使用 Java 8 Arrays.parallelSetAll() 的正确方法是什么？

Question

这是我的示例程序：

import java.util.*;
import java.time.*;

class Randy {
  private Random r;
  // New generator for each instance:
  public Randy() { r = new Random(47); }
  public Integer get(int n) { return  r.nextInt(); }
}

public class ParallelSetAll {
  static int[] ia = new int[10_000_000];
  public static void main(String[] args) {
    Instant start1 = Instant.now();
    Arrays.setAll(ia, new Randy()::get);
    long nanos1 = Duration.between(start1, Instant.now()).toNanos();
    System.out.println(nanos1);

    Instant start2 = Instant.now();
    Arrays.parallelSetAll(ia, new Randy()::get);
    long nanos2 = Duration.between(start2, Instant.now()).toNanos();
    System.out.println(nanos2);
  }
}
/* Output:
223000000
1261000000
*/

注意parallelSetAll() 的运行速度比setAll() 慢多少。我的猜测是单个随机生成器会导致并行版本的各种流量开销，但我不确定，所以首先我想了解为什么会发生这种情况。

如何为parallelSetAll() 创建一个不会使其变慢的生成器？我怀疑这将是一个通过传入索引独立操作元素的函数。如n -> ia[n] * 10。

正如有人指出的那样，我应该指出，这不是一个适当的微基准；你的旅费可能会改变。它旨在作为一种简单的方式来感受算法的工作方式，而不是用于微调。

下面是工作示例：

import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.time.*;

public class ParallelSetAll {
  static long timeIt(Runnable test) {
    Instant start = Instant.now();
    test.run();
    long millis =
      Duration.between(start, Instant.now()).toMillis();
    System.out.println(millis);
    return millis;
  }
  static int get(int n) {
    return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
  }
  public static void main(String[] args) {
    int[] ia = new int[40_000_000];
    timeIt(() ->
      Arrays.setAll(ia, ParallelSetAll::get));
    timeIt(() ->
      Arrays.parallelSetAll(ia, ParallelSetAll::get));
  }
}
/* Output:
482
198
*/

我已经简化了一些事情，并将时间单位更改为毫秒。

Answer 1

引用RandomJavaDoc：

java.util.Random 的实例是线程安全的。然而，并发 跨线程使用相同的java.util.Random 实例可能会遇到 争用和随之而来的糟糕表现。考虑改为使用 java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 在多线程设计中。

因此，您可以使用建议的 ThreadLocalRandom 代替，这很可能比连续的 setAll() 提供更好的性能：

class ThreadLocalRandy {
  public ThreadLocalRandy() {}
  public Integer get(int n) { return ThreadLocalRandom.current().nextInt(); }
}

（但请记住，您的代码示例不是a proper micro-benchmark）

并行运行的基本思想是尽量避免争用，并使并行计算尽可能独立。

parallelSetAll() 的典型用法将因此仅根据传入的数字计算一个值，或者从不需要同步读取的源（例如另一个数组或集合）检索一些值。