如何优化并发埃拉托色尼筛程序以获得更好的性能?
埃拉托色尼筛程序的并发版本的瓶颈可能在于线程的创建和管理方式。提供的 PrimesPara.java 中的代码表明线程在没有任何同步的情况下启动,这可能会导致竞争条件和不正确的结果。此外,在程序终止之前,线程没有显式加入,这可能会导致程序在所有线程完成其任务之前退出。
为了提高并发版本的性能,可以考虑几种优化:
- 创建和启动线程时使用同步。这可确保线程以受控方式创建和启动,减少竞争条件的可能性。
- 在程序终止之前加入所有线程。这可确保所有线程在程序退出之前完成其任务,防止任何潜在的数据丢失或损坏。
- 使用线程池来管理线程.线程池可以帮助优化线程创建和管理,减少开销并提高性能。
- 考虑使用不同的算法来生成素数。埃拉托斯特尼筛算法并不特别非常适合并行化,因为它需要线程之间的大量同步和通信。其他算法,例如分段筛算法或 Pollard rho 算法,可能更适合并发实现。
- 分析代码以识别特定瓶颈。这可以帮助查明以下区域导致性能问题的代码并允许进行有针对性的优化。
通过实现这些优化,应该可以显着提高埃拉托斯特尼筛程序并发版本的性能。
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