我正在尝试在Erlang中实现修改后的并行深度优先搜索算法（我们称之为* dfs_mod *）。
我想要得到的只是所有'死胡同路径'，它们基本上是当* dfs_mod *访问没有邻居的顶点或带有邻居的顶点时返回的路径。如果我的自定义函数ets_table1返回fun1(Path)，我将每个路径保存到true，如果ets_table2返回fun1(Path)，我会保存到false（我需要过滤通过一些客户过滤器产生“死胡同”路径。）
我已经实现了这个算法的顺序版本，并且由于一些奇怪的原因，它的性能优于并行版本。
并行实现背后的想法很简单：
Vertex [Vertex|Other_vertices] = Unvisited_neighbours
Vertex添加到当前路径; {self(), wait}发送到'收集'流程; Unvisited_neighbours的{{1}}运行* dfs_mod *; Vertex）; Other_vertices发送到收集器进程并终止; 所以，基本上每当我访问一个带有未访问邻居的顶点时，我会产生一个新的深度优先搜索过程，然后继续其他顶点。
在产生第一个* dfs_mod *进程后，我开始收集所有{self(), done}和{Pid, wait}消息（{Pid, done}消息是为了让收集器等待所有wait消息）。在等待后的N毫秒内，收集器函数返回done。
出于某种原因，这个并行实现的运行时间为8到160秒，而顺序版本仅运行4秒（测试是在具有Intel i5处理器的机器上的5个顶点的完全连接的有向图上完成的。）
以下是我对这种糟糕表现的看法：
ok传递给每个运行* dfs_mod *的新进程。也许对许多进程中的一个有向图进行Graph导致这种缓慢？digraph:out_neighbours(Graph)，但也许我做错了什么？([bag, public,{write_concurrency, true})的路径（它基本上会检查路径是否在顶点之前出现标有字母“n”的顶点“ m“并根据结果返回fun1()。也许这true/false减慢了事情的速度？fun1()和done消息的情况下运行* dfs_mod *，但是* wait在* dfs_mod *返回{{}后很长一段时间内显示了很多Erlang活动在shell中，所以我认为活动消息传递不会减慢速度。如何使我的并行dfs_mod比顺序对应的更快？
编辑：当我运行parallel * dfs_mod *时，htop根本没有显示任何进程，尽管ok显示所有4个CPU线程都忙。
答案 0 :(得分：8)
没有代码就没有快速的方法可以知道，但这里有一个快速列表，说明为什么会失败：
您可能会混淆并行性和并发性。 Erlang的模型是无共享的，并且首先针对并发性（独立运行不同的代码单元）。并行性只是对此的优化（同时运行一些代码单元）。通常，并行性将采用更高级别的形式，比如你想在50种不同的结构上运行排序功能 - 然后你决定运行50个顺序排序函数。
您可能遇到同步问题或顺序瓶颈，有效地将并行解决方案更改为顺序解决方案。
复制数据，上下文切换等方面的开销使得并行性方面的收益相形见绌。前者尤其适用于大数据集，您可以分解为子数据集，然后再加入大数据集。后者尤其适用于高度顺序的代码，如过程环基准所示。
如果我想优化它，我会尝试将消息传递和数据复制减少到最低限度。
如果我是那个人，我会保留顺序版本。它完成它应该做的事情，并且当一个更大的系统的一部分，只要你有比核心更多的进程，并行性将来自对sort函数的多次调用而不是sort函数的分支。从长远来看，如果服务器或服务的一部分，使用顺序版本N次应该没有比并行的更多负面影响，最终创建许多，更多的进程来执行相同的任务，并且风险使系统更多的风险