Question

在这里，我将重点关注自我降级的自定义应用程序（无需对线程的快速性进行一般性讨论）。

我在Java上有MPI应用程序，它使用迭代方法解决了一些问题。应用程序的示意图如下所示，我们称之为MyProcess（n），其中“n”是进程数：

double[] myArray = new double[M*K];

for(int iter = 0;iter<iterationCount;++iter)
{
   //some communication between processes

   //main loop
   for(M) 
     for(K)
     {
        //linear sequence of arithmetical instructions
     }

   //some communication between processes
}

为了提高性能，我决定使用Java线程（我们称之为MyThreads（n））。代码几乎相同 - myArray变成矩阵，其中每行包含适当线程的数组。

double[][] myArray = new double[threadNumber][M*K];


public void run()
{
  for(int iter = 0;iter<iterationCount;++iter)
  {
     //some synchronization primitives

     //main loop
     for(M) 
       for(K)
       {
          //linear sequence of arithmetical instructions

          counter++;
       }

     // some synchronization primitives
  }
}

使用Executors.newFixedThreadPool（threadNumber）创建和启动的线程。

问题在于，对于MyProcess（n），我们获得了足够的性能（在[1,8]中为n），如果MyThreads（n）性能本质上下降（在我的系统上因子为n）。

硬件：英特尔（R）Xeon（R）CPU X5355（2个处理器，每个4核）

Java版本：1.5（使用d32选项）。

起初我认为在线程上有不同的工作负载，但是，变量“计数器”显示，不同运行的MyThreads（n）之间的迭代次数（[1,8]中的n）是相同的。

并且它不是同步错误，因为我有临时注释所有同步原语。

任何建议/想法将不胜感激。

感谢。

Answer 1

我在你的代码中看到了两个问题。

首先是缓存问题。既然你试图在多线程/进程中这样做，我会假设你的M * K结果很多;然后当你做

    double[][] myArray = new double[threadNumber][M*K];

你实际上是在创建一个大小为threadNumber的双指针数组;每个都指向一个大小为M * K的双数组。这里有趣的一点是，数组的threadNumber数不一定分配到同一块内存中。它们只是双指针，可以在JVM堆中的任何位置分配。因此，当多个线程运行时，您可能会遇到大量缓存未命中，并且最终会多次读取内存，最终会降低程序速度。

如果以上是根本原因，您可以尝试扩大JVM堆大小，然后执行

    double[] myArray = new double[threadNumber * M * K];

让线程在同一个数组的不同段上运行。你应该能够更好地看到性能。

其次是同步问题。请注意，double（或任何原始）数组不是volatile。因此，不保证您在1个线程上的结果对其他线程可见。如果您使用同步块，则可以解决此问题，因为同步的副作用是确保跨线程的可见性;如果没有，当您正在读取和写入数组时，请始终确保使用Unsafe.putXXXVolatile（）和Unsafe.getXXXVolatile（），以便您可以对数组执行volatile操作。

为了更进一步，还可以使用Unsafe创建连续的内存段，您可以使用它来保存数据结构并获得更好的性能。在你的情况下，我认为1）已经做到了。

java threads vs java进程性能下降

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