C++ 为什么6-7线程比20线程快？

在学校，我们被介绍给C++11线程。老师给了我们一个简单的评估来完成，那就是用20个线程制作一个基本的网络爬虫。对我来说，线程是相当新的，尽管我确实了解基本知识

我想说的是，我不是在寻找一个人来完成我的评估，因为它已经完成了。我只想了解为什么使用6个线程总是比使用20个线程快

请参阅下面的代码示例

main.cpp：

do
{
    for (size_t i = 0; i < THREAD_COUNT; i++)
    {
        threads[i] = std::thread(SweepUrlList);
    }

    for (size_t i = 0; i < THREAD_COUNT; i++)
    {
        threads[i].join();
    }

    std::cout << std::endl;
    WriteToConsole();
    listUrl = listNewUrl;
    listNewUrl.clear();
} while (listUrl.size() != 0);

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欢迎您提供所有答案，如果可能，请链接到您找到的任何文档以回答此问题

这是一个相当普遍的线程问题，其核心是：

你们正在演示的是线程。操作系统将使用各种线程，并在当前无法工作的地方安排工作

假设你有4个内核和超线程，你有8个处理器可以承载负载，但也有其他应用程序（操作系统、C++调试器和你的应用程序启动）。 从理论上讲，在大约8个密集线程之前，您的性能可能还可以。在达到处理器可以有效使用的线程数之后，线程开始相互竞争资源。这可以通过性能差看出（特别是在密集型应用程序和紧密循环的情况下）

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最后，这是一个简单的答案，但我怀疑你看到了什么。

简单的答案是瓶颈。你正在做的事情造成了瓶颈。发生这种情况时，速度会减慢。这可能是由于您正在与某个对象建立的活动连接的数量，或者仅仅是线程数量和内存大小的额外开销（请参阅下面关于内核是这些阻塞之一的回答）

您将需要设置一系列监视器来调查您的瓶颈在哪里，以及需要改变什么才能实现规模。每个行业的许多系统每天都面临这个问题。在一端打开油门并不等于在另一端增加相同的输出。在某些情况下，它会降低另一端的输出

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以离开大厅的个人为例。目标是尽快让100人离开大楼。如果单个文件每1秒产生1人，则需要100秒才能清除建筑物。我们很多人可以通过两人并排出去，50秒来清理大楼，从而将时间缩短一半。如果我们把他们8人同时送出呢。门只有2米宽，所以8个平行的门相当于4米，只有第一排的50%能通过。其他4个将导致下一行阻塞，依此类推。根据速率的不同，这可能会导致临时阻塞并将时间增加10倍。

线程是一种操作系统结构。基本上，每个线程的状态（基本上是所有CPU的寄存器和虚拟内存映射[它是进程构造的一部分]）都由操作系统保存。一旦操作系统给了这个特定线程“执行时间”，它就会恢复这个状态并让它运行。一旦此时间结束，它必须保存此状态。保存一个特定线程的状态并恢复另一个线程的过程被调用，它需要大量的时间（通常在数百到数千个CPU周期之间）

上下文切换也有额外的惩罚。处理器的一些缓存（如虚拟内存转换缓存，称为）必须被刷新，流水线指令被丢弃等等。通常，您希望尽可能减少上下文切换

如果您的CPU有4个内核，则超过4个线程可以同时运行。如果您尝试在一个4核系统上运行20个线程，那么操作系统必须管理这些线程之间的时间，这样看起来它们是并行运行的。例如，线程1-4将运行50毫秒，然后5-9将运行50毫秒，等等

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因此，如果您的所有线程都在运行CPU密集型操作，那么让程序使用与内核相同数量的线程（在windows中有时称为“处理器”）通常是最有效的。如果线程数多于内核数，则必须进行上下文切换，并且可以最小化开销。

一般来说，线程数越多越好。更多线程通过两种方式提供价值：更高的并行性和更少的阻塞。更高的内存、更高的上下文切换和更高的资源争用会对线程造成更大的伤害

为了获得更高的并行性，线程数越多的值通常在实际可用内核数的1-2倍之间最大化。如果您的线程已经绑定了CPU，那么最大值通常是1倍的内核数

较少阻塞的价值更难量化，并且取决于您正在执行的工作类型。如果您是IO绑定的，并且您的线程主要等待IO就绪，那么更多的线程可能是有益的

但是，如果线程之间有共享状态，或者正在线程之间进行某种形式的消息传递，则会遇到同步和争用问题。随着线程数量的增加，这些类型的开销以及上下文切换在执行任务时所占的时间越长

是一种有用的度量方法，用于确定更高的并行性是否会实际改善作业的总运行时间

您还必须注意，增加的并行性不会超过其他资源，如总内存、磁盘或网络吞吐量。一旦您已经饱和了当前的瓶颈，您将不会看到通过增加线程数量来提高性能

在进行任何性能调优之前，了解主要的资源瓶颈是什么是很重要的。有很多工具可以进行系统范围的资源监控。在Linux上，一个非常有用的工具是

dstat

。在Windows上，您可以使用T

while (1)
{
    mutextGetNextUrl.lock();
    std::set<std::string>::iterator it = listUrl.begin();
    if (it == listUrl.end())
    {
        mutextGetNextUrl.unlock();
        break;
    }
    std::string url(*it);
    listUrl.erase(*it);
    mutextGetNextUrl.unlock();
    ExtractEmail(url, listEmail);
    std::cout << ".";
}

if(email.length() != 0)
{
    mutextInsertNewEmail.lock();
    ListEmail.insert(email);
    mutextInsertNewEmail.unlock();
}