调查问卷：测试你对多核多线程的认知程度

测试你对多核多线程的认知程度

        目前，多核多线程编程已经成为一种趋势，但大部分程序员还没有从串行程序的思维中走出来。即使有些人对多核多线程的概念有所了解，但也是一知半解，写起多核多线程程序来总是束手束脚。         据Intel预测，到2013年CPU将达到256核。掐指头算一算，也就是还有5年的时间，但留给我们程序员的时间却很少了。这不是危言耸听，现实情况确实如此。如果从现在就开始重视这一问题，不断的学习，并加以积累，相信不久的将来，也许你就比别人多了一次机会。         我曾经对周围的朋友做过一次有趣的调查，调查对象都曾有过多线程编码经验，以此来了解大家对多核与多线程的认知程度。当然不可否认，由于自身知识水平的有限，问卷存在一定的片面性。 样例程序：

1. #ifdef __cplusplus
2. extern "C"
3. {
4. #endif
6. #include <stdio.h>
7. #include <sys/types.h>
8. #include <sys/time.h>
9. #include <pthread.h>
10. #include <unistd.h>
12. #define ORANGE_MAX_VALUE       1000000
13. #define APPLE_MAX_VALUE           100000000
14. #define MSECOND                         1000000
16. struct apple
17. {
18.     unsigned long long a;
19.     unsigned long long b;
20. };
23. struct orange
24. {
25. int a[ORANGE_MAX_VALUE];
26. int b[ORANGE_MAX_VALUE];
28. };
32. int main (int argc, const char * argv[]) {
33. // insert code here...
34. struct apple test;
35. struct orange test1={{0},{0}};
37.     unsigned long long sum=0,index=0;
38. struct timeval tpstart,tpend;
39. float  timeuse; 
41.     test.a= 0;
42.     test.b= 0;
44. /*get start time*/
45.     gettimeofday(&tpstart,NULL); 
47. for(sum=0;sum<APPLE_MAX_VALUE;sum++)
48.     {
49.         test.a += sum;
50.         test.b += sum;
51.     }
53. for(index=0;index<ORANGE_MAX_VALUE;index++)
54.     {
55.         sum=test1.a[index]+test1.b[index];
56.     }
58. /*get start time*/
59.     gettimeofday(&tpend,NULL); 
61. /*calculate time*/
62.     timeuse=MSECOND*(tpend.tv_sec-tpstart.tv_sec)+tpend.tv_usec-tpstart.tv_usec; 
63.     timeuse/=MSECOND; 
64.     printf("main thread:%x,Used Time:%f/n",pthread_self(),timeuse); 
66.     printf("a = %llu,b = %llu,sum=%llu/n",test.a,test.b,sum);
68. return 0;
69. }
72. #ifdef __cplusplus
73. }
74. #endif

        假设有一台酷睿2代双核机器，在此机器上对上述程序进行如下优化，您会如何选择呢？         Q1: 您认为样例程序还有优化的空间吗？ 如果有，优化后的效率将会提升：         A.  1%~30%              B.  30%~50%              C. 50%~90%              D.  90%以上                  Q2: 如果将样例程序修改为两个线程，一个线程用于计算apple的和，另外一个线程计算orange的和，您认为谁的效率会更高？         A.  两线程              B.  单线程（样例程序）              C. 不确定         Q3:  基于Q2，再将计算apple的线程拆成两个线程，一个线程用于计算apple a的值(加锁访问)，另外一个线程计算apple b的值(加锁访问)，第三个线程计算orange的和，您认为谁的效率会更高？         A.  两线程        B.  单线程（样例程序）        C. 三线程         D.  不确定         Q4:  基于Q2，在双核CPU系统上，将计算apple的线程绑定到 CPU 0上运行，将计算orange和的线程绑定到 CPU 1上运行，这种方法称为设置CPU亲和力（ CPU  Affinity ，也叫 CPU 绑定） 您认为谁的效率会更高？         A.  两线程     B.  单线程（样例程序）    C. 两线程（CPU绑定）     D.  不确定         Q5:  经过分析发现计算orange的和比较快，而计算apple的和比较慢。 基于Q3，将计算apple a的线程和计算orange和的线程绑定到CPU 0上运行，将计算apple b的线程绑定到 CPU 1上运行， 您认为谁的效率会更高？         A.  三线程     B.  单线程（样例程序）    C. 三线程（CPU绑定）     D.  不确定         Q6:  在Q3中，将程序拆成多线程，需要加锁来访问apple a和b的值，但由于他们访问的是数据结构中的不同属性，也可以不加锁， 此时您认为谁的效率会更高？         A.  加锁访问          B.  不加锁访问          C. 不确定          如果有兴趣的读者，想知道问题的答案，可以看看我的拙作《利用多核多线程进行程序优化》。          另外一篇文章还在创作过程中，也是针对本文的样例程序进程一系列的优化，效率最终提升了92％。          欢迎大家拍砖！