揭秘并行 for_each 的首跑延时之谜，了解原因及解决之道

并行 for_each 的首跑延时：原因及解决方法

引言

在优化代码时，将多层循环分解为 std::for_each 结构并采用并行执行策略（如 std::execution::par_unseq）是一种常见的做法。然而，你可能会遇到一个令人困惑的现象：首次运行并行 for_each 循环时，其执行时间比后续运行慢得多。本文将深入探讨导致这种延时的原因，并提供解决问题的实用方法。

原因分析

• 虚表缓存： 创建类实例时，编译器会为该类构建一个虚表。首次运行并行 for_each 时，该过程可能会触发虚表缓存，导致性能下降，尤其是在处理大型类时。

• 代码优化： 编译器可能不会在首次运行时对代码进行优化。后续运行中，编译器可能会识别可优化模式，提高性能。

• 数据结构初始化： 并行 for_each 中使用的数据结构可能会在首次运行时进行初始化，导致性能开销。

• 系统开销： 系统启动时的开销，如线程创建和资源分配，会影响首次运行的性能。

解决方法

• 预热循环： 在实际测试之前，运行并行 for_each 循环几次，以触发必要的初始化和缓存。

• 编译器优化： 检查编译器是否启用优化，例如 -O2 或 -O3 优化标志。

• 数据结构预初始化： 在并行 for_each 循环外部预初始化数据结构，避免首次运行时的初始化开销。

• 减少系统开销： 尽可能在干净的环境中运行代码，以最小化系统开销对性能的影响。

其他注意事项

• 检查性能瓶颈： 确保代码中没有其他性能瓶颈，例如数据访问效率或算法复杂度问题。

• 性能分析工具： 使用性能分析工具来识别确切的性能瓶颈。

• 并行执行策略： 尝试不同的并行执行策略，如 std::execution::par 或 std::execution::par_vec。

适用于小数据集的情况

对于小数据集，并行化可能不会带来显著的好处。在这种情况下，应权衡并行化的开销和收益。

结论

首次运行并行 for_each 循环时的性能延迟是由多种因素造成的，包括虚表缓存、代码优化和系统开销。通过实施预热循环、优化编译器设置和减少系统开销，可以显著缓解这一问题。在实践中，应结合具体应用程序的特征，选择最佳的解决方法。

常见问题解答

1. 为什么预热循环可以解决问题？
预热循环允许必要的初始化和缓存发生，从而避免了首次运行时的延迟。

2. 编译器优化如何影响性能？
首次运行时，编译器可能无法识别可优化模式。后续运行中，编译器可以优化代码，从而提高性能。

3. 数据结构初始化如何影响性能？
首次运行并行 for_each 时，需要初始化数据结构，这可能导致性能开销。预初始化可以避免这种开销。

4. 系统开销如何影响性能？
系统启动时的开销，如线程创建和资源分配，可能会影响首次运行的性能。干净的环境可以最小化这种影响。

5. 对于小数据集，何时应该避免并行化？
对于小数据集，并行化的开销可能超过其收益。在权衡开销和收益后，应决定是否并行化。