Question

我一直试图深入了解这些概念是如何相关的。让我举一个简单的例子，解释一下思考，以便你能够纠正它。

假设我想尝试对两个数组进行排序

int[] A = { ... }; // very large, very unsorted 
int[] B = { ... }; // very large, very unsorted

通过对它们进行排序“与我的系统并行，我可以对它们进行排序。”我利用Parallel.ForEach做了很多东西的事实，我只是写了

var arrays = new List<int[]>(A, B);
Paralell.ForEach(arrays, (arr) => { Array.Sort(arr); });

现在让我说我在具有以下规范的机器上编译并运行它：

1个处理器，1个核心
1个处理器，多个核心
2个处理器，每个

在案例1中，绝对不可能获得性能提升。它对A进行排序，然后对B进行排序，就像在常规foreach循环中一样。

在第2种情况下，也没有性能提升，因为除非你有多个处理器，否则你的机器不能“一次做多于一件事。”即使它最终将它们排序不同的线程，控制线程的CPU做了一点A的排序，B的一点点排序，A的一点点等等，这不仅仅比排序所有A然后全部B更有效。

由于前一种情况中提到的原因，案例3是唯一可能获得性能提升的案例。

有人会批评我的理解吗？这是对还是错？（我没有计算机科学专业。所以请在曲线上给我评分。）

Answer 1

在案例1中......它对A进行排序，然后对B进行排序

这不是线程的工作原理。操作系统快速上下文切换两个线程。在Windows上，默认情况下每秒发生64/3次。交错使得它看起来像A和B同时被排序。不容易观察到，调试器必须让你看看Array.Sort（），它不会。当然，速度不是很快，但放缓速度相当小。它是廉价的上下文切换，不需要重新加载页面映射表，因为线程属于同一个进程。您只需支付可能已删除的缓存，每3/64秒增加约5微秒（慢0.1％）很难准确测量。

在案例2中，......然后你的机器不能“一次做多于一件事”

可以，每个核心可以同时执行Sort（）。主要是多核处理器。然而，它们必须共享单个资源，即内存总线。重要的是阵列的大小和RAM芯片的速度。大型阵列不适合处理器高速缓存，从技术上讲，存储器总线可能会被来自处理器内核的请求所饱和。在这种情况下没有帮助的是元素类型，比较两个int值非常快，因为它只需要一条CPU指令。期望是x2加速，但如果你观察它需要更长时间，那么你就知道RAM是瓶颈。

案例3是唯一可能获得绩效增长的案例

不太可能。多处理器机器通常具有NUMA架构，为每个处理器提供自己的内存总线。它们之间的互连可用于将数据从一个总线转移到另一个总线。但是这样的处理器也具有多个核心。操作系统的工作就是弄清楚如何有效地使用它们。由于线程属于同一个进程，因此共享数据，它将强烈支持在同一处理器的内核上调度线程，并避免在互连上施加负载。所以期望它的表现与案例2相同。

这些是粗略的指导方针，您实际测量的现代机器设计要求。

我对处理器，内核，线程和并行性的理解是否正确？

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