为什么两个线程的计算速度比一个慢？

Question

我正在开发使用 Java 制作的基准测试应用程序。我运行这个代码在主线程上两次，然后在两个单独的线程中一次：

if (testing == null) {
    testing = new byte[TEST_SIZE][TEST_SIZE][TEST_SIZE];
}

for (int x = 0; x < TEST_SIZE; x ++) {
    for (int y = 0; y < TEST_SIZE; y ++) {
        for (int z = 0; z < TEST_SIZE; z ++) {
            testing[x][y][z] = (byte)RANDOM.nextInt(100);
        }
    }
}

if (finished == Test.LOOP_COUNT - 1) {
    testing = null;
}

主线程上的任务完成速度比两个线程快得多，如应用程序的输出所示：

Starting test Array Handling with a single core.
Loop #1 finished in 1.820588011 seconds.
Loop #2 finished in 1.779667175 seconds.
Finished in 3 seconds.
Starting test Array Handling with multiple cores.
Loop #2 finished in 9.433253526 seconds.
Loop #1 finished in 9.465652985 seconds.
Finished in 9 seconds.

我在某处读到一些东西说两个线程运行真正快速的操作不会像单个线程那样执行，但是两个线程处理更苛刻的操作优于单个线程。我不认为是这种情况，因为每个循环都要求很高。我能想到的唯一原因是线程实际上并没有运行在它们自己的内核上。这可能是问题所在吗？我有一个 2 核 4 线程英特尔酷睿 i7-3537U。

编辑：

测试class：

package net.jibini.park.tests;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

/**
 *
 * @author zgoethel12
 */
public abstract class Test {

public static final Random RANDOM = new Random();
public static final int LOOP_COUNT = 2;

public static final CopyOnWriteArrayList<Test> tests = new CopyOnWriteArrayList<Test>();

public int finished = 0;
public int longestTime = 0;
public double timeSum = 0;

static {
    RANDOM.setSeed(481923);
    tests.add(new TestArray());
}

public abstract String getName();

public void runTest(final boolean multithread) {

    new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                finished = 0;
                longestTime = 0;
                timeSum = 0;

                if (multithread) {
                    for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i ++) {
                        final int f = i;
                        new Thread(new Runnable() {
                            @Override
                            public void run() {
                                doLoop(f + 1);
                                Thread.currentThread().interrupt();
                            }
                        }).start();
                    }
                } else {
                    for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i ++) {
                        doLoop(i + 1);
                    }
                }

                while (finished < LOOP_COUNT) {
                    System.out.print("");
                }

                System.out.println("Finished in " + (multithread ? longestTime : (int)timeSum) + " seconds.");
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
    }).start();

}

public void doLoop(int id) {

    long start = System.nanoTime();
    doTest(id);
    handleLoopFinish(id, start);

}

public abstract void doTest(int id);

public void handleLoopFinish(int id, long start) {

    long current = System.nanoTime();
    long difference = current - start;
    double seconds = (double)difference / 1000000000;
    if (seconds > longestTime) {
        longestTime = (int)seconds;
    }
    timeSum += seconds;
    System.out.println("Loop #" + id + " finished in " + seconds + " seconds.");
    finished ++;

}

}

数组测试：

package net.jibini.park.tests;

/**
 *
 * @author zgoethel12
 */
public class TestArray extends Test {

public static final int TEST_SIZE = 512;

byte[][][] testing = null;

@Override
public void doTest(int id) {

    if (testing == null) {
        testing = new byte[TEST_SIZE][TEST_SIZE][TEST_SIZE];
    }

    for (int x = 0; x < TEST_SIZE; x ++) {
        for (int y = 0; y < TEST_SIZE; y ++) {
            for (int z = 0; z < TEST_SIZE; z ++) {
                testing[x][y][z] = (byte)RANDOM.nextInt(100);
            }
        }
    }

    if (finished == Test.LOOP_COUNT - 1) {
        testing = null;
    }

}

@Override
public String getName() {
    return "Array Handling";
}

}

Answer 1

启动第二个线程，这取决于您 select 执行多线程的库，需要大量开销，以及您似乎正在执行的操作，具体取决于大小 TEST_SIZE 很可能由一个 CPU 非常有效地执行，因为您以连续的方式遍历内存中的数组。

我在课程作业中了解到，内置的 Thread Java 库比 ForkJoin 框架的开销要大得多，因此使用该库可能会获得更多预期结果。

作为资源，这是我在并发中使用的一个不错的网站 class： http://homes.cs.washington.edu/~djg/teachingMaterials/spac/grossmanSPAC_forkJoinFramework.html

小心做热身跑，如下所述。它们对于确保您可以看到好处至关重要。我们尝试进行约 100 次跑步，其中约 10 次作为热身，以确保您获得良好的平均成绩。由于上下文 switching/other 计算机进程可能会增加您的试验的可变性，因此对多次运行进行平均有很大帮助！

Answer 2

您似乎只使用了一个 RANDOM 对象。恐怕这是在两个线程之间共享的，这会使它们变得非常慢。

尝试使用ThreadLocalRandom.

为什么两个线程的计算速度比一个慢？

Why are two threads calculating slower than one?

java

multithreading

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