OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析

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windows CriticalSection， OpenMP的锁操作函数在多核CPU中的性能。

原子操作选用InterlockedIncrement来进行测试，

对每种锁和原子操作，都测试在单任务执行和多任务执行2000000次加锁解锁操作所消耗的时间。

测试的详细代码见后面。

测试机器环境： Intel 2.66G 双核CPU 机器一台

测试运行结果如下：

SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 78

MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 156

SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = 2000000, time = 172

MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = 2000000, time = 3156

SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 250

MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 1063

在单任务运行情况下，所消耗的时间如下：

原子操作                 78ms

Windows CriticalSection 172ms

OpenMP 的lock操作        250ms

因此从单任务情况来看，原子操作最快，Windows CriticalSection次之，OpenMP库带的锁最慢，但这几种操作的时间差距不是很大，用锁操作比原子操作慢了2～3倍左右。

在多个任务运行的情况下，所消耗的时间如下：

原子操作                 156ms

Windows CriticalSection 3156ms

OpenMP 的lock操作        1063ms

在多任务运行情况下，情况发生了意想不到的变化，原子操作时间比单任务操作时慢了一倍，在两个CPU上运行比在单个CPU上运行还慢一倍，真是难以想象，估计是任务切换开销造成的。

Windows CriticalSection则更离谱了，居然花了3156ms，是单任务运行时的18倍多的时间，慢得简直无法想象。

OpenMP的lock操作比Windows CriticalSection稍微好一些，但也花了1063ms，是单任务时的7倍左右。

由此可以知道，在多核CPU的多任务环境中，原子操作是最快的，而OpenMP次之，Windows CriticalSection则最慢。

同时从这些锁在单任务和多任务下的性能差距可以看出，，多核CPU上的编程和以往的单核多任务编程会有很大的区别。

需要说明的是，本测试是一种极端情况下的测试，锁住的操作只是一个简单的加1操作，并且锁竞争次数达200万次之多，在实际情况中，一由于任务中还有很多不需要加锁的代码在运行，实际情况中的性能会比本测试的性能好很多。

测试代码如下：

// TestLock.cpp : OpenMP任务中的原子操作和锁性能测试程序。 //   #include <windows.h> #include <time.h> #include <process.h> #include <omp.h> #include <stdio.h>   void TestAtomic() {      clock_t t1,t2;      int      i = 0;      volatile LONG      a = 0;        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); }   void TestOmpLock() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      omp_lock_t    mylock;        omp_init_lock(&mylock);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        omp_destroy_lock(&mylock); }       void TestCriticalSection() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      CRITICAL_SECTION   cs;        InitializeCriticalSection(&cs);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        DeleteCriticalSection(&cs);   }   int main(int arGC, char* argv[]) {        TestAtomic();      TestCriticalSection();      TestOmpLock();        return 0; }

感谢各位的阅读，以上就是“OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！