Erlang 并行程序中次线性加速的原因

并行化程序没有达到理想加速比的原因是什么

例如，我考虑过数据依赖性、线程（或参与者）之间数据传输的成本、访问相同数据结构的同步、任何其他想法（或我提到的原因的子类别）

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我对erlang actor模型中出现的问题特别感兴趣，但欢迎任何其他问题。

一些没有特定顺序的问题：

缓存线共享-同一缓存线上的多个变量可能会导致处理器之间的开销，即使理论模型说它们应该是独立的

上下文切换开销-如果线程数多于核心数，则上下文切换会有开销

内核可伸缩性问题：内核在4个内核时可能很好，但在8个内核时效率较低

-程序并行加速的限制是可并行化程序的比例

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一个原因是，并行化一个程序往往比想象的要困难，而且可能会出现许多微妙的问题。有关这方面的详细讨论，请参见。

Erlang Actor模型中的主要问题是每个进程都有自己的内存堆，传递的消息会被复制。与通常使用共享内存的方式不同，在共享内存中，可以在进程之间传递指向结构的指针

在共享内存环境中，由程序员来确保一次只有一个进程/线程在内存上运行。也就是说，某个进程被指定为它，并负责在该内存区域上执行正确的操作。在Erlang中并没有这么多：一个进程不能通过设计在其他进程的内存区域中搜索，您必须将值复制到其他进程。当我们考虑程序的稳健性时，这是非常强大的，但如果我们考虑程序执行的速度，则不是那么强大。另一方面，如果我们想要一个由多台计算机组成的分布式环境，复制是最重要的，也是在机器之间传输数据的唯一方式

阿姆达尔定律之所以起作用，是因为程序的某些部分可能不可能分布在多个核上。有一些问题本质上是连续的：你没有希望加速它们。通常，它们是迭代的，每个新的迭代都依赖于前者，你不能猜测新的迭代