0

0

了解并解决多线程应用程序中的错误共享以及我遇到的实际问题

聖光之護

聖光之護

发布时间:2024-12-02 11:51:11

|

554人浏览过

|

来源于dev.to

转载

了解并解决多线程应用程序中的错误共享以及我遇到的实际问题

最近,我正在研究一个计算泊松分布的函数的多线程实现(amath_pdist)。目标是将工作负载分配到多个线程以提高性能,特别是对于大型阵列。然而,我注意到随着数组大小的增加,速度明显减慢,而不是达到预期的加速。

经过一番调查,我发现了罪魁祸首:虚假分享。在这篇文章中,我将解释什么是错误共享,展示导致问题的原始代码,并分享导致性能大幅提升的修复方法。


问题:多线程代码中的错误共享

错误共享当多个线程在共享数组的不同部分工作时发生,但它们的数据驻留在同一个缓存行中。高速缓存行是内存和 cpu 高速缓存之间传输的最小数据单元(通常为 64 字节)。如果一个线程写入缓存行的一部分,就会使其他线程的该行无效,即使它们正在处理逻辑上独立的数据。由于重复重新加载缓存行,这种不必要的失效会导致性能显着下降。

这是我的原始代码的简化版本:

void *calculate_pdist_segment(void *data) {
    struct pdist_segment *segment = (struct pdist_segment *)data;
    size_t interval_a = segment->interval_a, interval_b = segment->interval_b;
    double lambda = segment->lambda;
    int *d = segment->data;

    for (size_t i = interval_a; i < interval_b; i++) {
        segment->pdist[i] = pow(lambda, d[i]) * exp(-lambda) / tgamma(d[i] + 1);
    }
    return null;
}

double *amath_pdist(int *data, double lambda, size_t n_elements, size_t n_threads) {
    double *pdist = malloc(sizeof(double) * n_elements);
    pthread_t threads[n_threads];
    struct pdist_segment segments[n_threads];
    size_t step = n_elements / n_threads;

    for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) {
        segments[i].data = data;
        segments[i].lambda = lambda;
        segments[i].pdist = pdist;
        segments[i].interval_a = step * i;
        segments[i].interval_b = (i == n_threads - 1) ? n_elements : (step * (i + 1));
        pthread_create(&threads[i], null, calculate_pdist_segment, &segments[i]);
    }

    for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) {
        pthread_join(threads[i], null);
    }

    return pdist;
}

问题发生在哪里

上面的代码中:

  • 数组 pdist 在所有线程之间共享。
  • 每个线程写入特定范围的索引(interval_a 到interval_b)。
  • 在段边界,相邻索引可能驻留在同一缓存行中。例如,如果 pdist[249999] 和 pdist[250000] 共享一个缓存行,则线程 1(处理 pdist[249999])和线程 2(处理 pdist[250000])会使彼此的缓存行无效。

这个问题对于较大的数组来说扩展性很差。虽然边界问题看起来很小,但迭代的绝对数量放大了缓存失效的成本,导致数秒的不必要的开销。


解决方案:将内存与缓存行边界对齐

为了解决该问题,我使用 posix_memalign 来确保 pdist 数组与 64 字节边界 对齐。这保证了线程在完全独立的缓存行上运行,消除了错误共享。

这是更新后的代码:

XPaper Ai
XPaper Ai

AI撰写论文、开题报告生成、AI论文生成器尽在XPaper Ai论文写作辅助指导平台

下载
double *amath_pdist(int *data, double lambda, size_t n_elements, size_t n_threads) {
    double *pdist;
    if (posix_memalign((void **)&pdist, 64, sizeof(double) * n_elements) != 0) {
        perror("Failed to allocate aligned memory");
        return NULL;
    }

    pthread_t threads[n_threads];
    struct pdist_segment segments[n_threads];
    size_t step = n_elements / n_threads;

    for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) {
        segments[i].data = data;
        segments[i].lambda = lambda;
        segments[i].pdist = pdist;
        segments[i].interval_a = step * i;
        segments[i].interval_b = (i == n_threads - 1) ? n_elements : (step * (i + 1));
        pthread_create(&threads[i], NULL, calculate_pdist_segment, &segments[i]);
    }

    for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    return pdist;
}

为什么这有效?

  1. 对齐内存:

    • 使用 posix_memalign,数组从缓存行边界开始。
    • 每个线程分配的范围与缓存行整齐对齐,防止重叠。
  2. 无缓存线共享:

    • 线程在不同的缓存行上运行,消除了错误共享导致的失效。
  3. 提高缓存效率:

    • 顺序内存访问模式与 cpu 预取器很好地配合,进一步提高性能。

结果和要点

应用修复后,amath_pdist 函数的运行时间显着下降。对于我正在测试的数据集,挂钟时间从 10.92 秒下降到 0.06 秒

主要经验教训:

  1. 错误共享是多线程应用程序中一个微妙但关键的问题。即使段边界处的微小重叠也会降低性能。
  2. 内存对齐使用posix_memalign是解决错误共享的简单有效的方法。将内存与缓存行边界对齐可确保线程独立运行。
  3. 在处理大型数组或并行处理时,始终分析代码是否存在与缓存相关的问题。 perf 或 valgrind 等工具可以帮助查明瓶颈。

感谢您的阅读!

对于任何对代码感兴趣的人,您可以在这里找到它

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
线程和进程的区别
线程和进程的区别

线程和进程的区别:线程是进程的一部分,用于实现并发和并行操作,而线程共享进程的资源,通信更方便快捷,切换开销较小。本专题为大家提供线程和进程区别相关的各种文章、以及下载和课程。

503

2023.08.10

Python 多线程与异步编程实战
Python 多线程与异步编程实战

本专题系统讲解 Python 多线程与异步编程的核心概念与实战技巧,包括 threading 模块基础、线程同步机制、GIL 原理、asyncio 异步任务管理、协程与事件循环、任务调度与异常处理。通过实战示例,帮助学习者掌握 如何构建高性能、多任务并发的 Python 应用。

166

2025.12.24

java多线程相关教程合集
java多线程相关教程合集

本专题整合了java多线程相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

14

2026.01.21

C++多线程相关合集
C++多线程相关合集

本专题整合了C++多线程相关教程,阅读专题下面的的文章了解更多详细内容。

15

2026.01.21

俄罗斯Yandex引擎入口
俄罗斯Yandex引擎入口

2026年俄罗斯Yandex搜索引擎最新入口汇总,涵盖免登录、多语言支持、无广告视频播放及本地化服务等核心功能。阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

143

2026.01.28

包子漫画在线官方入口大全
包子漫画在线官方入口大全

本合集汇总了包子漫画2026最新官方在线观看入口,涵盖备用域名、正版无广告链接及多端适配地址,助你畅享12700+高清漫画资源。阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

28

2026.01.28

ao3中文版官网地址大全
ao3中文版官网地址大全

AO3最新中文版官网入口合集,汇总2026年主站及国内优化镜像链接,支持简体中文界面、无广告阅读与多设备同步。阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

64

2026.01.28

php怎么写接口教程
php怎么写接口教程

本合集涵盖PHP接口开发基础、RESTful API设计、数据交互与安全处理等实用教程,助你快速掌握PHP接口编写技巧。阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

2

2026.01.28

php中文乱码如何解决
php中文乱码如何解决

本文整理了php中文乱码如何解决及解决方法,阅读节专题下面的文章了解更多详细内容。

4

2026.01.28

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
10分钟--Midjourney创作自己的漫画
10分钟--Midjourney创作自己的漫画

共1课时 | 0.1万人学习

Midjourney 关键词系列整合
Midjourney 关键词系列整合

共13课时 | 0.9万人学习

AI绘画教程
AI绘画教程

共2课时 | 0.2万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号