【原】C++11并行计算 — 数组求和

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0x00 - 前言

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最近想优化ORB-SLAM2，准备使用并行计算来提高其中ORB特征提取的速度。之前对并行计算方面一窍不通。借此机会，学习一下基本的并行编程。

在选择并行编程的工具时，需要考虑以下问题：即该工具尽量不要使用与平台相关的API，如iOS端的GCD(Grand Central Dispatch)，因为希望程序具有很强的移植性。一开始我想到的只有两种选择，一个是以TBB和OpenMP为首的第三方线程库，另一个是原生线程库。其中TBB和OpenMP对于Xcode的支持不是很好，原生线程库又依赖于系统平台，所以尝试后都放弃了。后来想到C++11已经从语言层面支持了多线程开发，也就是提供了thread库，于是抱着试一试学一学的态度就入坑了。

并行计算中一个很经典的案例就是数组求和，网络上有很多介绍C++11的thread使用、源码分析的文章，不过使用C++11进行数组求和并行计算的示例却很少，所以才有了这篇博文。

0x01 - 代码解析

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在iOS系统使用C++11进行开发。

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//  ViewController.m
//  TestDispatch
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//  Created by poloby on 2017/1/7.
//  Copyright © 2017年 polobymulberry. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"
#include <iostream>
#include <thread>

using namespace std;

// 作为求和函数的参数
// 封装了求和函数的输入和输出
typedef struct ThreadArg {
    long long base;     // 从base～base+length数列求和
    long long length;
    long long sum;      // 将上述数列的和存储在sum中
}ThreadArg;

void sum(ThreadArg *arg)
{
    long long begin = arg->base;
    long long end = arg->base + arg->length;
    long long sum = 0;
    // 不要直接使用for(long long i = arg->base; i < arg->base + arg->length)
    // 也不要使用arg->sum += i;
    // 因为指针的读取比普通栈的读取需要多花费一些时间
    for (long long i = begin; i < end; ++i) {
        sum += i;
    }
    arg->sum = sum;
}

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

    // 计算1～count数列之和
    const long long count = 1000000000;

    // 单线程常用方法
    NSDate *commonMethodDate = [NSDate date];
    long long commonMethodSum = 0;
    for (long long i = 0; i < count; ++i) {
        commonMethodSum += i;
    }
    // 计算单线程使用时间
    double commonMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:commonMethodDate];

    NSLog(@"Common method spend time = %fms, sum = %lld", commonMethodDuration * 1000, commonMethodSum);

    // 并行计算方法
    // 将1～count数列平均分为threadCount组，求解每组数列之和，再将其相加得到总和
    NSDate *parallelMethodDate = [NSDate date];
    // 设置并行线程数目
    const int threadCount = 2;
    thread threads[threadCount];
    ThreadArg args[threadCount];
    // 初始化线程及其参数
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        long long offset = (count / threadCount) * i;
        args[i].base = offset;
        args[i].length = MIN(count - offset, count / threadCount);
        threads[i] = thread(sum, &args[i]);
    }

    // 启动线程并等待线程退出
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        threads[i].join();
    }

    long long parallelMethodSum = 0;
    // 将每组数列之和相加得到总和
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        parallelMethodSum += args[i].sum;
    }

    // 计算多线程使用时间
    double parallelMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:parallelMethodDate];

    NSLog(@"Parallel method spend time = %fms, sum = %lld", parallelMethodDuration * 1000, parallelMethodSum);
}

@end

0x02 - 结果分析

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Xcode8.2.1+iPhone7模拟器+1~1000000000数列之和：

线程数目	2	4	8
多线程耗时	1921.253026ms	981.853008ms	684.603035ms
单线程耗时	3171.698034ms	3472.517014ms	3447.206974ms

Xcode8.2.1+iPhone7模拟器+1~10000数列之和：

线程数目	2	4	8
多线程耗时	0.279963ms	0.212014ms	0.297010ms
单线程耗时	0.038981ms	0.027955ms	0.032008ms

可见多线程本身也需要消耗一定的资源，所以只有在系统规模较大的情况下才能取得显著的性能提升。

0x03 - 注意事项

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1. thread调用类的成员函数：

thread memberFuncThread(&ClassName::MemberFuncName, this, arg1, arg2...);

2. thread传递引用参数：

需要使用std::ref进行包装，详见thread - 传递引用参数。