18、并行计算中的负载均衡、屏障实现与MapReduce应用

并行计算中的负载均衡、屏障实现与MapReduce应用

在并行计算中，合理分配任务和实现线程同步是提高效率的关键。本文将探讨循环迭代的负载均衡、屏障对象的实现，以及MapReduce在解决并发编程问题中的应用。

循环迭代的负载均衡

在多线程编程中，将循环迭代均匀分配给各个线程是提高效率的重要因素。使用浮点数除法来计算每个线程的起始和结束边界，能比整数除法更均匀地分配迭代次数。

例如，假设有一个包含122,429次迭代的循环，要分配给16个线程。如果使用整数除法，除最后一个线程获得7,664次迭代外，其他线程各获得7,651次迭代。而使用浮点数除法（将结果转换为整数时截断小数部分），13个线程将被分配7,652次迭代，另外3个线程获得7,651次迭代。

如果每次迭代的计算时间较短，最后一个线程多分配的13次迭代可能影响不大；但如果每次迭代需要30秒，等待最后一个线程完成额外的6分半钟就是一个严重的负载均衡问题。因此，对于循环迭代的静态调度，在计算起始和结束边界时使用浮点数能更好地平衡线程间的负载。

屏障对象的实现

屏障对象可以在代码中的特定点同步线程执行。线程会在屏障处阻塞，直到所有线程都到达该点，然后所有线程同时释放。

为了实现屏障对象，我们需要一个条件变量和相关的互斥锁对象。此外，屏障需要知道参与的线程总数以及已经到达的线程数。当最后一个线程到达屏障时，它将释放所有等待的线程，并重置屏障的计数器以供下次使用。

在最初的实现中，使用到达线程的计数作为线程等待的条件，可能会导致死锁问题。当一个外部线程在所有先前等待的线程离开屏障之前进入屏障，获取互斥锁，检查条件表达式并跳过