나는 Chudnovsky 수식에서 Pi를 계산하는 프로그램을 가지고 있습니다. 그것은 Java로 작성되었으며 요소의 색인을 포함하는 계승 (factorials)과 지수 (power)와 같은 중간 계산을 저장하는 데 사용되는 공유 벡터 (shared Vector)를 사용합니다.공유 메모리를 사용할 때 프로그램 속도가 빨라짐
그러나 동기화 된 벡터 (기본적으로 스레드 안전)이므로 하나의 스레드 만 읽고 쓸 수 있다고 생각합니다. 그래서 우리는 속도가 증가하는 대신에 많은 쓰레드가있을 때 계산 시간이 일정 해지는 것을 보았습니다.
내가이를 피할 수있는 방법이 있습니까? 동일한 공유 메모리에 너무 많은 스레드 읽기/쓰기가있을 때 수행 할 작업은 무엇입니까?
액세스 패턴이 많은 읽기 및 임시 쓰기 인 경우 비 동기화 된 데이터 구조를 ReentrantReadWriteLock으로 보호 할 수 있습니다. 그것은 여러 개의 독자를 허용하지만 단 하나의 작가 만 허용합니다.
구현에 따라 ConcurrentHashMap을 사용해도 도움이 될 수 있습니다.
당신
이 약간의 속임수와 사용할 수 있습니다 어느 쪽AtomicIntegerArray 또는
Futures/CompletionStages의
AtomicReferenceArray.
각 스레드의 결과를 스택에 저장하십시오. 하나의 스레드는 모든 스레드에서 결과를 수집하여 함께 합칩니다. 물론 스택이 비어서는 안됩니다.
팩토리얼에서 여러 스레드를 작동 시키려면 팩토리얼 결과 목록을 생성하는 스레드 또는 두 개를 생성하지 않는 것이 좋습니다. 필요한 경우 다른 스레드에서 결과를 찾을 수 있습니다.
이 좋은 대답입니다 만 이것은 내 문제를 완전히 해결하지 못합니다. Wikipedia에서 볼 수 있듯이 Chudnovsky 수식에는 계승이 있습니다. 따라서 모든 스레드는 그 계승을 계산하는 공유 메모리/벡터에 접근 할 수 있어야합니다. 한 스레드가 큰 계승을 계산할 때, 다른 계승은 계승을 계승하는 등의 접근을 필요로합니다. – Mackiavelli
내 게시물이 확장되었습니다. – Shiro
계승 결과 목록을 만드는 것이 무엇을 의미합니까? 다른 스레드는 수식의 요소 계산을위한 계승에 따라 달라집니다.게다가 factorials가 수식의 요소보다 빠르게 계산되도록 보장 할 수있는 방법이 없습니다. – Mackiavelli
높은 처리량이 필요한 경우 Disruptor 및 RingBuffer를 사용할 수 있습니다.
조잡한 수준에서는 생성자가 개체를 놓은 큐의 멀티 캐스트 그래프로 Disruptor를 생각할 수 있습니다.이 개체는 별도의 다운 스트림 큐를 통해 병렬 소비를 위해 모든 소비자에게 보내집니다. 내부를 들여다 보면이 대기열 네트워크가 실제로 단일 데이터 구조 인 링 버퍼임을 알 수 있습니다.
각 생산자와 소비자는 현재 작업중인 버퍼의 슬롯을 나타내는 시퀀스 카운터를 가지고 있습니다. 각 생산자/소비자가 자신의 시퀀스 카운터를 기록하지만 다른 사람의 순서를 읽을 수있는 것은
몇몇 유용한 링크 카운터 :
https://lmax-exchange.github.io/disruptor
HashMap은 정말 좋은 생각이었습니다. 나는 그것이 이미 잊어 버렸습니다. 내 계산 된 물건 대부분을 저장하는 명백한 완벽한 선택이었습니다. – Mackiavelli