为什么不同的死循环占用资源不同？
这问题问得挺实在的。要说为什么同样是“死循环”，消耗的电脑资源却千差万别，这背后牵扯到的东西还真不少，不光是光溜溜一个循环语句本身的事儿。打个比方，就像同样是“开车”，有人在家门口溜达一圈，有人却要横跨整个大陆，这消耗的汽油和时间肯定不一样。电脑里也是这个道理。
我们来拆开捋一捋，主要有这么几个方面在起作用：
一、 循环体内部做了什么事：这是最核心的区别
最直观也最根本的原因，就是那个“循环体”里究竟在执行什么指令。
空循环 vs. 忙碌循环：
最简单的死循环，比如 C 语言里的 `while(1);` 或者 `for(;;);`。这种循环，电脑啥也没做，就是不停地检查那个条件（始终为真），然后跳回循环开始。它就像一个没事人儿在门口踱步，虽然人在动，但没创造任何价值，也没消耗多少“精力”（CPU时间）。它主要消耗的是一点点的 CPU 指令执行时间，以及它占用的那点内存空间。
但如果循环体里有其他操作呢？比如 `while(1) { printf("Hello"); }`。这就不一样了。每次循环，CPU 不仅仅是检查条件，还得去执行 `printf` 这个函数。`printf` 函数要做的事情可不少：找到要打印的字符串，将其转换成字符流，通过操作系统发送到屏幕输出设备，还要考虑换行符、刷新缓冲区等等。这一系列操作下来，CPU 的工作量就呈指数级增长了。它需要进行大量的计算、内存访问、甚至可能需要与I/O设备（比如显卡、键盘）进行交互。
再复杂点，比如 `while(1) { sum += i; i++; }`。这里虽然没有直接的I/O，但是它在不断地进行加法运算和变量赋值。如果这个计算非常复杂，或者涉及到大量数据，CPU 需要不停地进行算术逻辑运算（ALU）和数据搬运（寄存器、缓存、内存之间的读写），这也会消耗大量的 CPU 周期。
I/O 操作的“吞吐量”：
如果循环体里涉及到网络通信、文件读写、数据库查询等I/O操作，那资源占用就更是天壤之别了。这些操作通常比纯粹的计算慢得多，但一旦开始，CPU 就可能被阻塞，等待I/O完成。
想象一下一个死循环，每次都去请求一个远程服务器，服务器延迟很高。CPU 每次发出请求后，就得傻傻地等着，不能干别的。这种情况下，CPU 虽然在“忙”，但它更多的是在“等待”，而不是在“计算”。这就像一个人在等公交车，站着不动，但其实时间也在消耗。这种等待状态，也算是一种资源占用，尤其是在操作系统层面，它会占用线程或进程的调度资源。
反过来，如果死循环只是在本地频繁读写一个非常快的内存映射文件，或者进行快速的网络请求（比如本地回环测试），那么 I/O 的阻塞时间可能非常短，CPU 很快又能回到下一次循环。
二、 线程/进程的状态和调度：操作系统在其中扮演的角色
操作系统如何管理这些运行中的循环，也会影响资源占用。
CPU 时间片轮转：
现代操作系统采用时间片轮转机制来公平地分配 CPU 时间给各个进程和线程。即使是一个空循环，它也在不停地消耗自己的 CPU 时间片。如果一个进程里只有一个这种空死循环，那它就会独占整个 CPU 的一个核心，将这个核心的利用率推到100%。
如果一个进程里，有多个死循环，或者死循环还夹杂着其他任务，操作系统就需要更精细地分配时间片。一个特别消耗计算的死循环，会快速用完它的时间片，然后被暂停，让给其他任务。而一个主要在等待 I/O 的死循环，可能会被调度到稍微靠后一点的位置，或者在等待时并不占用活跃的 CPU 核心。
上下文切换：
当操作系统需要暂停一个进程/线程，转而去执行另一个时，就会发生“上下文切换”。这个过程本身也需要消耗一些 CPU 时间来保存当前进程的状态（寄存器、程序计数器等）并将新进程的状态加载进来。如果一个进程里有多个线程，而每个线程又在跑不同的死循环，频繁的上下文切换本身就会成为一种额外的资源消耗。
一个非常活跃、计算密集型的死循环，会频繁地占用 CPU，可能导致它自身被频繁切换出去（因为占用了别人时间片），也可能因为其高优先级而频繁抢占其他线程的时间片，进而增加上下文切换的开销。
阻塞 vs. 运行态：
前面提到 I/O 操作会阻塞。当一个线程因为等待 I/O 而进入阻塞状态时，操作系统通常会将其从可运行队列中移除，不会再为它分配 CPU 时间片。所以，一个以大量 I/O 等待为主的死循环，虽然在等待时占用了线程/进程的内存等资源，但它在某个时间点上并不会活跃地消耗 CPU 核心的计算能力。这就导致了它在“CPU占用率”这个指标上可能不高，但整体的“资源占用”并不等于零（内存、文件句柄等）。
三、 程序自身的“精密度”和优化：高层设计的影响
虽然是死循环，但编写代码的方式也会有影响。
循环变量的检查与更新：
像 `while(x < 1000000000) { x++; }` 这种循环，不仅仅是检查 `x < 1000000000`，每次循环还要进行 `x++` 操作。这个自增操作虽然很小，但在一亿次循环里累积起来，也是不小的 CPU 工作量。循环的边界条件越复杂，变量更新越频繁，CPU 花在这些基本操作上的时间就越多。
内存访问模式：
如果死循环不断地访问内存中的不同区域，并且这些区域的访问模式不佳（例如，跨越多级缓存、需要频繁进行 TLB 查找等），那么内存访问延迟会显著增加，CPU 可能在等待数据返回时处于空闲状态。
反之，如果循环能够很好地利用 CPU 的缓存（比如缓存局部性好，数据访问集中在小范围内），那么 CPU 可以更高效地获取数据，从而减少等待时间，提高整体执行效率（当然，也意味着更快的完成工作，可能导致总的 CPU 占用时间变少，但瞬间占用率很高）。
函数调用和系统调用：
如前所述，循环体内的函数调用或系统调用会增加开销。一个死循环里反复调用一个复杂的函数，或者频繁地进行系统调用（比如 `sleep(0)` 这种会让出 CPU 时间的系统调用，它本身也有开销），都会增加资源消耗。
总结一下，为什么不同的死循环占用资源不同？
核心就在于 “循环体内部执行了什么操作，以及这些操作对 CPU、内存、I/O 等资源的消耗程度和等待程度”。
空循环： 消耗最小，主要是 CPU 检查条件和指令执行的微小开销。
计算密集型死循环： 消耗大量 CPU 计算资源，将 CPU 利用率推至很高。
I/O 密集型死循环（尤其是慢速 I/O）： 可能 CPU 利用率不高（因为大部分时间在等待），但会占用线程/进程资源，并且可能导致大量的系统调用和资源（如网络连接、文件句柄）被占用。
包含复杂逻辑、频繁内存访问或大量函数调用的死循环： 会根据具体逻辑的复杂度和效率，消耗不同程度的 CPU 和内存资源。
所以，当你看到一个程序 CPU 占用率爆表，很可能是在跑一个计算密集型的死循环；而一个看似“不怎么吃 CPU”，但总是卡住不动或者内存占用缓慢上升的程序，可能是在处理某个 I/O 密集或者内存管理不善的死循环。它们都“死”在那里，但死的表现和代价可大不相同。
我们来拆开捋一捋，主要有这么几个方面在起作用：
一、 循环体内部做了什么事：这是最核心的区别
最直观也最根本的原因，就是那个“循环体”里究竟在执行什么指令。
空循环 vs. 忙碌循环：
最简单的死循环，比如 C 语言里的 `while(1);` 或者 `for(;;);`。这种循环，电脑啥也没做，就是不停地检查那个条件（始终为真），然后跳回循环开始。它就像一个没事人儿在门口踱步，虽然人在动，但没创造任何价值，也没消耗多少“精力”（CPU时间）。它主要消耗的是一点点的 CPU 指令执行时间，以及它占用的那点内存空间。
但如果循环体里有其他操作呢？比如 `while(1) { printf("Hello"); }`。这就不一样了。每次循环，CPU 不仅仅是检查条件，还得去执行 `printf` 这个函数。`printf` 函数要做的事情可不少：找到要打印的字符串，将其转换成字符流，通过操作系统发送到屏幕输出设备，还要考虑换行符、刷新缓冲区等等。这一系列操作下来，CPU 的工作量就呈指数级增长了。它需要进行大量的计算、内存访问、甚至可能需要与I/O设备（比如显卡、键盘）进行交互。
再复杂点，比如 `while(1) { sum += i; i++; }`。这里虽然没有直接的I/O，但是它在不断地进行加法运算和变量赋值。如果这个计算非常复杂，或者涉及到大量数据，CPU 需要不停地进行算术逻辑运算（ALU）和数据搬运（寄存器、缓存、内存之间的读写），这也会消耗大量的 CPU 周期。
I/O 操作的“吞吐量”：
如果循环体里涉及到网络通信、文件读写、数据库查询等I/O操作，那资源占用就更是天壤之别了。这些操作通常比纯粹的计算慢得多，但一旦开始，CPU 就可能被阻塞，等待I/O完成。
想象一下一个死循环，每次都去请求一个远程服务器，服务器延迟很高。CPU 每次发出请求后，就得傻傻地等着，不能干别的。这种情况下，CPU 虽然在“忙”，但它更多的是在“等待”，而不是在“计算”。这就像一个人在等公交车，站着不动，但其实时间也在消耗。这种等待状态，也算是一种资源占用，尤其是在操作系统层面，它会占用线程或进程的调度资源。
反过来，如果死循环只是在本地频繁读写一个非常快的内存映射文件，或者进行快速的网络请求（比如本地回环测试），那么 I/O 的阻塞时间可能非常短，CPU 很快又能回到下一次循环。
二、 线程/进程的状态和调度：操作系统在其中扮演的角色
操作系统如何管理这些运行中的循环，也会影响资源占用。
CPU 时间片轮转：
现代操作系统采用时间片轮转机制来公平地分配 CPU 时间给各个进程和线程。即使是一个空循环，它也在不停地消耗自己的 CPU 时间片。如果一个进程里只有一个这种空死循环，那它就会独占整个 CPU 的一个核心，将这个核心的利用率推到100%。
如果一个进程里，有多个死循环，或者死循环还夹杂着其他任务，操作系统就需要更精细地分配时间片。一个特别消耗计算的死循环，会快速用完它的时间片，然后被暂停，让给其他任务。而一个主要在等待 I/O 的死循环，可能会被调度到稍微靠后一点的位置，或者在等待时并不占用活跃的 CPU 核心。
上下文切换：
当操作系统需要暂停一个进程/线程，转而去执行另一个时，就会发生“上下文切换”。这个过程本身也需要消耗一些 CPU 时间来保存当前进程的状态（寄存器、程序计数器等）并将新进程的状态加载进来。如果一个进程里有多个线程，而每个线程又在跑不同的死循环，频繁的上下文切换本身就会成为一种额外的资源消耗。
一个非常活跃、计算密集型的死循环，会频繁地占用 CPU，可能导致它自身被频繁切换出去（因为占用了别人时间片），也可能因为其高优先级而频繁抢占其他线程的时间片，进而增加上下文切换的开销。
阻塞 vs. 运行态：
前面提到 I/O 操作会阻塞。当一个线程因为等待 I/O 而进入阻塞状态时，操作系统通常会将其从可运行队列中移除，不会再为它分配 CPU 时间片。所以，一个以大量 I/O 等待为主的死循环，虽然在等待时占用了线程/进程的内存等资源，但它在某个时间点上并不会活跃地消耗 CPU 核心的计算能力。这就导致了它在“CPU占用率”这个指标上可能不高，但整体的“资源占用”并不等于零（内存、文件句柄等）。
三、 程序自身的“精密度”和优化：高层设计的影响
虽然是死循环，但编写代码的方式也会有影响。
循环变量的检查与更新：
像 `while(x < 1000000000) { x++; }` 这种循环，不仅仅是检查 `x < 1000000000`，每次循环还要进行 `x++` 操作。这个自增操作虽然很小，但在一亿次循环里累积起来，也是不小的 CPU 工作量。循环的边界条件越复杂，变量更新越频繁，CPU 花在这些基本操作上的时间就越多。
内存访问模式：
如果死循环不断地访问内存中的不同区域，并且这些区域的访问模式不佳（例如，跨越多级缓存、需要频繁进行 TLB 查找等），那么内存访问延迟会显著增加，CPU 可能在等待数据返回时处于空闲状态。
反之，如果循环能够很好地利用 CPU 的缓存（比如缓存局部性好，数据访问集中在小范围内），那么 CPU 可以更高效地获取数据，从而减少等待时间，提高整体执行效率（当然，也意味着更快的完成工作，可能导致总的 CPU 占用时间变少，但瞬间占用率很高）。
函数调用和系统调用：
如前所述，循环体内的函数调用或系统调用会增加开销。一个死循环里反复调用一个复杂的函数，或者频繁地进行系统调用（比如 `sleep(0)` 这种会让出 CPU 时间的系统调用，它本身也有开销），都会增加资源消耗。
总结一下，为什么不同的死循环占用资源不同？
核心就在于 “循环体内部执行了什么操作，以及这些操作对 CPU、内存、I/O 等资源的消耗程度和等待程度”。
空循环： 消耗最小，主要是 CPU 检查条件和指令执行的微小开销。
计算密集型死循环： 消耗大量 CPU 计算资源，将 CPU 利用率推至很高。
I/O 密集型死循环（尤其是慢速 I/O）： 可能 CPU 利用率不高（因为大部分时间在等待），但会占用线程/进程资源，并且可能导致大量的系统调用和资源（如网络连接、文件句柄）被占用。
包含复杂逻辑、频繁内存访问或大量函数调用的死循环： 会根据具体逻辑的复杂度和效率，消耗不同程度的 CPU 和内存资源。
所以，当你看到一个程序 CPU 占用率爆表，很可能是在跑一个计算密集型的死循环；而一个看似“不怎么吃 CPU”，但总是卡住不动或者内存占用缓慢上升的程序，可能是在处理某个 I/O 密集或者内存管理不善的死循环。它们都“死”在那里，但死的表现和代价可大不相同。
网友意见
我觉得题主对多线程和CPU原理的理解完全拧了，通俗易懂地解释一下：
如果你的CPU主频是3GHz，
那么不加延时的话，一秒内会执行30亿次指令；
如果加1毫秒延时的话，一秒内的时间几乎都用来延时了，实际执行可能少于1000次；
两者有数量级上的巨大差距。
以上的解释为了易懂，就不在严谨上纠结了。像
@Gin.G说的那样，因为你有操作系统、后台各种服务、还要经过python解释器，层层加码之后，就算是死循环实际也只占了20%的CPU，如果是机器语言实现，那绝对是100%。
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