
https://blog.csdn.net/o83290102o5/article/details/78723329
https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156