18、多线程编程性能优化与相关技术解析

多线程编程性能优化与相关技术解析

1. 多线程性能对比

在处理多个大文件时，多线程技术能显著提升性能。以 grepMT 和 grepMP 操作为例，使用相同的四个 640MB 文件进行测试。 grepMT 和 grepMP 在程序结构和复杂度上相当，但 grepMT 具有更好的性能优势，因为内核在不同线程间切换比在不同进程间切换更高效。测试结果显示， grepMT 用时 12.554 秒， grepMP 用时 14.956 秒，理论上的性能优势确实存在，但差距并不十分巨大。

当处理多个大小相近的大文件时，若为每个文件分配一个线程，性能会随着文件数量的增加而近乎线性提升，直至达到计算机的处理器数量。不过，对于较小的文件，由于线程创建和管理的开销，可能无法看到明显的性能提升。

多线程和多进程实现都能利用多处理器系统，大幅减少程序的执行时间。不同处理器上的线程，无论是在同一进程内还是不同进程内，都能并行运行。测量得到的用户时间实际上会超过执行时间，因为用户时间是所有处理器上时间的总和。

2. 线程模型

2.1 老板/工人模型

“老板/工人” 线程模型中，老板线程（通常为主线程）为工人线程分配任务。每个工人线程负责搜索一个文件，并将结果通过临时文件传递给老板线程。此外，还有工作团队模型，即多个工人线程合作完成一个任务，各自承担一部分工作。

2.2 其他线程模型

除了老板/