多线程代码的大复杂度

【问题标题】：Big-Oh complexity of multithreaded code多线程代码的大复杂度
【发布时间】：2012-08-21 13:50:19
【问题描述】：

如何指定受多线程影响的算法的运行时间？

例如，CompareAndSet 循环可能永远不会被满足（如果你很不走运的话）

AtomicReference<ContainerOfItems> oldContainer;

void AddItem(Item aItem)
{
    ContainerOfItems newContainer;

    do
    {
        newContainer = null;
        newContainer = new ContainerOfItems();
        newContainer.CopyContents(oldContainer);
        newContainer.Add(aItem);
    }
    while (!CompareAndSet(oldContainer, newContainer));

    oldContainer = null;
}

在这个例子中（看起来很像 Java，但实际上是伪代码）CopyContents 操作可能需要很长时间，这样 oldContainer 已被其他线程替换，导致 CompareAndSet 失败。这段代码的运行时间是多少？

【问题讨论】：

标签： concurrency time-complexity

【解决方案1】：

这段代码的运行时间是多少？

程序的整体运行时间很大程度上取决于copyContents(...) 需要多长时间以及对导致compareAndSet(...) 失败的竞争条件的频率的预测。这取决于同时运行的线程数。

但是，我怀疑就 Big-O 而言，由于compareAndSet(...) 而循环的次数并不重要。例如，如果一个 copyContents(...) 需要 O(N) 时间来运行，平均它必须循环 3 次才能完成 compareAndSet(...)，并且你运行它 N 次以添加所有项目，它是 O( N^2) -- 3 因为常数而退出。

另外，因为你是在暗示并发，也会有一个因素速度的提高，因为算法将是多线程的，但这也只是一个常数因素的提高，不会影响 Big-O。因此，可以通过查看 copyContents(...) 次（我假设）N 的 Big-O 来计算 Big-O。

【讨论】：