多线程不起作用（不比单线程快）答案

【问题标题】：Multithreading not working (not faster than single threading)多线程不起作用（不比单线程快）
【发布时间】：2021-08-07 22:14:24
【问题描述】：

我正在尝试使用一个简单的求和任务来测试多线程，我想在其中比较单线程与多线程。

单线程：

long long summation(int start, int end)
{
    long long total = 0; 
    for (int i = start; i < end; i++)
    {
        total += i;
    }
    return total;
}

和多线程：

long long threadedSummation(int numThreads, int start, int end)
{
    long long total = 0;
    int summationRange = (start + end) / numThreads; //The range of numbers for every thread to calculate
    for (int i = 0; i < numThreads; i++)
    {
        int start = summationRange * i;
        int end = summationRange * i + summationRange;
        total += async(launch::async, summation, start, end).get(); //The async function launches
    }
    return total; //returns value
}

问题在于它没有更好的运行时间。通过测试 start = 0, end = 10000000000 我得到：

单线程：739026695568526336，持续时间：1.21866

多线程：739026695568526336，持续时间：1.28625

所以不是更好，而且我认为代码一定有问题，我将不胜感激。

【问题讨论】：

你读过get做什么
您没有并行运行它。在get 中，它正在等待计算完成。
这段代码没有正确使用多线程，只是增加了程序的复杂性，使其性能比单线程等效。等待异步操作完成基本上是一个同步操作。
我确实阅读了get 所做的事情，但是任何有助于更好地理解我的错误的帮助都会奏效。也许是 get 正在停止代码？
我怎样才能让它异步，而不使用 get？

标签： c++ multithreading asynchronous future

【解决方案1】：

通过立即调用.get()，您在任何时候都只运行一个线程。将std::future 收集到std::vector 中，然后在创建所有它们后，您可以在它们并行运行时使用.get()：

long long threadedSummation(int numThreads, int start, int end)
{
    long long total = 0;
    int summationRange = (start + end) / numThreads;
    std::vector<std::future<long long>> futures{};

    for (int i = 0; i < numThreads; i++)
    {
        int start = summationRange * i;
        int end = summationRange * i + summationRange;
        futures.emplace_back(async(launch::async, summation, start, end));
    }

    for (auto& future : futures)
    {
        total += future.get();
    }

    return total;
}

【讨论】：

@cheveuxdelin 出于好奇，这次更改的基准时间是多少？
使用 ryzen 9 4900 使用它的 16 个线程，我得到：单线程：994142226714070528，持续时间：1.23639 多线程：994142226714070528，持续时间：0.19740000000000000000000000000000000平均 600%
所以大约 1/6 的时间需要 6 个内核......听起来似乎很合理 ;-)。哦，等等：8 核需要 1/6……更合理！（我的 6 核需要大约 1/5）。

【解决方案2】：

您需要存储期货并在最后求和。

long long threadedSummation(int numThreads, int start, int end)
{
    long long total = 0;
    int summationRange = (start + end) / numThreads; //The range of numbers for every thread to calculate

  std::vector <std::future<long long>> results;
    for (int i = 0; i < numThreads; i++)
    {
        int start = summationRange * i;
        int end = summationRange * i + summationRange;
        results.emplace_back(async(launch::async, summation, start, end)) ; //The async function launches
    }

  // get the results from the futures then sum them
  //... 

    return total; //returns value
}

【讨论】：

@NathanOliver 抱歉，还没有在计算中。修复它。