我有以下程序从字符串向量中删除偶数，当向量大小变大时，可能需要很长时间，所以我想到了线程，但使用10个线程并不比一个线程快，我的PC有6个内核和12个线程，为什么？
import java.util.*;
public class Test_Threads
{
static boolean Use_Threads_To_Remove_Duplicates(Vector<String> Good_Email_Address_Vector,Vector<String> To_Be_Removed_Email_Address_Vector)
{
boolean Removed_Duplicates=false;
int Threads_Count=10,Delay=5,Average_Size_For_Each_Thread=Good_Email_Address_Vector.size()/Threads_Count;
Remove_Duplicate_From_Vector_Thread RDFVT[]=new Remove_Duplicate_From_Vector_Thread[Threads_Count];
Remove_Duplicate_From_Vector_Thread.To_Be_Removed_Email_Address_Vector=To_Be_Removed_Email_Address_Vector;
for (int i=0;i<Threads_Count;i++)
{
Vector<String> Target_Vector=new Vector<String>();
if (i<Threads_Count-1) for (int j=i*Average_Size_For_Each_Thread;j<(i+1)*Average_Size_For_Each_Thread;j++) Target_Vector.add(Good_Email_Address_Vector.elementAt(j));
else for (int j=i*Average_Size_For_Each_Thread;j<Good_Email_Address_Vector.size();j++) Target_Vector.add(Good_Email_Address_Vector.elementAt(j));
RDFVT[i]=new Remove_Duplicate_From_Vector_Thread(Target_Vector,Delay);
}
try { for (int i=0;i<Threads_Count;i++) RDFVT[i].Remover_Thread.join(); }
catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // Wait for all threads to finish
for (int i=0;i<Threads_Count;i++) if (RDFVT[i].Changed) Removed_Duplicates=true;
if (Removed_Duplicates) // Collect results
{
Good_Email_Address_Vector.clear();
for (int i=0;i<Threads_Count;i++) Good_Email_Address_Vector.addAll(RDFVT[i].Target_Vector);
}
return Removed_Duplicates;
}
public static void out(String message) { System.out.print(message); }
public static void Out(String message) { System.out.println(message); }
public static void main(String[] args)
{
long start=System.currentTimeMillis();
Vector<String> Good_Email_Address_Vector=new Vector<String>(),To_Be_Removed_Email_Address_Vector=new Vector<String>();
for (int i=0;i<1000;i++) Good_Email_Address_Vector.add(i+"");
Out(Good_Email_Address_Vector.toString());
for (int i=0;i<1500000;i++) To_Be_Removed_Email_Address_Vector.add(i*2+"");
Out("=============================");
Use_Threads_To_Remove_Duplicates(Good_Email_Address_Vector,To_Be_Removed_Email_Address_Vector); // [ Approach 1 : Use 10 threads ]
// Good_Email_Address_Vector.removeAll(To_Be_Removed_Email_Address_Vector); // [ Approach 2 : just one thread ]
Out(Good_Email_Address_Vector.toString());
long end=System.currentTimeMillis();
Out("Time taken for execution is " + (end - start));
}
}
class Remove_Duplicate_From_Vector_Thread
{
static Vector<String> To_Be_Removed_Email_Address_Vector;
Vector<String> Target_Vector;
Thread Remover_Thread;
boolean Changed=false;
public Remove_Duplicate_From_Vector_Thread(final Vector<String> Target_Vector,final int Delay)
{
this.Target_Vector=Target_Vector;
Remover_Thread=new Thread(new Runnable()
{
public void run()
{
try
{
Thread.sleep(Delay);
Changed=Target_Vector.removeAll(To_Be_Removed_Email_Address_Vector);
}
catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
finally { }
}
});
Remover_Thread.start();
}
}
在我的程序中，您可以尝试“[方法1：使用10个线程]”或“[方法2：只需一个线程]”速度方面没有太大的差异，我将它的速度提高了几倍，为什么？
答案 0 :(得分：8)
简单的答案是你的线程都试图访问调用synchronized方法的单个向量。这些方法上的synchronized修饰符确保在任何给定时间只有一个线程可以执行该对象上的任何方法。因此，计算的并行部分的一个重要部分涉及等待其他线程。
另一个问题是，对于O(N)输入列表，您有一个O(N)设置... Target_Vector对象的填充...在一个线程中完成。加上线程创建的开销。
所有这些加起来都没有太大的加速。
如果使用单个ConcurrentHashMap而不是单个Good_Email_Address_Vector对象分成多个Target_Vector对象，则应该获得显着的加速（使用多个线程）：
O(1)而不是O(n)，ConcurrentModificationException。此外，To_Be_Removed_Email_Address_Vector对象应替换为未同步的List，并且List.sublist(...)应该用于创建可以传递给线程的视图。
简而言之，您最好丢弃当前的代码并重新开始。并且请使用遵循Java编码约定的合理标识符名称，以及 将代码包装在〜80行，以便人们可以阅读！
答案 1 :(得分：6)
您已拆分要修改的向量，这可避免某些争用。但是多个线程正在访问static Vector To_Be_Removed_Email_Address_Vector，因此仍然存在大量争用（所有Vector方法都已同步）。
对共享的只读信息使用不同步的数据结构，以便线程之间不存在争用。在我的计算机上，使用ArrayList代替Vector运行测试会将执行时间缩短一半。
即使没有争用，线程安全结构也较慢，因此当只有一个线程可以访问对象时，不要使用它们。此外，Java {5}基本上废弃了Vector。除非您必须与您无法改变的旧API进行互操作，否则请避免使用它。
列表数据结构将为此任务提供较差的性能。由于电子邮件地址可能是唯一的，因此集合应该是合适的替换，并且在大集合上removeAll()会更快。使用HashSet代替我的（8核）机器上的原始Vector切割执行时间，从超过5秒到大约3毫秒。大约一半的改进是由于为工作使用正确的数据结构。
使用并发并发数据结构相对较慢，并且不会简化代码，所以我不推荐它。
使用更新的并发数据结构要比争用Vector快得多，但这些数据结构的并发开销仍远高于单线程结构。例如，在我的机器上运行原始代码花了超过五秒钟，而ConcurrentSkipListSet花了半秒钟，而ConcurrentHashMap花了八分之一秒。但请记住，当每个线程都有自己的HashSet进行更新时，总时间仅为3毫秒。
即使所有线程都在更新单个并发数据结构，分区工作负载所需的代码与用于为原始代码中的每个线程创建单独的Vector的代码非常相似。从可读性和维护的角度来看，所有这些解决方案都具有同等的复杂性。
如果你的情况是异常地将“坏”电子邮件地址添加到集合中，并且你希望“好”列表的读者能够自动地看到这些更新，那么并发集将是一个不错的选择。但是，根据API的当前设计，“好”列表的使用者明确地调用阻塞过滤器方法来更新列表，并发数据结构可能是错误的选择。
答案 2 :(得分：4)
所有线程都在使用相同的向量。您对矢量的访问是序列化的（即一次只有一个线程可以访问它），因此使用多个线程最多可能是相同的速度，但更可能慢得多。
当您要执行独立任务时，多线程的工作速度会快得多。
在这种情况下，最快的选项可能是创建一个新的List，其中包含您要保留的所有元素并替换原始的在一个线程中。这比使用多线程的并发集合要快。
为了比较，这是你可以用一个线程做的。由于集合相当小，JVM不会在一次运行中进行预热，因此有多个虚拟运行不会打印。
public static void main(String... args) throws IOException, InterruptedException, ParseException {
for (int n = -50; n < 5; n++) {
List<String> allIds = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) allIds.add(String.valueOf(i));
long start = System.nanoTime();
List<String> oddIds = new ArrayList<String>();
for (String id : allIds) {
if ((id.charAt(id.length()-1) % 2) != 0)
oddIds.add(id);
}
long time = System.nanoTime() - start;
if (n >= 0)
System.out.println("Time taken to filter " + allIds.size() + " entries was " + time / 1000 + " micro-seconds");
}
}
打印
Time taken to filter 1000 entries was 136 micro-seconds
Time taken to filter 1000 entries was 141 micro-seconds
Time taken to filter 1000 entries was 136 micro-seconds
Time taken to filter 1000 entries was 137 micro-seconds
Time taken to filter 1000 entries was 138 micro-seconds