多核CPU中，利用多线程进行排序中出现了一些奇怪的现象，不知道其背后的原因是什么，希望有人能给予解答？
关于多核CPU上多线程排序遇到的奇怪现象，这绝对是个值得深入探讨的问题，毕竟并行处理的设计初衷是为了提升效率，但有时候却会“事与愿违”。咱们抛开那些AI味的列表和框架，就像朋友聊天一样，一步步剖析一下可能的原因。
首先，得明白，多线程排序，尤其是你感觉到的“奇怪现象”，往往不是因为CPU本身出了什么故障，也不是你代码写得有多离谱（虽然bug总是存在的），而是并发编程固有的复杂性，以及硬件和软件交互的微妙之处在作祟。
1. 数据竞争 (Data Races) 和同步问题：
这是最常见也是最容易导致诡异行为的根源。想象一下，多个线程都在操作同一个数组，或者数组的某个片段。如果它们没有得到很好的“协调”，就会发生数据竞争。
想象一下: 你和几个朋友一起玩一个抢椅子游戏，规则是抢到椅子的就能坐下。如果大家都没有明确的规则说“谁先到谁先得”，或者“谁摸到椅子谁先得”，那就会出现大家一起扑向椅子，结果谁也没抢到的情况。
在排序里: 假设两个线程都在尝试修改数组中同一位置的元素。一个线程可能在读取旧值、进行计算、准备写入新值，但还没来得及写，另一个线程也读取了这个旧值，并基于它做了自己的计算，然后写回。结果，第一个线程的计算就被覆盖了，或者产生了意想不到的中间结果。
同步的必要性: 为了避免这种情况，我们需要“锁”之类的同步机制。锁就像一个“通行证”，一次只有一个线程能拿到这个通行证去操作关键数据。但是，过度使用锁会严重降低并行效率，因为线程们会因为等待锁而停下来，变成了串行执行。而锁的粒度（锁的范围有多大）也很有讲究，太细的锁会增加管理开销，太粗的锁又容易产生瓶颈。
2. 缓存一致性 (Cache Coherence) 和伪共享 (False Sharing)：
现代CPU拥有多级缓存（L1, L2, L3），这是加速数据访问的关键。但缓存的引入也带来了新的复杂性。
缓存的工作方式: 当CPU需要某个数据时，它会先检查自己的缓存。如果在缓存里找到了，就直接从缓存读取，速度非常快。如果没有，就去内存读取，然后把这个数据也放到缓存里，下次再用就快了。
多核与缓存: 每个CPU核心都有自己的私有缓存（L1, L2），而L3缓存通常是多个核心共享的。当一个核心修改了它缓存中的数据时，为了保证其他核心看到的是最新的数据，缓存一致性协议（如MESI协议）就会介入，将其他核心缓存中对应的旧数据标记为无效，或者更新它。
伪共享的诡异: 伪共享是这样一个场景：两个不同的线程，分别在两个不同的CPU核心上运行，但它们操作的数据恰好位于同一个缓存行（Cache Line，通常是64字节）中。即使这两个线程操作的是数据中不同的字节，CPU的缓存一致性协议也会认为这个缓存行被修改了。
想象一下: 你和你的同事住在同一个小区，虽然你们在不同的楼栋，但你们都共享同一个“小区公告栏”。如果你的同事在公告栏上贴了一张新的通知（修改了缓存行），即使通知的内容和你无关，小区物业（缓存一致性协议）也会通知你：“有人修改了公告栏！”。你的CPU核心在收到这个通知后，会强制使它自己缓存中的那个“被修改”的缓存行失效，然后从更低级别的缓存或内存中重新读取。
后果: 即使线程们操作的数据本不应该互相影响，但由于它们恰好占用了同一个缓存行，导致了频繁的缓存失效和重读，这会大大降低性能，甚至可能导致一些难以预料的结果（比如，数据的更新顺序变得不确定，影响到某些算法的正确性）。
3. 调度延迟 (Scheduling Latency) 和负载均衡 (Load Balancing)：
操作系统负责将线程分配到CPU核心上运行，这个过程本身就存在一些延迟。
线程的生命周期: 线程在创建、启动、暂停、唤醒过程中都需要操作系统的调度。这些调度操作是有成本的。
负载不均: 如果你的排序任务被划分得非常不均匀，某个线程需要处理的数据量远大于其他线程，那么即使你启动了很多线程，最忙碌的那个线程可能会成为瓶颈。而且，操作系统的调度器也可能不是完美地将工作平均分配给每个核心，尤其是在线程数量与核心数量接近或超过核心数量时。
上下文切换 (Context Switching): 当操作系统需要将一个线程从CPU上移开，换另一个线程运行时，它需要保存当前线程的所有状态（寄存器、程序计数器等），然后加载新线程的状态。这个过程称为上下文切换，也是有开销的。如果线程频繁地被暂停和唤醒，这种开销会累积。
4. 算法本身的并行化限制：
并不是所有的排序算法都适合高度并行化。
串行依赖: 像冒泡排序、插入排序这类算法，它们的核心操作（比较和交换）往往具有很强的串行依赖性。一个步骤的结果直接影响下一个步骤，很难将其分解成完全独立的子任务。
归并排序的挑战: 像归并排序，虽然可以并行化“合并”阶段，但如何高效地将大数组分割成小块，以及如何在合并时避免数据竞争和伪共享，是需要仔细设计的。如果分割得不好，或者合并过程中的同步开销过大，并行化带来的收益可能就抵消了。
快速排序的pivot选择: 快速排序的“划分”操作（partitioning）是其核心，如果pivot选择不当，会导致子数组非常不平衡，使得并行化效果大打折扣。
5. 内存带宽和总线争用 (Memory Bandwidth and Bus Contention)：
虽然CPU核心速度很快，但它们都需要通过内存总线访问主内存。
共享资源: 多个CPU核心同时进行大量的读写操作，会争用有限的内存带宽。如果你的多线程排序程序需要频繁地从内存中读取或写入大量数据，就可能遇到内存带宽的瓶颈，导致整体性能受限，甚至出现一些“卡顿”或不稳定的现象。
想象一下: 就像一个高速公路，如果突然涌入太多车辆，即使车辆本身开得很快，也会因为道路容量不足而堵车。
总结一下，当你在多核CPU上进行多线程排序时遇到的“奇怪现象”，很可能就是以上这些因素“合谋”的结果。
可能是因为数据竞争导致了不确定的结果，例如排序后的数组看起来是乱的，或者同一个程序每次运行结果都不同。
可能是因为伪共享导致了性能急剧下降，感觉程序运行得比单线程还慢，或者表现出难以解释的延迟。
也可能是因为调度不当、算法本身的设计缺陷，或者内存瓶颈，使得并行化的优势没有得到充分发挥，反而引入了新的问题。
要解决这些问题，通常需要深入理解排序算法的并行化策略，仔细管理线程间的同步，优化数据布局以避免伪共享，并监控程序的性能瓶颈（例如通过性能分析工具）。这是一个既需要理论知识，又需要实践经验的领域。
首先，得明白，多线程排序，尤其是你感觉到的“奇怪现象”，往往不是因为CPU本身出了什么故障，也不是你代码写得有多离谱（虽然bug总是存在的），而是并发编程固有的复杂性，以及硬件和软件交互的微妙之处在作祟。
1. 数据竞争 (Data Races) 和同步问题：
这是最常见也是最容易导致诡异行为的根源。想象一下，多个线程都在操作同一个数组，或者数组的某个片段。如果它们没有得到很好的“协调”，就会发生数据竞争。
想象一下: 你和几个朋友一起玩一个抢椅子游戏，规则是抢到椅子的就能坐下。如果大家都没有明确的规则说“谁先到谁先得”，或者“谁摸到椅子谁先得”，那就会出现大家一起扑向椅子，结果谁也没抢到的情况。
在排序里: 假设两个线程都在尝试修改数组中同一位置的元素。一个线程可能在读取旧值、进行计算、准备写入新值，但还没来得及写，另一个线程也读取了这个旧值，并基于它做了自己的计算，然后写回。结果，第一个线程的计算就被覆盖了，或者产生了意想不到的中间结果。
同步的必要性: 为了避免这种情况，我们需要“锁”之类的同步机制。锁就像一个“通行证”，一次只有一个线程能拿到这个通行证去操作关键数据。但是，过度使用锁会严重降低并行效率，因为线程们会因为等待锁而停下来，变成了串行执行。而锁的粒度（锁的范围有多大）也很有讲究，太细的锁会增加管理开销，太粗的锁又容易产生瓶颈。
2. 缓存一致性 (Cache Coherence) 和伪共享 (False Sharing)：
现代CPU拥有多级缓存（L1, L2, L3），这是加速数据访问的关键。但缓存的引入也带来了新的复杂性。
缓存的工作方式: 当CPU需要某个数据时，它会先检查自己的缓存。如果在缓存里找到了，就直接从缓存读取，速度非常快。如果没有，就去内存读取，然后把这个数据也放到缓存里，下次再用就快了。
多核与缓存: 每个CPU核心都有自己的私有缓存（L1, L2），而L3缓存通常是多个核心共享的。当一个核心修改了它缓存中的数据时，为了保证其他核心看到的是最新的数据，缓存一致性协议（如MESI协议）就会介入，将其他核心缓存中对应的旧数据标记为无效，或者更新它。
伪共享的诡异: 伪共享是这样一个场景：两个不同的线程，分别在两个不同的CPU核心上运行，但它们操作的数据恰好位于同一个缓存行（Cache Line，通常是64字节）中。即使这两个线程操作的是数据中不同的字节，CPU的缓存一致性协议也会认为这个缓存行被修改了。
想象一下: 你和你的同事住在同一个小区，虽然你们在不同的楼栋，但你们都共享同一个“小区公告栏”。如果你的同事在公告栏上贴了一张新的通知（修改了缓存行），即使通知的内容和你无关，小区物业（缓存一致性协议）也会通知你：“有人修改了公告栏！”。你的CPU核心在收到这个通知后，会强制使它自己缓存中的那个“被修改”的缓存行失效，然后从更低级别的缓存或内存中重新读取。
后果: 即使线程们操作的数据本不应该互相影响，但由于它们恰好占用了同一个缓存行，导致了频繁的缓存失效和重读，这会大大降低性能，甚至可能导致一些难以预料的结果（比如，数据的更新顺序变得不确定，影响到某些算法的正确性）。
3. 调度延迟 (Scheduling Latency) 和负载均衡 (Load Balancing)：
操作系统负责将线程分配到CPU核心上运行，这个过程本身就存在一些延迟。
线程的生命周期: 线程在创建、启动、暂停、唤醒过程中都需要操作系统的调度。这些调度操作是有成本的。
负载不均: 如果你的排序任务被划分得非常不均匀，某个线程需要处理的数据量远大于其他线程，那么即使你启动了很多线程，最忙碌的那个线程可能会成为瓶颈。而且，操作系统的调度器也可能不是完美地将工作平均分配给每个核心，尤其是在线程数量与核心数量接近或超过核心数量时。
上下文切换 (Context Switching): 当操作系统需要将一个线程从CPU上移开，换另一个线程运行时，它需要保存当前线程的所有状态（寄存器、程序计数器等），然后加载新线程的状态。这个过程称为上下文切换，也是有开销的。如果线程频繁地被暂停和唤醒，这种开销会累积。
4. 算法本身的并行化限制：
并不是所有的排序算法都适合高度并行化。
串行依赖: 像冒泡排序、插入排序这类算法，它们的核心操作（比较和交换）往往具有很强的串行依赖性。一个步骤的结果直接影响下一个步骤，很难将其分解成完全独立的子任务。
归并排序的挑战: 像归并排序，虽然可以并行化“合并”阶段，但如何高效地将大数组分割成小块，以及如何在合并时避免数据竞争和伪共享，是需要仔细设计的。如果分割得不好，或者合并过程中的同步开销过大，并行化带来的收益可能就抵消了。
快速排序的pivot选择: 快速排序的“划分”操作（partitioning）是其核心，如果pivot选择不当，会导致子数组非常不平衡，使得并行化效果大打折扣。
5. 内存带宽和总线争用 (Memory Bandwidth and Bus Contention)：
虽然CPU核心速度很快，但它们都需要通过内存总线访问主内存。
共享资源: 多个CPU核心同时进行大量的读写操作，会争用有限的内存带宽。如果你的多线程排序程序需要频繁地从内存中读取或写入大量数据，就可能遇到内存带宽的瓶颈，导致整体性能受限，甚至出现一些“卡顿”或不稳定的现象。
想象一下: 就像一个高速公路，如果突然涌入太多车辆，即使车辆本身开得很快，也会因为道路容量不足而堵车。
总结一下，当你在多核CPU上进行多线程排序时遇到的“奇怪现象”，很可能就是以上这些因素“合谋”的结果。
可能是因为数据竞争导致了不确定的结果，例如排序后的数组看起来是乱的，或者同一个程序每次运行结果都不同。
可能是因为伪共享导致了性能急剧下降，感觉程序运行得比单线程还慢，或者表现出难以解释的延迟。
也可能是因为调度不当、算法本身的设计缺陷，或者内存瓶颈，使得并行化的优势没有得到充分发挥，反而引入了新的问题。
要解决这些问题，通常需要深入理解排序算法的并行化策略，仔细管理线程间的同步，优化数据布局以避免伪共享，并监控程序的性能瓶颈（例如通过性能分析工具）。这是一个既需要理论知识，又需要实践经验的领域。
网友意见
都没说到点子上……他的多线程可能有点小毛病，但并不是这所谓「奇怪现象」的原因。
来这位正在学习计算机的同学，我来告诉你一个事情，一个程序写完了，是要测试的。测试首先是正确，然后才是效率。我相信你压根没管你的结果对不对吧？但凡你写了一个Sanity Check，比如在写到文件的时候看看是不是升序输出，你就会发现你这个程序的问题——你 BubbleSort() 写错了。
是的，你这奇怪的现象背后的原因既不是和多核多线程相关，也不是和什么奇怪的瓶颈相关，你就是冒泡排序写错了而已……
void BubbleSort(DATATYPE * arr, POSITION left_index, POSITION right_index){ struct timeval start, end; int sec=0, usec=0; gettimeofday(&start,0); for(POSITION i=left_index; i<right_index+1; i++){ for(POSITION j=left_index; j<right_index+1-i; j++){ if(*(arr+j)>*(arr+j+1)){ Exchange(arr+j, arr+(j+1)); } } } gettimeofday(&end,0); sec = end.tv_sec-start.tv_sec; usec = end.tv_usec-start.tv_usec; printf("%f sec.",sec+(usec/1000000.0)); printf("Left Index is %d, Right Index is %d.
", left_index, right_index); } 这是你的冒泡排序，我们看到第二个for loop，看到问题了么？
这个问题会导致什么咧？会导致当你left_index不是从0开始的时候，冒泡排序不会进行完。而你single thread的时候left_index并不总是0，就导致了你其实后面的排序根本就没排完，不快才怪了。而multi thread的时候，由于你程序的处理方式，left_index总是0，这个错误的函数恰好得到了正确的结果（其实有一处index overflow，能看出来么），所以完整地执行了排序，因此速度比single thread慢非常多。
在修改掉这个 BubbleSort() 的bug之后，在整个程序其他部分完全不动的情况下，multi thread就比single thread快了……但是快的并不明显，这又是为什么？
主要原因是，你的工作分配不均。在你随机把数组分为8份的情况下，multi thread的速度取决于你最大的一份，而平均来看，最大的一份大约是数组长度的40%。但是由于 BubbleSort() 是O(n^2)的算法，所以最大一份所占用的时间平均大概是63%。也就是说，在一切都完美的情况下（CPU支持8线程），你的算法也只能带来平均37%的提升。而多线程编程本身的overhead是不可避免的，所以我在我的电脑上大概能跑出来20-30%的性能提升。
如果你想要成倍的性能提升，在你确定了CPU支持多核的情况下，需要解决两点。
第一，平均分配任务。你现在的算法如果分成八份肯定是很难做到平均的，可以考虑 MergeSort() 。
第二，把 BubbleSort() 换成QuickSort() ，把O(n^2)变成平均O(nlogn)，这样在同样随机的情况下，可以把理论性能提高提升到50%+。
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