// ## Act ##
        long before = countTmpFiles();
        logger.info("Before request. Number of temp files: " + before);
        req.execute(res -> {
            logger.info("Processing request. Number of temp files: " + countTmpFiles());
        }, e -> {});
        long after = countTmpFiles();
        logger.info("After close response. Number of temp files: " + after);

        // ## Assert ##

        ) {
          result.flush()
          handleSocketEffect(socketEffect, socket, stream)
        }
    }

    return result
  }

  /** Returns true if processing this exchange is complete. */
  private fun handleSocketEffect(
    effect: SocketEffect?,
    socket: MockWebServerSocket,
    stream: Http2Stream? = null,
  ): Boolean {
    if (effect == null) return false

І оскільки більшість часу виконання займає реальна робота (а не очікування), а роботу на комп’ютері виконує <abbr title="Central Processing Unit - Центральний процесор">CPU</abbr>, ці проблеми називають «CPU bound».

---

Поширені приклади «CPU bound» операцій - це речі, що потребують складної математичної обробки.

Наприклад:

    }
    return total;
  }

  /** Max array length on JVM. */
  private static final int MAX_ARRAY_LEN = Integer.MAX_VALUE - 8;

  /** Large enough to never need to expand, given the geometric progression of buffer sizes. */
  private static final int TO_BYTE_ARRAY_DEQUE_SIZE = 20;

  /**
   * Returns a byte array containing the bytes from the buffers already in {@code bufs} (which have

   *     helpful predefined constants
   * @param callback the {@link LineProcessor} to use to handle the lines
   * @return the output of processing the lines
   * @throws IOException if an I/O error occurs
   * @deprecated Prefer {@code asCharSource(file, charset).readLines(callback)}.
   */
  @Deprecated
  @InlineMe(

Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du « vrai » travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit - Unité centrale de traitement">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits « CPU bound ».

---

Des exemples communs d'opérations « CPU bound » sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

	}
	return paxHdrs, nil
}

// readHeader reads the next block header and assumes that the underlying reader
// is already aligned to a block boundary. It returns the raw block of the
// header in case further processing is required.
//
// The err will be set to io.EOF only when one of the following occurs:
//   - Exactly 0 bytes are read and EOF is hit.
//   - Exactly 1 block of zeros is read and EOF is hit.

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit - Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

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Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

無論輪流執行與否（並行），你都需要相同的工時完成任務，同時需要執行相同工作量。

但是，在這種情境下，如果你可以邀請8位前收銀員/廚師（現在是清潔工）來幫忙，每個人（加上你）負責房子的某個區域，這樣你就可以 **平行** 地更快完成工作。

在這個場景中，每個清潔工（包括你）都是一個處理器，完成工作的一部分。

由於大多數的執行時間都花在實際的工作上（而不是等待），而電腦中的工作由 <abbr title="Central Processing Unit - 中央處理器">CPU</abbr> 完成，因此這些問題被稱為「CPU 密集型」。

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常見的 CPU 密集型操作範例包括那些需要進行複雜數學計算的任務。

例如：

* **音訊**或**圖像處理**；
* **電腦視覺**：一張圖片由數百萬個像素組成，每個像素有 3 個值/顏色，處理這些像素通常需要同時進行大量計算；

无论是否轮流执行（并发），都需要相同的时间来完成，而你也会完成相同的工作量。

但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。

在这个场景中，每个清洁工（包括你）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。

由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 <abbr title="Central Processing Unit - 中央处理器">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

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CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。

例如：

* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；