Java如何确保共享数据写入影响多个读者

Question

我正在尝试编写处理器密集型任务，因此我想使用多线程并在可用处理器内核之间共享计算。

假设我有数千次迭代，所有迭代都有两个阶段：

1. 扫描数十万个选项的一些工作线程 而他们必须从共享数组（或其他一些数据结构）中读取数据，而不会修改数据。
2. 一个线程收集所有工作线程的结果（同时 他们正在等待）并对共享数组进行修改

这些阶段是按顺序排列的，因此没有重叠（没有同时写入和读取数据）。我的问题是：如何确保在下一个阶段（阶段 1）开始之前为工作线程更新数据（缓存）。

我假设当人们在这种情况下谈论缓存或缓存时，他们指的是处理器缓存（如果我错了，请纠正我）。

据我了解，volatile 只能用于非引用类型，而使用同步没有意义，因为工作线程在读取时会相互阻塞（处理选项时可能会有数千次读取）。

在这种情况下我还能使用什么？

现在我有一些想法，但我不知道它们的成本有多大（很可能是）：

1. 为所有迭代创建新的工作线程

2. 在新的迭代开始之前，在同步块中为每个线程复制数组（最大可达到 195kB）

3. 我对 ReentrantReadWriteLock 很感兴趣，但我不明白它与缓存有何关系。读取锁获取是否可以强制读取器的缓存更新？

Answer 1

我在“Java 并发教程”中提到了我要搜索的内容，我只需要深入了解即可。在这种情况下，它是 AtomicIntegerArray 类。不幸的是，它的效率不足以满足我的需求。我进行了一些测试，也许值得分享。

我估算了不同内存访问方法的成本，通过多次运行它们并平均经过的时间，将所有内容分解为一次平均读取或写入。

我使用了一个大小为 50000 的整数数组，并将每种测试方法重复 100 次，然后对结果取平均值。读取测试正在执行 50000 次随机（ish）读取。结果显示了一次读/写访问的大致时间。尽管如此，这不能说是精确的测量，但我相信它可以很好地了解不同访问方法的时间成本。然而，在不同的处理器或不同数量的处理器上，这些结果可能会因缓存大小和时钟速度的不同而完全不同。

所以结果是：

1. 填充时间为：15.922673ns
2. lazySet 的填充时间为：4.5303152ns
3. 原子读取时间为：9.146553ns
4. 同步读取时间为：57.858261399999996ns
5. 单线程填充时间为：0.2879112ns
6. 单线程读取时间为：0.3152002ns
7. 不可变复制时间为：0.2920892ns
8. 不可变读取时间为：0.650578ns

点 1 和 2 显示了 AtomicIntegerArray 上的写入结果，具有顺序写入。在一些文章中，我对lazySet() 方法的良好效率感到满意，所以我想测试它。通常将 set() 方法执行大约 4 次，但是不同的数组大小显示不同的结果。

第 3 点和第 4 点显示了四个不同线程同时通过随机（ish）读取对数组的一项进行“原子”访问和同步访问（同步 getter）之间的区别。这清楚地表明了“原子”访问的好处。

由于前四个值看起来高得惊人，我很想在没有多线程的情况下测量访问时间，所以我得到了第 5 点和第 6 点的结果。我尝试复制和修改之前测试中的方法，以制作代码尽可能接近。当然可以有一些我无法影响的优化。

然后，出于好奇，我提出了第 7 点和第 8 点，它们模仿了不可变访问。这里一个线程创建数组（通过顺序写入）并将它的引用传递给另一个线程，该线程对其进行随机（ish）读取访问。

如果更改了参数（例如数组的大小或运行的方法的数量），结果会有很大差异。

结论： 如果算法非常占用内存（来自同一个小数组的大量读取，被短计算中断 - 这是我的情况），多线程可以减慢计算速度而不是加快计算速度。但是如果它有很多读取，与数组的大小相比，使用数组的不可变副本并使用多个线程可能会有所帮助。