多线程random_r比单线程版本慢

一个非常简单的更改以将数据分配到内存中：

struct random_data* rand_states = (struct random_data*)calloc(NTHREADS * 64, sizeof(struct random_data));char* rand_statebufs = (char*)calloc(NTHREADS*64, PRNG_BUFSZ);pthread_t* thread_ids;int t = 0;thread_ids = (pthread_t*)calloc(NTHREADS, sizeof(pthread_t));for (t = 0; t < NTHREADS; t++) {    initstate_r(random(), &rand_statebufs[t*64], PRNG_BUFSZ, &rand_states[t*64]);    pthread_create(&thread_ids[t], NULL, &thread_run, &rand_states[t*64]);}

导致我的双核计算机上的运行时间大大缩短。

这将证实它要测试的怀疑-您正在两个单独的线程中对同一高速缓存行中的值进行突变，因此具有高速缓存争用。赫伯·萨特（Herb Sutter）的“机器体系结构-您的编程语言从未告诉过您的话题”值得一看，如果您还有时间不知道的话，他演示了从1:20左右开始的虚假共享。

计算您的缓存行大小，并创建每个线程的数据，使其与之对齐。

将线程的所有数据整理到一个结构中，然后对齐它会更干净一些：

#define CACHE_LINE_SIZE 64struct thread_data {    struct random_data random_data;    char statebuf[PRNG_BUFSZ];    char padding[CACHE_LINE_SIZE - sizeof ( struct random_data )-PRNG_BUFSZ];};int main ( int argc, char** argv ){    printf ( "%zdn", sizeof ( struct thread_data ) );    void* apointer;    if ( posix_memalign ( &apointer, sizeof ( struct thread_data ), NTHREADS * sizeof ( struct thread_data ) ) )        exit ( 1 );    struct thread_data* thread_states = apointer;    memset ( apointer, 0, NTHREADS * sizeof ( struct thread_data ) );    pthread_t* thread_ids;    int t = 0;    thread_ids = ( pthread_t* ) calloc ( NTHREADS, sizeof ( pthread_t ) );        for ( t = 0; t < NTHREADS; t++ ) {        initstate_r ( random(), thread_states[t].statebuf, PRNG_BUFSZ, &thread_states[t].random_data );        pthread_create ( &thread_ids[t], NULL, &thread_run, &thread_states[t].random_data );    }    for ( t = 0; t < NTHREADS; t++ ) {        pthread_join ( thread_ids[t], NULL );    }    free ( thread_ids );    free ( thread_states );}

与

CACHE_LINE_SIZE

refugio:$ gcc -O3 -o bin/nixuz_random_r src/nixuz_random_r.c -lpthreadrefugio:$ time bin/nixuz_random_r 6463499495944240966real    0m1.278suser    0m2.540ssys 0m0.000s

或者，您可以使用两倍的缓存行大小，并使用malloc-额外的填充可确保变异的内存位于单独的行上，因为malloc为16（IIRC），而不是64字节对齐。

（我将ITERATIONS减少了十倍，而不是拥有笨拙的机器）