為什麼並發埃拉托色尼演算法比順序版本慢？

埃拉托色尼的素數順序比併發更快？

通常認為並發演算法比順序演算法更快。然而，在給定的程式碼中，埃拉托斯特尼篩演算法的並發版本比順序版本慢。本文探討了這種意外結果背後的原因，重點介紹了所提供程式碼中的潛在問題，並提出了一些最佳化建議，以提高順序實現和並發實現的效能。

程式碼分析

順序實作

PrimesSeq 類別實作了埃拉托斯特尼篩法演算法的順序版本。它使用位元組數組bitArr來表示篩子。數組中的每一位代表一個數字，如果該位元被設置，則該數字被標記為非素數。演算法從 2 開始迭代篩子，並將目前數字的所有倍數標記為非素數。 isPrime 函數透過檢查篩選中的對應位是否未設定來檢查數字是否為質數。 printAllPrimes 函數列印演算法找到的所有質數。

並發實現

PrimesPara 類別實現埃拉托斯特尼篩法演算法的並發版本。它將篩子分成多個區塊，並將每個區塊分配給一個單獨的執行緒。每個執行緒負責將分配給它的數字的倍數標記為非素數。主執行緒負責產生初始素數並啟動執行緒。 crossOut 函數用於將數字標記為非素數。 generateErastothenesConcurrently 函數同時產生質數。

效能比較

在給定的程式碼中，該演算法的並發版本比順序版本慢約 10 倍。這是意想不到的，因為並發演算法通常比順序演算法更快。

並發實作中的瓶頸

提供的程式碼中有一些潛在的瓶頸：

• 執行緒建立和同步開銷：建立和同步多個執行緒可能會很昂貴。在這種情況下，並發實現會為篩子的每個區塊創建線程，這會增加顯著的開銷。
• 錯誤共享：當多個執行緒存取相同記憶體位置時，它們可能會幹擾相互影響，導致效能下降。在這種情況下，執行緒共用 bitArr 數組，這可能會導致錯誤共用。
• 負載不平衡：如果篩子沒有在執行緒之間平均分配，某些執行緒可能會有更多工作

最佳化

有一些最佳化可以應用於順序和並發實現：

• 使用更有效率的資料結構：可以使用更有效率的資料結構，例如位集或稀疏數組，而不是使用位元組數組來表示篩子。這可以減少記憶體使用並提高效能。
• 減少執行緒建立和同步開銷：如果可能，應減少使用的執行緒數量，以最大限度地減少執行緒建立和同步開銷。
• 減少錯誤共享：可以透過使用填充或使用不受錯誤共享影響的不同資料結構來減少錯誤共享。
• 平衡負載： 篩子應該在執行緒之間平均分配，以確保所有執行緒都有大致相同的工作量。

結論

雖然並發演算法通常比順序演算法更快一些情況下，順序演算法可能會更快。在埃拉托斯特尼篩法演算法的情況下，執行緒創建和同步、錯誤共享和負載不平衡的開銷可能會超過並發帶來的好處。

透過應用本文中所述的最佳化，可以提高埃拉托斯特尼篩法演算法的順序和並發實現的效能。

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