多线程访问内存 - java

我正在编写一个在Nehalem处理器上运行的多线程Java应用程序。但是我有一个问题，从4个线程开始，我几乎看不到应用程序的加速。

我做了一些简单的测试。我创建了一个线程，该线程仅分配一个大数组并可以访问该数组中的随机条目。因此，当我运行线程数时，运行时间不应更改(假设我没有超过可用的CPU内核数)。但是我观察到的是，运行1或2个线程几乎需要花费相同的时间，但是运行4或8个线程则要慢得多。因此，在尝试解决应用程序中的算法和同步问题之前，我想弄清楚我可以实现的最大并行化能力。

我使用了-XX:+UseNUMA JVM选项，因此应该在对应线程附近的内存中分配数组。

附言如果线程进行简单的数学计算，则4个甚至8个线程都不会浪费时间，因此我得出结论，当线程访问内存时，我会遇到一些问题。

任何帮助或想法表示赞赏，谢谢。

编辑

谢谢大家的答复。我发现我对自己的解释还不够好。

在尝试消除应用程序中的同步问题之前，我做了一个简单的测试，检查可以实现的最佳并行化。代码如下:

public class TestMultiThreadingArrayAccess {
    private final static int arrSize = 40000000;

    private class SimpleLoop extends Thread {
        public void run() {
            int array[] = new int[arrSize];
            for (long i = 0; i < arrSize * 10; i++) {
                array[(int) ((i * i) % arrSize)]++; // randomize a bit the access to the array
            }
            long sum = 0;
            for (int i = 0; i < arrSize; i++)
                sum += array[i];
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestMultiThreadingArrayAccess test = new TestMultiThreadingArrayAccess();
        for (int threadsNumber : new int[] { 1, 2, 4, 8 }) {
            Statistics timer = new Statistics("Executing " + threadsNumber+ " threads"); // Statistics is a simple helper class that measures the times
            timer.start();
            test.doTest(threadsNumber);
            timer.stop();
            System.out.println(timer.toString());
        }
    }

    public void doTest(int threadsNumber) {
        Thread threads[] = new Thread[threadsNumber];
        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
            threads[i] = new SimpleLoop();
            threads[i].start();
        }

        for (int i = 0; i < threads.length; i++)
            try {
                threads[i].join();
            } catch (InterruptedException e) {
            };
    }
}

因此，如您所见，在此最小测试中根本没有同步，而且数组的分配位于线程内部，因此应将其放置在可以快速访问的内存块中。此代码中也没有内存争用。对于4个线程，运行时间仍然减少了30％，而8个线程的运行速度却慢了两倍。正如您在代码中一样，我只是等待所有线程完成其工作，并且由于它们的工作是独立的，因此线程数不应该影响执行所花费的总时间。

在该计算机上，安装了2个四核超线程Nehalem处理器(总共16个CPU)，因此，如果每个线程有8个线程，则只能捕获其CPU。

当我尝试使用较小的数组(20K条目)运行此测试时，4个线程的执行时间下降了7％，而8个线程的执行时间下降了14％，这是令人满意的。但是，当我尝试对大型数组(4000万个条目)进行随机访问时，运行时间急剧增加，因此我认为存在一个问题，即大块内存(因为它们不适合高速缓存？高效的方法。

有什么办法解决这个问题吗？

希望这能更好地阐明问题，再次感谢。

参考方案

测试的瓶颈是CPU到内存的带宽。即使本地内存可用，它也会被一定数量的线程共享。 (内存是节点的本地内存，而不是特定的核心内存。)一旦CPU可以轻易超过上述测试之类的简单循环的可用带宽，因此在这种测试中增加线程数不会提高性能，并且可能使性能恶化由于恶化的缓存一致性。

只是一项健全性测试，您是否还在使用并行收集器？ -XX:+UseParallelGC。 UseNUMA仅在之后生效。

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