Multithreading 能否在短时间内有效地使用多线程

假设我有一个在主线程中执行某些操作的单线程代码，它大约需要10-20毫秒。我希望利用处理器的两个内核，并将任务拆分为两个位于不同内核的线程。从技术上讲，我可能应该恢复两个睡眠线程，让自己睡觉，直到它们完成，然后再睡觉。如果任务足够长，可以执行，那就没什么可怕的了。但是对于10-20毫秒，我怀疑使用著名的同步技术的惩罚会花费我大量的时间。如果我太多疑，并且Windows/CPU在使所有睡眠/唤醒请求有效方面做得很好，那么分割最短时间是什么，1ms、10ms、100ms

除非此短任务被多次调用（即在循环中），否则没有意义，因为即使在考虑任何任务切换/线程启动/同步之前，您最多也可以节省10毫秒的处理时间

除非此短任务被多次调用（即在循环中），否则没有意义，因为即使在考虑任何任务切换/线程启动/同步之前，您最多也可以节省10毫秒的处理时间

使用现有线程池（现有休眠线程）的多线程可以加快10-20ms的操作速度

用于唤醒线程并加入它们的特定同步调用非常小，远小于1ms

需要注意的一件事是引用的位置。如果在多个线程上运行的代码正在访问同一内存，那么CPU将必须同步内存访问，这可能会降低实际的性能改进

同样，如果线程正在使用公共资源，并且需要锁定或其他线程同步，那么等待这些锁定将降低性能

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如果这些线程中存在任何I/O，那么将其拆分为线程将有助于最大限度地提高速度。

使用现有线程池（现有休眠线程）的多线程可以提高10-20ms的操作速度

用于唤醒线程并加入它们的特定同步调用非常小，远小于1ms

需要注意的一件事是引用的位置。如果在多个线程上运行的代码正在访问同一内存，那么CPU将必须同步内存访问，这可能会降低实际的性能改进

同样，如果线程正在使用公共资源，并且需要锁定或其他线程同步，那么等待这些锁定将降低性能

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如果这些线程中有任何I/O，则将其拆分为多个线程将有助于最大程度地提高速度。

如果您有许多任务，并且您的工作线程连续从公共队列中获取任务（如在ExecutorService中），则任务的开销为1..10微秒。Fork/Join功能甚至更有效。线程切换是最昂贵的操作，因此与其恢复2个休眠线程并让主线程等待，不如在主线程上运行一个任务，在工作线程上只运行一个任务。

如果您有许多任务，并且您的工作线程不断地从公共队列中获取任务（如在ExecutorService中），任务的开销为1..10微秒。Fork/Join功能甚至更有效。线程切换是最昂贵的操作，因此与其恢复2个休眠线程并让主线程等待，不如在主线程上运行一个任务，在工作线程上只运行一个任务。

如果代码编写良好，同步开销可能只有几毫秒。也就是说，有了两个内核和良好的可拆分任务，您的10毫秒将是，比方说，2毫秒同步费用+10/2毫秒计算成本。一点收获，但它已经在这里了。任务越大，好处就越多。您是否使用性能分析器来识别应用程序中的瓶颈？除非这是一个特定的瓶颈，否则我不会麻烦，尽管它会提高性能。为什么不试试呢？“典型的同步延迟是以纳秒为单位测量的，而不是以毫秒为单位。”塞缪尔·尼夫说。实际上，我考虑过这样的优化，看看在赛扬1.7Ghz和现代iCore上用了10毫秒的图形缩放原语的性能。但是后者有2个内核，并且逻辑可以很容易地垂直拆分，因此一个线程处理目标位图的（0..Height/2）和另一个-（Height/2+1..Height）。因此，如果代价很低，我应该看到这个函数的速度有所提高，编写良好的代码同步开销可能只有几毫秒。也就是说，有了两个内核和良好的可拆分任务，您的10毫秒将是，比方说，2毫秒同步费用+10/2毫秒计算成本。一点收获，但它已经在这里了。任务越大，好处就越多。您是否使用性能分析器来识别应用程序中的瓶颈？除非这是一个特定的瓶颈，否则我不会麻烦，尽管它会提高性能。为什么不试试呢？“典型的同步延迟是以纳秒为单位测量的，而不是以毫秒为单位。”塞缪尔·尼夫说。实际上，我考虑过这样的优化，看看在赛扬1.7Ghz和现代iCore上用了10毫秒的图形缩放原语的性能。但是后者有2个内核，并且逻辑可以很容易地垂直拆分，因此一个线程处理目标位图的（0..Height/2）和另一个-（Height/2+1..Height）。因此，如果惩罚较低，我应该看到该函数的速度有所提高。是的，由于对事件的多次响应，应该有多次调用。每个事件的响应时间是否小于40-50ms？如果没有，你应该能够找到一些其他的任务，它们将占用总时间的更高比例。实际上，它是你提到的多重事件和循环的混合体。如果两个事件之间的时间确实小于40-50毫秒，那么由于对事件的多次响应，应该有多次调用。每个事件的响应时间是否小于40-50毫秒？如果没有，你应该能够找到一些其他任务，将使用更高的比例