所以我正在尝试编写一个找到素数的程序。该项目的真正目的只是学习多线程。首先，我编写了一个单线程程序，它在1分钟内找到了最多13,633,943。我的多线程版本只有10,025,627。
这是我的单线程程序代码
#include <iostream>
using namespace std;
bool isprime(long num)
{
long lim = num/2;
if(num == 1)
{
return 0;
}
for(long i = 2; i <= lim; i++)
{
if (num % i == 0)
{
return 0;
}
else{ lim = num/i; }
}
return 1;
}
int main()
{
long lim;
cout << "How many numbers should I test: ";
cin >> lim;
for(long i = 1; i <= lim || lim == 0; i++)
{
if(isprime(i))
{
cout << i << endl;
}
}
}
这是我的多线程程序的代码。
extern"C"
{
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
}
#include <iostream>
using namespace std;
bool isprime(long num);
void * iter1(void * arg);
void * iter2(void * arg);
void * iter3(void * arg);
void * iter4(void * arg);
int main()
{
//long lim;
//cout << "How many numbers should I test: ";
//cin >> lim;
pthread_t t1;
char mem1[4096];//To avoid false sharing. Needed anywhere else?
pthread_t t2;
char mem2[4096];//These helped but did not solve problem.
pthread_t t3;
pthread_create(&t1, NULL, iter1, NULL);
pthread_create(&t2, NULL, iter2, NULL);
pthread_create(&t3, NULL, iter3, NULL);
iter4(0);
}
bool isprime(long num)
{
long lim = num/2;
if(num == 1)
{
return 0;
}
for(long i = 2; i <= lim; i++)
{
if (num % i == 0)
{
return 0;
}
else{ lim = num/i; }
}
return 1;
}
void * iter1(void * arg)
{
for(long i = 1;; i = i + 4)
{
if(isprime(i))
{
cout << i << endl;
}
}
return 0;
}
void * iter2(void * arg)
{
for(long i = 2;; i = i + 4)
{
if(isprime(i))
{
cout << i << endl;
}
}
return 0;
}
void * iter3(void * arg)
{
for(long i = 3;; i = i + 4)
{
if(isprime(i))
{
cout << i << endl;
}
}
return 0;
}
void * iter4(void * arg)
{
for(long i = 4;; i = i + 4)
{
if(isprime(i))
{
cout << i << endl;
}
}
return 0;
}
让我特别困惑的是系统监视器报告单线程的25％CPU使用率和多线程的100％使用率。这不是说它的计算量是4倍吗？
答案 0 :(得分：12)
我非常确定cout是一个共享资源 - 即使它实际上正确地按照正确的顺序打印每个数字，它也会使事情变得非常缓慢。
我做了类似的事情（它更灵活，并使用原子操作“选择下一个数字”），而且在我的四核机器上几乎快4倍。但那只是我不打印任何东西。如果它打印到控制台，它会慢很多 - 因为很多时候使用洗牌像素而不是实际计算。
注释掉cout << i << endl;行，它会更快地运行。
编辑：使用我的测试程序，打印：
Single thread: 15.04s.
Four threads: 11.25s
不打印：
Single threads: 12.63s.
Four threads: 3.69s.
3.69 * 4 = 14.76s，但我的Linux机器上的time命令显示总运行时间为12.792秒，因此显然有一段时间所有线程都没有运行 - 或者有些会计错误。 ..
答案 1 :(得分：6)
我认为你目前的很多问题是你正在采用真正可以运行多线程（找到素数）并将其隐藏在噪声中的部分（将输出写入控制台的时间）。
为了了解它有多大的影响，我重新编写了你的主要内容，分别打印素数以找到素数。为了使计时更容易，我还从命令行获取限制而不是交互式，给出：
int main(int argc, char **argv) {
if (argc != 2) {
std::cerr << "Usage: bad_prime <limit:long>\n";
return 1;
}
std::vector<unsigned long> primes;
unsigned long lim = atol(argv[1]);
clock_t start = clock();
for(unsigned long i = 1; i <= lim; i++)
if(isprime(i))
primes.push_back(i);
clock_t stop = clock();
for (auto a : primes)
std::cout << a << "\t";
std::err << "\nTime to find primes: " << double(stop-start)/CLOCKS_PER_SEC << "\n";
}
跳过成千上万的素数本身，我得到这样的结果：
Time to find primes: 0.588
Real 48.206
User 1.68481
Sys 3.40082
所以 - 大约半秒钟找到素数，超过47秒打印它们。假设意图真的是将输出写入控制台，我们也可以在那里停止。即使多线程可以完全消除找到素数的时间，我们仍然只能将最终时间从~48.2秒改为~47.6秒 - 不太可能是值得的。
因此，目前我认为真正的意图是将输出写入类似文件的内容。因为在编写多线程代码的过程中似乎没有意义，但是在每个线程中运行非常低效的代码，我认为我将优化（或者至少，去减少）单线程代码作为一个起点点。
首先，我删除了endl并将其替换为"\n"。将输出定向到文件，这将运行时间从0.968秒减少到0.678秒 - endl除了写入换行符之外还刷新缓冲区，并且缓冲区刷新大约占所用时间的三分之一整体计划。
在同样的基础上，我冒昧地将你的isprime重写为至少效率低下的东西：
bool isprime(unsigned long num) {
if (num == 2)
return true;
if(num == 1 || num % 2 == 0)
return false;
unsigned long lim = sqrt(num);
for(unsigned long i = 3; i <= lim; i+=2)
if (num % i == 0)
return false;
return true;
}
这肯定会有更多的改进（例如，筛选Eratosthenes），但它简单，直接，快两到三倍（上面的时间基于使用这个isprime，而不是你的）
在这一点上，多线程的主要发现至少有一定意义：在主要发现大约0.5秒的情况下，即使我们只能加倍速度，我们也应该看到显着差异总的来说。
将输出与主要发现分开也为编写多线程版本的代码提供了更好的基础。每个线程将其结果写入一个单独的向量，我们可以得到有意义的（不是交错的）输出而不必对cout进行锁定等等 - 我们分别计算每个块，然后按顺序打印出每个向量。 / p>
代码可能如下所示：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <thread>
using namespace std;
bool isprime(unsigned long num) {
// same as above
}
typedef unsigned long UL;
struct params {
unsigned long lower_lim;
unsigned long upper_lim;
std::vector<unsigned long> results;
params(UL l, UL u) : lower_lim(l), upper_lim(u) {}
};
long thread_func(params *p) {
for (unsigned long i=p->lower_lim; i<p->upper_lim; i++)
if (isprime(i))
p->results.push_back(i);
return 0;
}
int main(int argc, char **argv) {
if (argc != 2) {
std::cerr << "Usage: bad_prime <limit:long>\n";
return 1;
}
unsigned long lim = atol(argv[1]);
params p[] = {
params(1, lim/4),
params(lim/4, lim/2),
params(lim/2, 3*lim/4),
params(3*lim/4, lim)
};
std::thread threads[] = {
std::thread(thread_func, p),
std::thread(thread_func, p+1),
std::thread(thread_func, p+2),
std::thread(thread_func, p+3)
};
for (int i=0; i<4; i++) {
threads[i].join();
for (UL p : p[i].results)
std::cout << p << "\n";
}
}
在与之前相同的机器上运行（一个相当旧的双核处理器），我得到：
Real 0.35
User 0.639604
Sys 0
这似乎很好地扩展非常。如果我们获得的是多核计算，我们期望看到时间找到素数除以2（我在双核处理器上运行）并且将数据写入磁盘的时间保持不变（多线程不会加速我的硬盘）。基于此，完美缩放应该给我们0.59 / 2 + 0.1 = 0.40秒。
我们所看到的（不可否认的）小改进很可能源于这样一个事实，即我们可以开始将数据从线程1写入磁盘，而线程2,3和4仍然可以找到素数（同样，开始从线程2写入数据，而3和4仍在计算，并在线程4仍在计算时从线程3写入数据。）
我想我应该补充一点，我们所看到的改进足够小，在时间上也可能是简单的噪音。但是，我做了多次运行单线程和多线程版本，虽然两者都有一些变化，但多线程版本始终比计算速度的改进应该更快。
我差点忘了：为了了解这对整体速度有多大差异，我进行了测试，看看找到13,633,943的质数需要多长时间，原始版本在一分钟内找到。即使我几乎肯定使用较慢的CPU（一个〜7岁的Athlon 64 X2 5200+），这个版本的代码会在12.7秒内完成。
最后一点说明：至少目前，我已经省去了你要插入的填充，以防止误共享。根据我所获得的时间，它们似乎没有必要（或有用）。
答案 2 :(得分：1)
这取决于您的代码在操作系统上运行的CPU数量。这些线程中的每一个都是CPU绑定的，所以如果你只有一个CPU，它将运行一个线程，时间片，运行下一个线程等，这将不会更快，可能会更慢，具体取决于线程交换的开销。至少在solaris上，告诉它你想要所有线程一次运行是值得的。
我没有遇到像其他海报所建议的那样将输出序列化的实现。通常你得到像
这样的输出235 iisi s ppprririimmme
ee
因此您的输出可能表明O / S没有为您分配多个线程。
您可能遇到的另一个问题是，与输出到文件相比，输出到控制台的速度非常慢。可能值得将程序的输出发送到文件，看看它的速度有多快。
答案 3 :(得分：1)
我相信奥利查尔斯沃思因超线程问题而头疼。我认为超线程就像实际上有两个核心。不是。我把它改成只使用两个线程，我得到了22,227,421，这非常接近两倍。
答案 4 :(得分：-2)
虽然@MatsPetersson是正确的（至少对于基于POSIX的系统，stdout是共享资源），但他没有提供修复这个问题的方法，所以这里是如何你可以消除那些讨厌的锁定。
POSIX C定义了一个函数putc_unlocked，它与putc完全相同，但没有锁定（惊讶）。然后，使用它，我们可以定义我们自己的函数，它将打印一个没有锁定的整数，并且在多线程场景中比cout或printf更快：
void printint_unlocked(FILE *fptr, int i) {
static int digits[] = {
1,
10,
100,
1000,
10000,
100000,
1000000,
10000000,
100000000,
1000000000,
};
if (i < 0) {
putc_unlocked('-', fptr);
i = -i;
}
int ndigits = (int) log10(i);
while (ndigits >= 0) {
int digit = (i / (digits[ndigits])) % 10;
putc_unlocked('0' + digit, fptr);
--ndigits;
}
}
请注意，此方法完全可能存在竞争条件，导致数字在输出中发生碰撞。如果您的算法没有遇到任何冲突，您仍应该获得多线程代码的性能提升。
第三个也是最后一个选项（可能对你的用例来说太复杂了）是在另一个线程上创建一个事件队列，并从该线程执行所有打印，导致没有竞争条件，并且线程之间没有锁定问题