当使用多线程时，程序会变慢

Program is slower when using multiple threads

本文关键字：程序 多线程      更新时间：2023-10-16

我有一个简单的程序，做一些蒙特卡罗算法。算法的一次迭代没有副作用，所以我应该能够在多个线程中运行它。这是我整个程序的相关部分，它是用c++ 11编写的:

void task(unsigned int max_iter, std::vector<unsigned int> *results, std::vector<unsigned int>::iterator iterator) {
    for (unsigned int n = 0; n < max_iter; ++n) {
        nume::Album album(535);
        unsigned int steps = album.fill_up();
        *iterator = steps;
        ++iterator;
    }
}
void aufgabe2() {
    std::cout << "nAufgabe 2n";
    unsigned int max_iter = 10000;
    unsigned int thread_count = 4;
    std::vector<std::thread> threads(thread_count);
    std::vector<unsigned int> results(max_iter);
    std::cout << "Computing with " << thread_count << " threads" << std::endl;
    int i = 0;
    for (std::thread &thread: threads) {
        std::vector<unsigned int>::iterator start = results.begin() + max_iter/thread_count * i;
        thread = std::thread(task, max_iter/thread_count, &results, start);
        i++;
    }
    for (std::thread &thread: threads) {
        thread.join();
    }
    std::ofstream out;
    out.open("out-2a.csv");
    for (unsigned int count: results) {
        out << count << std::endl;
    }
    out.close();
    std::cout << "Siehe Plot" << std::endl;
}

令人费解的是，我添加的线程越多，它就越慢。对于4个线程，我得到如下结果:

real    0m5.691s
user    0m3.784s
sys     0m10.844s

而对于单线程:

real    0m1.145s
user    0m0.816s
sys     0m0.320s

我意识到在CPU内核之间移动数据可能会增加开销，但是vector应该在启动时声明，而不是在中间修改。有什么特别的原因，这是较慢的多核?

我的系统是i5-2550M，它有4个内核(2 +超线程)，我使用g++ (Ubuntu/Linaro 4.7.3-1ubuntu1) 4.7.3

<标题> 更新

我看到在没有线程(1)的情况下，它将有很多用户负载，而在有线程(2)的情况下，它将有比用户负载更多的内核:

10 k:

http://wstaw.org/m/2013/05/08/stats3.png

100 k:

http://wstaw.org/m/2013/05/08/Auswahl_001.png

当前main.cpp

运行100K，得到如下结果:

没有线程:

real    0m28.705s
user    0m28.468s
sys     0m0.112s

程序的每个部分的线程。这些部分甚至不使用相同的内存，因此相同容器的I并发性也应该排除。但它需要更长的时间:

real    2m50.609s
user    2m45.664s
sys     4m35.772s

因此，虽然这三个主要部分占用了我的CPU的300%，但它们需要6倍的时间。

在1M运行时，需要real 4m45来完成。我以前运行过1M，它至少需要real 20m，如果不是real 30m的话。

在GitHub中评估当前的main.cpp。除了上面提供的注释之外:

  1. 是的，rand()不是线程安全的，因此在运行多线程业务逻辑之前，有必要预先用随机值填充一些数组(这样可以减少可能的锁数量)。如果您计划进行一些堆活动(在多线程之前进行预分配或使用自定义的每线程分配器)，那么内存分配也是如此。
  2. 不要忘记其他进程。如果您计划在4核上使用4个线程，这意味着您将与其他软件(至少是操作系统例程)争夺CPU资源。
  3. 文件输出是一个大的储物柜播放器。您在每次循环迭代上执行"<<"运算符，这会花费您很多(我记得我过去的一个有趣的例子:做一个日志输出间接地修复了一个多线程错误。因为通用记录器是锁驱动的，所以它是某种同步原语，请注意!最后，没有任何形式的保证，多线程应用程序可以比单线程更快。有一堆特定于cpu，特定于环境等方面。

vector对象的结果被创建的所有线程共享，因此即使您的问题是一个令人尴尬的并行，由于共享对象，也存在一个争论，不要提及缓存丢失(我不足以解释现代架构上的缓存)。也许你应该为你的n个线程提供n个结果向量，并最终合并结果。我想那会加快速度的。

要提到的另一个技巧是尽可能使用std::async而不是thread。它处理线程分配和其他低级混乱。我是从Scott Mayer的有效c++11书中读到的。但是，通过使用线程，您可以将线程关联设置为特定的核心。所以，如果你的处理器支持8个线程，你至少可以在linux上创建8个线程并将每个线程分配给每个内核。

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