38、并发编程中的任务调度与工作分配

并发编程中的任务调度与工作分配

在并发编程中，任务调度和工作分配是提高程序性能的关键因素。本文将深入探讨贪心调度、工作分配算法，特别是工作窃取算法，以及工作窃取双端队列（DEQueue）的实现。

贪心调度的边界与优势

在并发任务调度中，贪心调度是一种有效的策略。通过分析调度步骤和最长有向路径，我们可以得出贪心调度的空闲步骤上限。具体来说，贪心调度最多有 $T_{\infty}$ 个空闲步骤，每个空闲步骤最多添加 $(P - 1)$ 个令牌，因此空闲桶中最多包含 $T_{\infty}(P - 1)$ 个令牌。两个桶中的令牌总数满足 $\sum_{i = 0}^{T - 1} p_i \leq T_1 + T_{\infty}(P - 1)$。

值得注意的是，这个边界与最优调度的边界相差不超过两倍。由于实现最优调度是一个 NP 完全问题，贪心调度成为了一种简单且实用的方法，能够让程序性能接近最优。

工作分配算法

实现良好加速比的关键在于为用户级线程持续提供任务，使调度尽可能贪心。然而，多线程计算会动态地创建和销毁任务，有时甚至难以预测。因此，需要一种高效的工作分配算法，将就绪任务分配给空闲线程。

常见的工作分配方法有工作处理和工作窃取。工作处理是指过载线程将任务卸载到负载较轻的线程，但如果大多数线程都过载，这种方法会导致任务交换的徒劳努力。而工作窃取则是当线程任务耗尽时，从其他线程“窃取”工作。这种方法的优势在于，当所有线程都忙碌时，不会浪费时间进行任务卸载。

工作窃取算法

每个线程维护一个双端队列（DEQueue）来存储待执行的任务，提供 pushBottom