Pourquoi l'implémentation du Concurrent Sieve d'Eratosthène en Java est-elle plus lente que son homologue séquentielle ?

La corrélation entre les approches séquentielles et concurrentes du tamis d'Eratosthène n'est pas immédiatement apparente dans le code Java fourni. Voici un examen des problèmes potentiels susceptibles de ralentir la mise en œuvre simultanée :

1. Frais généraux de synchronisation :

• La version concurrente de l'algorithme tente de paralléliser le processus de suppression de multiples de nombres premiers. Cependant, le code semble manquer de mécanismes de synchronisation appropriés, ce qui peut entraîner des conditions de concurrence et des résultats incorrects.

2. Création excessive de threads :

• La classe PrimeThread crée deux threads pour chaque processeur disponible. Cependant, cela peut être excessif et entraîner une surcharge due à la gestion des threads. Il n'est généralement pas recommandé de créer plus de threads que le nombre de processeurs disponibles.

3. Utilisation inefficace des threads :

• La classe PrimeThread crée deux types de threads : un pour générer les nombres premiers sqrt(n) initiaux et l'autre pour générer les nombres premiers restants. Cela n’est peut-être pas une utilisation efficace des threads. Il serait préférable d'avoir un thread qui génère les nombres premiers initiaux, suivi de plusieurs threads qui fonctionnent en parallèle pour générer les nombres premiers restants.

4. Manque de gestion de l'état partagé :

• La version concurrente s'appuie sur la variable membre currentState pour coordonner entre les différents threads. Cependant, cette variable n'est pas correctement synchronisée et il n'y a aucune garantie que les threads accéderont au bon état au bon moment.

5. Logique de division incorrecte :

• Dans la méthode generateMyPrimes, le code tente de diviser le nombre actuel (curr) par des nombres premiers à partir de 3. Cependant, les nombres premiers inférieurs à la racine carrée de n ont déjà été généré à l’étape précédente (generateSqrtPrimes). Cette division redondante peut ralentir le calcul.

Pour améliorer les performances de la mise en œuvre simultanée, il est recommandé de résoudre ces problèmes :

• Mettre en œuvre des mécanismes de synchronisation appropriés pour éviter la course conditions.
• Utilisez le nombre de threads approprié pour votre matériel et votre tâche.
• Optimisez l'utilisation des threads en allouant efficacement les threads.
• Gérez soigneusement l'état partagé et synchronisez l'accès à il.
• Refactorisez la logique de division pour éviter les calculs inutiles.

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