在併發方法中,我們要保證一致性和準確性,但是有希望在給定的硬體條件下達到最佳效能.
當我們完全使用了不可變共享變數模型,那麼我們將很容易地規避競爭條件或者一致性的問題.因為當執行緒不再競爭訪問可變資料的時候,程式就無需考慮變數在多個執行緒之間的可見性問題和穿越記憶體柵欄的問題,同時,我們也不許擔心如何控制線程的執行序列.
所以我們應當盡可能提供共享不可變性!!!否則就應該遵循你隔離可變性原則,也就是只有乙個執行緒可以訪問可變變數.
那麼我們在拆分任務時,設計poolsize和tasks是需要考慮的,具體多少參見:求解大型素數的問題
首先我們要將任務拆分為更小的,可以併發的子任務.如果任務是io密集型或者有關鍵的io操作,那麼開多個執行緒將有助於提高效能,在這種情況下,執行緒數應該遠遠大於cpu核心數,具體多少 使用 執行緒數=cpu可用核心數/(1-阻塞係數),阻塞係數在0-1 來計算.
對於計算密集型,poolsize和tasks的大小是需要考慮的,如果問題可以被拆分成多個子任務,那麼程式少開和處理器那麼多個執行緒,對程式是大有助益的.同時我們要注意少量執行緒執行多個任務的時候的均衡負載問題.
有效的軟體測試 併發性模型的測試策略
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