为什么并发埃拉托色尼算法比顺序版本慢？

埃拉托色尼的素数顺序比并发更快？

通常认为并发算法比顺序算法更快。然而，在给定的代码中，埃拉托斯特尼筛算法的并发版本比顺序版本慢。本文探讨了这种意外结果背后的原因，重点介绍了所提供代码中的潜在问题，并提出了一些优化建议，以提高顺序实现和并发实现的性能。

代码分析

顺序实现

PrimesSeq 类实现了埃拉托斯特尼筛法算法的顺序版本。它使用字节数组bitArr来表示筛子。数组中的每一位代表一个数字，如果该位被设置，则该数字被标记为非素数。该算法从 2 开始迭代筛子，并将当前数字的所有倍数标记为非素数。 isPrime 函数通过检查筛子中的相应位是否未设置来检查数字是否为素数。 printAllPrimes 函数打印算法找到的所有素数。

并发实现

PrimesPara 类实现埃拉托斯特尼筛法算法的并发版本。它将筛子分成多个块，并将每个块分配给一个单独的线程。每个线程负责将分配给它的数字的倍数标记为非素数。主线程负责生成初始素数并启动线程。 crossOut 函数用于将数字标记为非素数。 generateErastothenesConcurrently 函数同时生成素数。

性能比较

在给定的代码中，该算法的并发版本比顺序版本慢大约 10 倍。这是意想不到的，因为并发算法通常比顺序算法更快。

并发实现中的瓶颈

提供的代码中有一些潜在的瓶颈：

• 线程创建和同步开销：创建和同步多个线程可能会很昂贵。在这种情况下，并发实现会为筛子的每个块创建线程，这会增加显着的开销。
• 错误共享：当多个线程访问同一内存位置时，它们可能会干扰相互影响，导致性能下降。在这种情况下，线程共享 bitArr 数组，这可能会导致错误共享。
• 负载不平衡：如果筛子没有在线程之间平均分配，某些线程可能会有更多工作

优化

有一些优化可以应用于顺序和并发实现：

• 使用更高效的数据结构：可以使用更高效的数据结构，例如位集或稀疏数组，而不是使用字节数组来表示筛子。这可以减少内存使用并提高性能。
• 减少线程创建和同步开销：如果可能，应减少使用的线程数量，以最大限度地减少线程创建和同步开销。
• 减少错误共享：可以通过使用填充或使用不受错误共享影响的不同数据结构来减少错误共享。
• 平衡负载： 筛子应该在线程之间平均分配，以确保所有线程都有大致相同的工作量。

结论

虽然并发算法通常比顺序算法更快一些情况下，顺序算法可能会更快。在埃拉托斯特尼筛法算法的情况下，线程创建和同步、错误共享和负载不平衡的开销可能会超过并发带来的好处。

通过应用本文中描述的优化，可以提高埃拉托斯特尼筛法算法的顺序和并发实现的性能。

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