我编写了一个执行某些计算然后合并结果的程序
我使用多线程并行计算
在合并结果阶段，每个线程将锁定全局数组，然后将单个部分附加到其中，并且将进行一些额外的工作以消除重复。
我测试它并发现合并的成本随着线程的数量而增加，并且速率是出乎意料的：
2个主题：40,116,084（我们）
6线程：511,791,532（us）
原因：当线程数增加时会发生什么？我该怎么改变呢？
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实际上，代码非常简单，有伪代码：
typedef my_object {
长没有;
int count;
双重值;
//别人的东西
} my_object_t;
static my_object_t ** global_result_array; //大约十
static pthread_mutex_t global_lock;
void * thread_function（void * arg）{
my_object_t ** local_result;
int local_result_number;
int i;
my_object_t * ptr;
为（;;）{
if（exit_condition）{return NULL;}
if（merge_condition）{
//开始时间点到日志
pthread_mutex_lock（＆amp; global_lock）;
for（i = local_result_number-1; i＆gt; = 0; i ++）{
ptr = local_result [i];
if（NULL == global_result_array [ptr-＆gt; no]）{
global_result_array [ptr-＆gt; no] = ptr; //步骤4
其他{
global_result_array [ptr-＆gt; no] - ＆gt; count + = ptr-＆gt; count; //步骤5
global_result_array [ptr-＆gt; no] - ＆gt;值+ = ptr->值; //步骤6
}
}
pthread_mutex_unlock（＆amp; global_lock）; //结束时间点到日志
其他{
//做一些计算并产生部分和线程局部的结果，即local_result和local_result_number
}
}
}
如上所述，两个线程和六个线程之间的差异是步骤5和步骤6，我已经计算出步骤5和6的执行顺序约为数亿个。其他线程相同。
因此，从我的观点来看，合并操作非常简单，尽管使用了2个线程或6个线程，但它们都需要锁定并完全合并。
另一个令人惊讶的事情是：当使用六线程时，第4步的成本很高！这是导致总成本激增的原因！
顺便说一句：测试服务器有两个cpu，每个cpu有四个核心。
答案 0 :(得分：1)
显示的行为有多种原因：
更多线程意味着更多的锁和线程之间更多的阻塞时间。从您的描述中可以明显看出，您的实现使用互斥锁或类似的东西。如果数据集在很大程度上是独占的，那么使用线程加速会更好。
除非您的系统拥有与线程数一样多的处理器/核心，否则它们都无法同时运行。您可以使用pthread_setconcurrency设置最大并发数。
答案 1 :(得分：0)
上下文切换是一种开销。因此差异。如果您的计算机有6个核心，它会更快。过度需要为线程提供更多的上下文切换。
答案 2 :(得分：0)
这是2/6线程之间的巨大性能差异。对不起，但你必须非常努力地做出这么大的差异。你似乎成功了:(（
正如其他人所指出的那样，如果花在线程间通信上的时间（锁等）小于并发操作所获得的时间，那么在一个数据集上使用多个线程只会变得有价值。
例如，如果您发现要连续合并较小的数据部分（例如，使用合并排序），则可以有效地优化线程间通信和缓存抖动所浪费的时间。这就是为什么一旦将数据划分为小于L1缓存大小的块，就会经常以就地排序启动多线程合并排序。
'每个线程都将锁定全局数组' - 尽量不要这样做。长时间锁定大型数据结构，或者连续短时间锁定它们是一个非常糟糕的计划。锁定全局一旦序列化线程并生成一个具有太多线程间通信的线程。连续锁定/释放会生成一个线程，其中包含太多，非常多的线程间通信。
一旦操作变得如此之短以至于返回被减少到无用点，那么最好将这些操作排队到一个完成工作的线程。
锁定经常被过度使用和/或误用。如果我发现自己锁定任何东西的时间超过推动/弹出指针到队列或类似的时间，我开始变得紧张......
没有看到/分析代码，更重要的是数据，（我猜两者都很复杂），很难给出任何直接的建议：（