如何提高多線程程序的
如何提高多線程程序的
正如大家所知道的那樣，多核多cpu越來越普遍了，而且編寫多線程程序也是件很簡(jiǎn)單的事情。那么，如何提高多線程的CPU的一些使用率，下面是學(xué)習(xí)啦小編帶來的關(guān)于如何提高多線程程序的cpu利用率的內(nèi)容，歡迎閱讀!
如何提高多線程程序的：
首先，我來講一下多處理的一些知識(shí)。如下圖所示，
多處理器系統(tǒng)也只有一個(gè)待運(yùn)行的線程隊(duì)列，內(nèi)存中也只有一個(gè)操作系統(tǒng)拷貝，而且也只有一個(gè)內(nèi)存系統(tǒng)，但是會(huì)有多個(gè)cpu同時(shí)運(yùn)行不同的線程。一個(gè)cpu運(yùn)行一個(gè)線程，那么上圖中的系統(tǒng)最多能在同一時(shí)間運(yùn)行2個(gè)線程。其實(shí)，多處理系統(tǒng)需要掌握的知識(shí)不是這些，而是緩存一致性。
現(xiàn)在來解釋下什么是緩存一致性。由于，還是只有一個(gè)內(nèi)存系統(tǒng)。所有cpu都要和這個(gè)內(nèi)存系統(tǒng)通信，但是只有一條總線，那么這無疑會(huì)造成總線緊張，限制整體的速度了。那么，你多個(gè)cpu也沒多少意義了。解決這個(gè)問題的辦法還是利用cpu的緩存機(jī)制，學(xué)過組成原理的同學(xué)都知道，cpu的緩存命中率還是很高的，有90%以上吧。那么，我繼續(xù)利用緩存機(jī)制還是可以降低總線的頻繁使用的。但是，每個(gè)cpu都有自己的緩存。如果有2個(gè)cpu的緩存存儲(chǔ)的是同一內(nèi)存數(shù)據(jù)的內(nèi)容，其中一個(gè)cpu的緩存更新了，另外一個(gè)cpu的緩存也必須更新，這就是所謂的緩存一致性。編程多線程程序的一個(gè)很重要的一點(diǎn)就是避免因?yàn)榫彺嬉恢滦砸鸬木彺娓嘛L(fēng)暴。
現(xiàn)在我舉一個(gè)緩存更新風(fēng)暴的例子。
如圖所示的類定義，
鎖lockHttp和lockSsl中間只有8個(gè)字節(jié)，而絕大部分系統(tǒng)上一個(gè)緩存行是128個(gè)字節(jié)，那么這2個(gè)鎖很可能就處在同一個(gè)緩存行上面。那么，最壞的情況會(huì)發(fā)生什么事情了。假設(shè)處理器P1在運(yùn)行一個(gè)處理http請(qǐng)求的線程T1，處理器P2在運(yùn)行一個(gè)處理ssl請(qǐng)求的線程T2，那么當(dāng)T1獲得鎖lockHttp的時(shí)候，鎖的內(nèi)容就會(huì)改變，為了保持緩存一致性，就會(huì)更新P2的緩存。那么，T2要獲得鎖lockssl的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)緩存已經(jīng)失效了，就必須從內(nèi)存中重新加載緩存之類。總之，這會(huì)將緩存命中率降低到90%以下，引起性能的嚴(yán)重降低。而且發(fā)生這種事情的原因是因?yàn)槲覀儾涣私庥布捏w系結(jié)構(gòu)。
多cpu不能成倍提高速度的原因是任務(wù)的某些部分是必須串行處理的。比如，矩陣乘法可以分為三個(gè)部分，初始化矩陣，相乘，返回結(jié)果。這三部分第二部分可以用多線程來處理，第一部分和第三部分則是不可以的。而且第二部分必須在第一部分完成之后，第三部分必須在第一部分完成之后。那么，無論你添加多少個(gè)處理器，最快的時(shí)間都至少是第一部分和第二部分的時(shí)間之和。這個(gè)事實(shí)好像叫做Amdahl法則。
如果使用多線程，那么就必須考慮線程同步，而線程同步又是導(dǎo)致速度降低的關(guān)鍵。所以下面就講述一些方法來加快多線程程序的吞吐速度。
方法一，把一個(gè)任務(wù)分解為多個(gè)可以子任務(wù)。
因?yàn)榭傆行┳尤蝿?wù)是可以并發(fā)的，多個(gè)子任務(wù)并發(fā)執(zhí)行了很可能就能夠避免cpu需要io操作的完成了，而且能夠提高系統(tǒng)的吞吐量。
方法二，緩存多線程的共享數(shù)據(jù)。
當(dāng)你已經(jīng)在使用多線程了，很多時(shí)候必須使用共享數(shù)據(jù)。如果，數(shù)據(jù)是只讀的，那么可以在第一次獲取后保存起來，以后就可以重復(fù)使用了。但是，第一次的獲取還是無法避免的需要線程同步操作的。
方法三，如果線程數(shù)目有限，就不要共享數(shù)據(jù)。
做法是為每一個(gè)線程實(shí)例化一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)，其實(shí)就是為每一個(gè)線程分配一塊數(shù)據(jù)使用。這樣沒有線程同步操作了，速度可以盡可能的提示。
方法四，如果沒辦法確定線程數(shù)目到底有多少，那么使用部分共享吧。
部分共享其實(shí)就是使用多個(gè)資源池代替一個(gè)資源池，資源池的數(shù)目得更加經(jīng)驗(yàn)來確定。如下圖所示，
最后在提一個(gè)叫做Thundering Herd的問題，該問題維基百科有定義。大意是，當(dāng)多個(gè)線程在等待一個(gè)資源的時(shí)候，如果事件等待到了，操作系統(tǒng)是喚醒所有等待的線程讓它們自己去競(jìng)爭(zhēng)資源了還是選擇一個(gè)線程把資源給它。當(dāng)然喚醒所有的線程肯定開銷要大，而且所有沒有搶到資源的線程還得重新進(jìn)入等待狀態(tài)，這無疑造成很多沒必要的操作，浪費(fèi)了沒必要的線程上下文切換?？傊?，會(huì)不會(huì)存在Thundering Herd還是跟不同的操作系統(tǒng)有關(guān)的。萬一存在Thundering Herd了，多線程可能就沒那么好辦了。
到現(xiàn)在我們知道了為什么多cpu并不能成倍提高程序的速度了。首先因?yàn)橛行┤蝿?wù)無法并行，其次即使是并行cpu之間還是有很多牽制的。
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