Question

当我在多核设备（如S3）上运行我的多线程Android应用程序而不是单核心Android设备时，我正在尝试测量我的代码的性能改进。为了衡量绩效，我按顺序运行任务，而不是并行运行。我已经实现了普通的Java线程，这似乎没有什么区别。我因此尝试了AsynchTask，但我只获得了一点性能提升。

您能告诉我如何编写代码以确保我的每个任务/线程都在不同的内核上运行而不是单个内核吗？如果那是不可能的，我怎样才能最大限度地为我的应用程序使用多个核心？

以下是执行任务的活动的onCreate方法的代码。

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)  {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_local_executor);

    multiplicationTask t1 = new multiplicationTask();
    t1.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);       

    multiplicationTask t2 = new multiplicationTask();
    t2.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

    multiplicationTask t3 = new multiplicationTask();
    t3.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

    multiplicationTask t4 = new multiplicationTask();
    t4.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

}

这是从onCreate方法

运行的AsynchTask

class multiplicationTask extends AsyncTask<Integer, Integer, String> {

    protected void onPreExecute()
    {
        Log.v("PrintLN", "Executing Task");
    }

    @Override
    protected String doInBackground(Integer... params) {
     //Do lots of floating point operations that are independent of anything whatsoever
    }


    protected void onPostExecute(String result) {
        Log.v("PrintLN", "Done Task: " + resulting_time);
    }

}

Answer 1

Android有限制。你不能手动让你的线程在某个核心上运行。最好的方法是使用ThreadPoolExecutor来控制线程数。通过这种方式，ThreadPoolExecutor将根据内核的使用情况自动将线程分离到内核中运行

Answer 2

您能告诉我如何编写代码以确保我的每个任务/线程都在不同的内核上运行而不是单个内核吗？

这将由JVM / android自动处理。如果您没有看到任何性能提升，最有可能的原因是：

任务不可并行（例如，您计算两个结果，但第二个取决于第一个，因此它们按顺序运行）
任务没有CPU限制（即如果你读了一个巨大的文件，瓶颈就是你存储的速度，而不是CPU，添加线程也无济于事）
你没有开始足够的线程/你开始太多的线程

我建议您展示创建和启动线程的代码，并在需要更具体的答案时了解任务的作用。

修改

请注意，AsyncTask的主要用途是运行与UI交互的短后台任务。在你的情况下，一个普通的执行者可能会更好。创建一个的基本语法是：

private static final int N_CPUS = Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1; private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(N_CPUS);

使用它：

executor.submit(new Runnable() { public void run() { Log.v("PrintLN", "Executing Task"); //your code here Log.v("PrintLN", "Done Task: " + resulting_time); } });

完成后不要忘记关闭执行程序。

现在，性能改善会因许多因素而有所不同。在您的情况下，如果任务太短暂，上下文切换开销（当CPU激活一个或另一个线程时）可能足够大，可以抵消多个线程的好处。

另一个可能的瓶颈是同步：如果你不断地跨线程交换数据，这也会导致很多开销。

如何确保我的线程/进程在不同的核心上运行

2 个答案: