Question

我目前正在检查Java中多线程的行为，并且我得到了意想不到的结果。

这就是我正在做的事情：

生成50个随机邻接矩阵，大小为600x600和将它们保存为.txt文件
阅读这些矩阵并使用N运行Floyd Warshall算法线程（从1到3）没有同步。每个线程运行 50个矩阵的算法。

这是我得到的结果（N个线程的总执行时间）：

200 x 200的50个矩阵：

使用1个线程：~483 ms
使用2个主题：~615 ms
使用3个主题：~741 ms

600 x 600的50个矩阵：

1个线程：~9500 ms
使用2个主题：~15389 ms
使用3个主题：~16383 ms

1000x1000的50个矩阵：

使用1个线程：~43140 ms
使用2个主题：~61408 ms
使用3个主题：~76219 ms

对于1,2或3个线程，时间是否应该或多或少相同？它为什么会增加？

这是运行N个线程的方法：

private static void runThreads(List<int[][]> graphs, int nThreads) throws InterruptedException {
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
    Collection<Callable<String>> callables = new ArrayList<Callable<String>>();

    for(int i = 0; i < nThreads; i++) {
        callables.add(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                for(int[][] graph: graphs) {
                    FloydWarshall f = new FloydWarshall(graph);
                    f.checkConsistency();
                }
                return null;
            }
        });
    }

    long startTime = System.currentTimeMillis();

    List<Future<String>> futures = executor.invokeAll(callables);

    executor.shutdown();

    long endTime   = System.currentTimeMillis();
    long totalTime = endTime - startTime;
    System.out.println("Total time: " + totalTime  + " ms");        
}

Answer 1

正如@ C-Otto的评论所说，你在多个线程上多次运行任务：

for(int i = 0; i < nThreads; i++) { // <-- n threads are created
    System.out.println("Running thread #" + (i+1));
    executor.submit(new Runnable(){
        public void run(){
             for(int[][] graph: graphs) { // <-- operating on the whole list
                  FloydWarshall f = new FloydWarshall(graph);
                  f.checkConsistency();
             }
        }
    });         
}

因此，在查看代码时，您所看到的行为与预期一致。因为您只是创建n个线程，这些线程全部同时执行整个列表。执行时间的缺点来自JVM必须加载的额外负载（例如，创建一个新的线程，执行整个算法等）。

但你可能想要的是平衡负载到n个线程，因此每个线程只能处理整个（1/nth）的一小部分。

因此，您可能需要定义一些逻辑来分割源（例如Spliterator，ForkJoinPool或Streams），然后再次测量时间。

Java MultiThread：意外的执行时间

1 个答案: