使用异步并发可以解决单次I/O任务阻塞的问题，但是如果遇到I/O密集型任务，同样会阻塞线程中其它任务的执行，这时需要使用多线程并发能力来进行解决。

I/O密集型任务的性能重点通常不在于CPU的处理能力，而在于I/O操作的速度和效率。这种任务通常需要频繁地进行磁盘读写、网络通信等操作。此处以频繁读写系统文件来模拟I/O密集型并发任务的处理。

1. 定义并发函数，内部密集调用I/O能力。

   import fs from '@ohos.file.fs';
   
   // 定义并发函数，内部密集调用I/O能力
   @Concurrent
   async function concurrentTest(fileList: string[]) {
     // 写入文件的实现
     async function write(data, filePath) {
       let file = await fs.open(filePath, fs.OpenMode.READ_WRITE);
       await fs.write(file.fd, data);
       fs.close(file);
     }
     // 循环写文件操作
     for (let i = 0; i < fileList.length; i++) {
       write('Hello World!', fileList[i]).then(() => {
         console.info(`Succeeded in writing the file. FileList: ${fileList[i]}`);
       }).catch((err) => {
         console.error(`Failed to write the file. Code is ${err.code}, message is ${err.message}`)
         return false;
       })
     }
     return true;
   }

2. 使用TaskPool执行包含密集I/O的并发函数：通过调用execute()方法执行任务，并在回调中进行调度结果处理。示例中的filePath1和filePath2的获取方式请参见获取应用文件路径。

   import taskpool from '@ohos.taskpool';
   
   let filePath1 = ...; // 应用文件路径
   let filePath2 = ...;
   
   // 使用TaskPool执行包含密集I/O的并发函数
   // 数组较大时，I/O密集型任务任务分发也会抢占主线程，需要使用多线程能力
   taskpool.execute(concurrentTest, [filePath1, filePath2]).then((ret) => {
     // 调度结果处理
     console.info(`The result: ${ret}`);
   })