迄今为止押宝多核的策略几乎都失败了,为什么开发者如此抵触多核?
“押宝多核的策略几乎都失败了”——这句断言，就像一把钝刀子，虽然扎得挺疼，但仔细一琢磨，是不是有点过于武断了？至少，对于我们这些每天和代码打交道的人来说，感受远比这句话来得复杂。说开发者“抵触”多核，这也不是一个简单的“是”或“否”能概括的。与其说是抵触，不如说是我们被现实打磨得更加现实，更加知道其中的门道和麻烦。
让我一层层剥开这层“失败论”和“抵触论”，讲讲我们为啥对多核的态度，更像是“谨慎”、“复杂”，而不是简单的“拒绝”。
1. 软件世界不是一成不变的工厂，而是充满变数的舞台
首先，你得明白，写程序这事儿，跟在一个固定的生产线上装配零件完全不是一回事。我们面对的是需求变化、技术迭代、用户习惯等等一系列不可控因素。
摩尔定律的诅咒与祝福： 过去，CPU主频就像赛跑，一味地往上冲。开发者们习惯了“一核不如双核，双核不如四核，四核不如八核……”的简单粗暴逻辑。就像升级装备，自然而然地期待性能翻倍。但主频上去容易，功耗、发热、信号完整性这些问题就如同影子一样跟上来，最后逼得厂商不得不转向“增加核心数”这个更容易实现的路径。但这就像让你在同一块田里种更多的作物，如果你只增加锄头的数量，但种子、肥料、灌溉方式都没变，收成未必能成正比。
并行化的“黄金坑”： 理论上，多核就是为了并行计算。把一个大任务拆成小块，丢给不同的核心去跑，那效率自然杠杠的。然而，现实是，不是所有任务都能像叠衣服一样简单地分成几份。很多计算是环环相扣的，一个步骤没完成，下一个就不能开始，这时候多几个核心也只能干瞪眼，或者眼巴巴地看着已经完成的部分闲置。这种“串行依赖”就像一个顽固的瓶颈，不管你核心有多少，它都在那里，不动如山。
2. 开发者并非懒惰，而是肩负着解决复杂性的重任
说开发者“抵触”多核，这多少有点像指责司机不愿换新车。我们不是不想跑得更快，而是新车（多核）的驾驶方式、维护方法，跟老车（单核）差异太大了，而且路况（任务特性）也千差万别。
并发编程的“炼狱”： 这才是问题的核心。让一个程序在多个核心上同时运行，听起来简单，做起来难如登天。
数据竞争与锁的噩梦： 想象一下，两个程序同时要去修改同一个数据，这就像两个人同时伸手去拿同一个文件。如果不加以控制，结果可能就是文件被撕碎（数据损坏）。为了避免这种情况，我们就需要“锁”——给数据加一把锁，一次只能一个人来访问。但问题来了，锁越多，程序就越容易“死锁”：A等B放锁，B等A放锁，结果谁都走不了。而且，锁本身也有开销，频繁加锁解锁会拖慢速度，得不偿失。
线程同步与通信的复杂： 程序在不同核心上运行，需要相互沟通，传递信息。这就像几个部门在合作项目，需要不断地开会、发邮件、共享文件。如果同步机制设计不好，信息就会滞后、丢失，甚至出现混乱。各种同步原语（如信号量、条件变量、消息队列）听起来高大上，用起来却是个技术活，稍有不慎就会引入难以察觉的bug。
调试的“鬼打墙”： 当一个bug出现在单核程序里，你还能一步步追踪，看到它是怎么发生的。但如果这个bug发生在多核环境下，可能只有在特定时间、特定核心、特定数据交互的组合下才会显现。就像一个幽灵，时隐时现，让你抓狂。调试工具虽然进步了，但对于复杂的并发问题，仍然是挑战。
“并行化”不是万能药： 很多应用本身就不是高度可并行的。比如，一个文本编辑器，你输入一个字，它就要处理这个字，然后更新屏幕。这个过程是线性的，就算你有无数个核心，也只能一个字一个字地处理。你也不能指望它能同时“输入”和“保存”文件，因为这些操作本身就有顺序要求。
代码维护的“甜蜜的负担”： 即使开发者写出了能够利用多核的并行代码，这部分代码往往也比串行代码更加复杂，难以理解和维护。当你需要修改它时，可能需要花费数倍的时间来确保修改不会破坏原有的并行逻辑。对于那些需要快速迭代、适应变化的产品来说，这无疑是一个巨大的负担。
3. 厂商的“许诺”与现实的“落差”
很多时候，我们开发者也觉得，厂商在推广多核技术时，似乎过于乐观了，或者说，把“并行化”这个过程描绘得过于简单。
“即插即用”的幻觉： 很多情况下，软件厂商期望的是，我们只要换了多核CPU，性能就能自动提升。但事实是，很多现有的软件（尤其是那些遗留代码）根本就没有为并行化做过任何设计。要让它们跑好，可能需要重写大部分逻辑，这几乎是不可能的任务。
“能跑就行”的无奈： 对于很多开发者来说，首要任务是让软件能够稳定运行，满足基本的功能需求。在资源有限的情况下，优化并行化，尤其是为多核做深度优化，优先级自然会被往后排。除非有明确的性能瓶颈，或者有压倒性的商业价值驱使，否则很少有人会主动去“趟”这摊浑水。
4. 另辟蹊径的“曲线救国”
当然，并不是所有人都“拒绝”多核。只是我们的方式更加“务实”。
专注于“局部并行”： 很多时候，我们并不需要把整个程序都变成多线程。我们可能会选择把那些真正耗时、且容易并行的子任务，例如图像处理中的某个滤镜、数据分析中的某个计算批次，交给专门的线程去处理。这样既能利用多核的优势，又能避免引入过多的复杂性。
利用“异构计算”： 除了CPU的核心，现代计算机还有GPU（图形处理器），它拥有成百上千个小核心，非常擅长并行处理那些高度相似、独立性强的计算任务。很多高性能计算、机器学习等领域，已经大量利用GPU进行加速，这比单纯地压榨CPU多核能力可能更有效率。
更聪明的调度： 操作系统也在不断进步，它会尝试智能地将任务分配到不同的核心上。如果我们能写出一些“协作”良好的代码，让操作系统更容易理解我们的意图，也能间接提升多核利用率。
总结一下：
开发者对多核的态度，与其说是“抵触”，不如说是“敬畏”和“谨慎”。我们不是不想利用更多的计算资源，而是清楚地知道，将一个串行思维的程序，变成一个在多个核心上高效、稳定运行的并行程序，所付出的努力和面临的挑战，远远大于表面上看起来的“多几个核心”。
“押宝多核的策略几乎都失败了”——这句话，可能更多地反映了一次性、自动化地将现有单核软件迁移到多核以获得巨大性能提升的简单期望，是存在很大偏差的。这其中牵扯到的不仅仅是硬件的升级，更是软件设计理念、开发工具、以及开发者思维模式的深刻转变。
我们不是在逃避多核，而是在用一种更“接地气”的方式，去驯服这头强大的野兽。这个过程漫长而充满挑战，需要时间和耐力的积累，而不是简单的“押宝”。
让我一层层剥开这层“失败论”和“抵触论”，讲讲我们为啥对多核的态度，更像是“谨慎”、“复杂”，而不是简单的“拒绝”。
1. 软件世界不是一成不变的工厂，而是充满变数的舞台
首先，你得明白，写程序这事儿，跟在一个固定的生产线上装配零件完全不是一回事。我们面对的是需求变化、技术迭代、用户习惯等等一系列不可控因素。
摩尔定律的诅咒与祝福： 过去，CPU主频就像赛跑，一味地往上冲。开发者们习惯了“一核不如双核，双核不如四核，四核不如八核……”的简单粗暴逻辑。就像升级装备，自然而然地期待性能翻倍。但主频上去容易，功耗、发热、信号完整性这些问题就如同影子一样跟上来，最后逼得厂商不得不转向“增加核心数”这个更容易实现的路径。但这就像让你在同一块田里种更多的作物，如果你只增加锄头的数量，但种子、肥料、灌溉方式都没变，收成未必能成正比。
并行化的“黄金坑”： 理论上，多核就是为了并行计算。把一个大任务拆成小块，丢给不同的核心去跑，那效率自然杠杠的。然而，现实是，不是所有任务都能像叠衣服一样简单地分成几份。很多计算是环环相扣的，一个步骤没完成，下一个就不能开始，这时候多几个核心也只能干瞪眼，或者眼巴巴地看着已经完成的部分闲置。这种“串行依赖”就像一个顽固的瓶颈，不管你核心有多少，它都在那里，不动如山。
2. 开发者并非懒惰，而是肩负着解决复杂性的重任
说开发者“抵触”多核，这多少有点像指责司机不愿换新车。我们不是不想跑得更快，而是新车（多核）的驾驶方式、维护方法，跟老车（单核）差异太大了，而且路况（任务特性）也千差万别。
并发编程的“炼狱”： 这才是问题的核心。让一个程序在多个核心上同时运行，听起来简单，做起来难如登天。
数据竞争与锁的噩梦： 想象一下，两个程序同时要去修改同一个数据，这就像两个人同时伸手去拿同一个文件。如果不加以控制，结果可能就是文件被撕碎（数据损坏）。为了避免这种情况，我们就需要“锁”——给数据加一把锁，一次只能一个人来访问。但问题来了，锁越多，程序就越容易“死锁”：A等B放锁，B等A放锁，结果谁都走不了。而且，锁本身也有开销，频繁加锁解锁会拖慢速度，得不偿失。
线程同步与通信的复杂： 程序在不同核心上运行，需要相互沟通，传递信息。这就像几个部门在合作项目，需要不断地开会、发邮件、共享文件。如果同步机制设计不好，信息就会滞后、丢失，甚至出现混乱。各种同步原语（如信号量、条件变量、消息队列）听起来高大上，用起来却是个技术活，稍有不慎就会引入难以察觉的bug。
调试的“鬼打墙”： 当一个bug出现在单核程序里，你还能一步步追踪，看到它是怎么发生的。但如果这个bug发生在多核环境下，可能只有在特定时间、特定核心、特定数据交互的组合下才会显现。就像一个幽灵，时隐时现，让你抓狂。调试工具虽然进步了，但对于复杂的并发问题，仍然是挑战。
“并行化”不是万能药： 很多应用本身就不是高度可并行的。比如，一个文本编辑器，你输入一个字，它就要处理这个字，然后更新屏幕。这个过程是线性的，就算你有无数个核心，也只能一个字一个字地处理。你也不能指望它能同时“输入”和“保存”文件，因为这些操作本身就有顺序要求。
代码维护的“甜蜜的负担”： 即使开发者写出了能够利用多核的并行代码，这部分代码往往也比串行代码更加复杂，难以理解和维护。当你需要修改它时，可能需要花费数倍的时间来确保修改不会破坏原有的并行逻辑。对于那些需要快速迭代、适应变化的产品来说，这无疑是一个巨大的负担。
3. 厂商的“许诺”与现实的“落差”
很多时候，我们开发者也觉得，厂商在推广多核技术时，似乎过于乐观了，或者说，把“并行化”这个过程描绘得过于简单。
“即插即用”的幻觉： 很多情况下，软件厂商期望的是，我们只要换了多核CPU，性能就能自动提升。但事实是，很多现有的软件（尤其是那些遗留代码）根本就没有为并行化做过任何设计。要让它们跑好，可能需要重写大部分逻辑，这几乎是不可能的任务。
“能跑就行”的无奈： 对于很多开发者来说，首要任务是让软件能够稳定运行，满足基本的功能需求。在资源有限的情况下，优化并行化，尤其是为多核做深度优化，优先级自然会被往后排。除非有明确的性能瓶颈，或者有压倒性的商业价值驱使，否则很少有人会主动去“趟”这摊浑水。
4. 另辟蹊径的“曲线救国”
当然，并不是所有人都“拒绝”多核。只是我们的方式更加“务实”。
专注于“局部并行”： 很多时候，我们并不需要把整个程序都变成多线程。我们可能会选择把那些真正耗时、且容易并行的子任务，例如图像处理中的某个滤镜、数据分析中的某个计算批次，交给专门的线程去处理。这样既能利用多核的优势，又能避免引入过多的复杂性。
利用“异构计算”： 除了CPU的核心，现代计算机还有GPU（图形处理器），它拥有成百上千个小核心，非常擅长并行处理那些高度相似、独立性强的计算任务。很多高性能计算、机器学习等领域，已经大量利用GPU进行加速，这比单纯地压榨CPU多核能力可能更有效率。
更聪明的调度： 操作系统也在不断进步，它会尝试智能地将任务分配到不同的核心上。如果我们能写出一些“协作”良好的代码，让操作系统更容易理解我们的意图，也能间接提升多核利用率。
总结一下：
开发者对多核的态度，与其说是“抵触”，不如说是“敬畏”和“谨慎”。我们不是不想利用更多的计算资源，而是清楚地知道，将一个串行思维的程序，变成一个在多个核心上高效、稳定运行的并行程序，所付出的努力和面临的挑战，远远大于表面上看起来的“多几个核心”。
“押宝多核的策略几乎都失败了”——这句话，可能更多地反映了一次性、自动化地将现有单核软件迁移到多核以获得巨大性能提升的简单期望，是存在很大偏差的。这其中牵扯到的不仅仅是硬件的升级，更是软件设计理念、开发工具、以及开发者思维模式的深刻转变。
我们不是在逃避多核，而是在用一种更“接地气”的方式，去驯服这头强大的野兽。这个过程漫长而充满挑战，需要时间和耐力的积累，而不是简单的“押宝”。
网友意见
我的天哪！！！！！
押宝多核失败了！！
这是吹捧7350k么？手动滑稽
稍微严肃一点
多核非常成功，在高性能计算领域没有单核啥事了，连定制计算都讲并行化，你想想显卡多少核
桌面也非常成功，zen这次非常好，希望干掉牙膏厂骗钱的双核系列
如果你感受不到多核的好处，请多开几个复杂网页
至于某些老游戏，呵呵
不评价策略问题，仅说说线程并行的难点：
1、并非所有问题都能并行化
串行（单线程）计算在时间上和逻辑上是线性的，第二步计算一定在第一步之后，这和我们的物理法则是吻合的。而并行计算（多线程）在时间和逻辑上不是线性的，可能要求第二步与第一步同时进行。可问题是很多时候第二步计算需要第一步的结果，例如计算这么一个数组：
a(i+1)=a(i)+1
不考虑用解析法求出通项公式的情形，那么求a(1)必然要知道a(0)。这种情况下想要同时计算，只能先用线程0算出a(0)，然后用时间机器将a(0)的值返回到计算前，再用线程1同时计算a(1)。
我要是有时间机器，还要啥并行啊，一次性算完返回结果不是更好么。
2、n线程并行的计算速度低于单线程的n倍
计算1+2+3+4+5+6，串行和并行处理的过程一般如下图：
串行算法总共需要5次加法，假设每次加法耗时1s，那么串行算法需要5s完成。
并行同样需要2x2+1=5次加法，由于前面四次加法分发给两个线程，最后一次加法只能由单个线程完成，所以并行算法需要2+1=3s完成。
你看，2线程的效果并不简单的等于单线程的2倍。更重要的是，上述并行算法的最后一步还需要对两个线程之间的数据进行通信，而线程间通信通常是很慢的，一不小心就会变成计算耗时3s通信耗时30s，导致实际上并行的效率并不高。
3、并行化开发成本高于串行，性价比不一定划算
从上面的例子就能看出来了，并行编程的幺蛾子太多，一个不小心反而比串行更慢，所以对计算速度要求不高的软件（把0.01s的响应时间变成0.001秒也没什么ruan用），以及付不起程序员工资的公司，都不会采用并行化编程。
并行编程使用最广泛的还是科学计算领域。一个用单线程1天才能跑完的任务，用2颗e5 24核暴力计算1小时多就搞定了，能大大的减少刷知乎的时间。
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