平时跟一些朋友/同事聊天的时候会听到这样一些声音：

”工作量很大，一天到晚都在忙“

”我现在在忙xxx，要等我忙完了才能xxx“

”一天到晚杂事太多，都把自己淹没了“

一个现象背后隐藏的原因是复杂的，通常难以做单一归因解释，即使从时间管理的角度切入都可以找到很多的理论和解释。其中“线性工作”是导致这种现象的一种典型原因，那怎样做到”多线程工作“呢？

计算机在多任务调度时所追求的是“一段时间内”的最大吞吐量和“合理的”响应速度；

多任务处理是以性能开销为代价的，个别任务的响应速度变慢和上下文切换的大量成本最为明显。因此多任务调度需要综合平衡任务的时长、优先级、是否可中断、任务类型（CPU耗时在任务中的占比）这些主要因素。在日常拿到一件事情的时候，我们可以参考CPU的做法：

关于任务时长与优先级的思考

首先需要对这件事情的耗时和优先级做一个判断，尽量按优先级优先处理重要的事情； 随着时间的推移，能够定期动态重新评估调整优先级，避免部分任务得不到及时响应； 为了保证尽量大的吞吐量和速度，必要时可以抛弃部分任务，但要有回落兜底机制，避免系统异常（例如协调给其他同学来完成，节省出自己的时间，但保证任务的完成）

关于是否可中断的思考

计算机上下文切换代价很高，人切换思考和任务同样也有转化损耗。转换损耗的形成原因主要有两种，一是任务A留下的认知惯性，也就是之前已经习惯了任务A的认知情境、反应方式，这个惯性会对完成任务B造成干扰；二是做B的时候需要对B进行认知重构，重新回忆起B的相关背景和信息，这个重构也需要时间，而且可能不完整。因此拿到一个任务的时候首先要对任务做有效的剖析非常重要，区分哪些是允许中断的部分，哪些是不能被中断的部分。尽量避免打断“不能被中断的部分“任务，而在”可中断部分“进行并发处理。

关于任务类型的思考

类似于DMA，拿到一件事情要区分哪些部分是必须要自己完成的（CPU任务），哪些是可以委派给其他人完成的（I/O任务），把可以别人协助完成的任务委派给别人完成，并通过中断（时间对齐、预期管理等）来对资源Ready进行响应做后续处理。通过将部分任务委派给其他人，可以提升自己处理任务的速度和吞吐量。