C++ 関数の最適化の詳細な説明: マルチスレッドのパフォーマンスを最適化するには?

マルチスレッド C 関数のパフォーマンスを最適化するための主な手法には、次のようなものがあります。 コンパイラ最適化フラグ (-O3 や -Parallel など) 同時コンテナ (std::vector や std::list など) 同期プリミティブ (ロックなど)スマート ポインター (std::shared_ptr や std::unique_ptr など) は、ロック競合を回避します (きめ細かいロックやロックフリーのデータ構造を使用するなど)

C 関数の最適化の詳細な説明: マルチスレッドのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?

マルチスレッド プログラミングでは、関数のパフォーマンスを最適化することが重要です。この記事では、C 関数のマルチスレッド パフォーマンスを最適化するためのさまざまな手法を検討し、実際の例を示します。

コンパイラ最適化フラグ

コンパイラは、マルチスレッド コードの最適化に役立つさまざまな最適化フラグを提供します。たとえば、-O3 フラグは GCC の高度な最適化を有効にし、-Parallel フラグはコンパイラに並列処理を使用するように指示します。

実用的なケース:

// 启用优化标志
#pragma GCC optimize("O3", "-parallel")

// 优化函数
int sum(const std::vector<int>& numbers) {
  int result = 0;
  for (int number : numbers) {
    result += number;
  }
  return result;
}

同時コンテナ

C 標準ライブラリは、std::vector などの同時コンテナを提供します。および std::list、これらのコンテナーは最適化されており、マルチスレッド シナリオで安全に使用できます。

実際のケース:

// 使用并发容器
std::vector<int> numbers(1000000);
std::atomic<int> result;

// 并发地累加数字
std::thread threads[8];
for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i] = std::thread([&numbers, &result, i]() {
    for (int j = i * numbers.size() / 8; j < (i + 1) * numbers.size() / 8; j++) {
      result += numbers[j];
    }
  });
}

for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i].join();
}

// 获取最终结果
int final_result = result.load();

同期プリミティブ

ロックやアトミック変数などの同期プリミティブは、複数のスレッド間のアクセスを調整するために使用されます。これらのプリミティブを適切に使用すると、データの一貫性が保証され、競合状態が回避されます。

実用的なケース:

// 使用互斥量保护共享数据
std::mutex m;
int shared_data = 0;

// 使用互斥量并发地更新共享数据
std::thread threads[8];
for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i] = std::thread([&m, &shared_data, i]() {
    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
      std::lock_guard<std::mutex> lock(m);
      shared_data += i;
    }
  });
}

for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i].join();
}

// 获取最终结果
int final_result = shared_data;

スマート ポインター

スマート ポインター (std::shared_ptr や std など) : :unique_ptr、動的に割り当てられたメモリを自動的に管理できます。これらは、マルチスレッド シナリオでの安全な共有とリリースをサポートします。

実際的なケース:

// 使用智能指针共享对象
std::shared_ptr<MyObject> object = std::make_shared<MyObject>();

// 在多个线程中并发访问共享对象
std::thread threads[8];
for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i] = std::thread([&object, i]() {
    std::cout << object->getValue() << std::endl;
  });
}

for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i].join();
}

ロック競合を回避する

ロック競合とは、複数のスレッドが同じロックを頻繁に競合する状況を指します。ロックの競合は、きめ細かいロックまたはロックフリーのデータ構造を使用することで回避できます。

実際的なケース:

// 使用细粒度锁避免锁争用
std::mutex locks[10];
int shared_data[10];

// 并发地更新共享数据，每个数据块使用自己的锁
std::thread threads[8];
for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i] = std::thread([&locks, &shared_data, i]() {
    for (int j = 0; j < 1000; j++) {
      std::lock_guard<std::mutex> lock(locks[i]);
      shared_data[i] += i;
    }
  });
}

for (int i = 0; i < 8; i++) {
  threads[i].join();
}

// 获取最终结果
int final_result = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
  final_result += shared_data[i];
}

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