对一个巨大的数组进行并行或同步迭代会更快吗?

Would it be faster to iterate over a giant array in parallel or synchronously?

本文关键字：迭代 同步 并行 一个 数组 巨大      更新时间：2023-09-26

给定一个巨大的数组和一个单核机器，并行迭代数组还是顺序迭代数组更快?假设迭代过程中没有做任何工作，它实际上只是遍历数组。

我的直觉告诉我按顺序做会更快，但我无法用我对操作系统和处理器的了解来证明这个答案是正确的。这两种方式似乎都必须完成相同数量的工作，但是并行执行将为上下文切换带来额外的复杂性。

这个问题的真实世界扩展是javascript的forEach方法。本地forEach同步执行它的回调

var a = [1,2,3,4,5,6...100000000000000];
a.foreach(function(number) {
    // do computationally expensive, synchronous operation eg lots of additions/multiplications
});
console.log('done iterating through for loop and doing all of the work')

对于上述代码使用异步版本的forEach是否有利(特别是考虑到js只能利用单个核心)?

如果我们做同样的问题，但是异步工作，forEach回调将在阻塞操作发生后立即变为异步。

var a = [1,2,3,4,5,6...100000000000000];
a.foreach(function(number) {
    // do asynchronous work, eg access to filesystem
    $.ajax({
        url: 'http://google.com',
        success: function() {
            console.log('suceeded for ' + number)
        })
});
console.log('done iterating through for loop but not with all async operations')

在这种情况下，使用异步版本的forEach是否有利?似乎我们已经在同步版本中更好地利用了CPU，只切换到IO，而不是在启动IO之前切换。

只要你使用的是单核，那么做某种并行操作就没有任何优势。您是正确的，设置多个任务/线程会对每个任务/线程产生一定数量的开销。并且在并行操作之间分时使用单核会在每个任务切换上产生开销。顺序迭代没有这样的开销。并行操作的唯一优势是当你有多个内核的时候。

现代cpu都是流水线的，大多数都是超标量的。但是，尝试某种并行操作并不会"填充管道"或填充超标量单元。我不知道有哪个Javascript引擎能做到这一点。

哦，只是为了记录，你最好使用for循环而不是foreach。原因很简单，foreach在每次传递时都必须调用一个函数，即使它是一个匿名函数。调用函数会产生一定的开销。在for循环中，函数的内容被内联到循环体中，因此不会有这样的开销。这在其他论坛上有广泛的争论，但我自己的经历证实了这一事实。

这完全取决于代码(很高兴您提供了这一点)。所以你第一个问题的答案应该是No。第二个问题这取决于。

如果代码在单核机器中是全CPU限制的，同步版本会稍微快一点。如果有任何IO绑定代码，异步版本将在同一台机器上更快。因为访问IO不处理CPU。

只有在多核机器上，cpu绑定代码在异步模式下运行会更快。IO绑定代码仍然会比同步代码运行得快。

这是一个汇总表，

type                                  cpu bound   io bound   mixed
-------------------------------------------------------------------
single-core synchronous               normal      slower     slower
single-core asynchronous              normal      faster     faster
multi-core synchronous                normal      slower     slower
multi-core asynchronous               faster      faster     faster

指出:

  1. 它假设在一次迭代中运行的所有代码都不依赖于彼此。
  2. 在大多数现实生活中，我们想并行化的代码是IO和CPU的混合。
  3. 很难分离IO绑定&CPU绑定部分
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