parallel.foreach 有效，但为什么呢？

Question

谁能解释一下，为什么这个程序返回 sqrt_min 的正确值？

int n = 1000000;

double[] myArr = new double[n];
for(int i = n-1 ; i>= 0; i--){ myArr[i] = (double)i;}

// sqrt_min contains minimal sqrt-value
double sqrt_min = double.MaxValue;

Parallel.ForEach(myArr, num =>
{
double sqrt = Math.Sqrt(num); // some time consuming calculation that should be parallized
if(sqrt < sqrt_min){ sqrt_min = sqrt;}
});
Console.WriteLine("minimum: "+sqrt_min);

Answer 1

它的运作纯粹是靠运气。有时，当您运行它时，您很幸运，非原子读取和写入双精度值不会导致“撕裂”值。有时，您很幸运，当竞争发生时，非原子测试和设置恰好设置了正确的值。无法保证该程序会产生任何特定结果。

Answer 2

你的代码不安全；它的运作纯属巧合。

如果两个线程同时运行 if，则最小值之一将被覆盖：

• sqrt_min = 6
• 线程 A：sqrt = 5
• 线程 B：< code>sqrt = 4
• 线程 A 进入 if
• 线程 B 进入 if
• 线程 B 赋值 sqrt_min = 4
• 线程 A分配 sqrt_min = 5

在 32 位系统上，您也容易受到读/写撕裂的影响。

在循环中使用 Interlocked.CompareExchange 可以确保安全。

Answer 3

至于为什么你的原始代码被破坏，请检查其他答案，我不会重复。

当没有对共享状态的写访问时，多线程是最简单的。幸运的是，您的代码可以这样编写。在这种情况下，并行 linq 可能会很好，但有时开销太大。

您可以将代码重写为：

double sqrt_min = myArr.AsParallel().Select(x=>Math.Sqrt(x)).Min();

在您的特定问题中，交换 Min 和 Sqrt 操作会更快，这是可能的，因为 Sqrt 是单调增加。

double sqrt_min = Math.Sqrt(myArr.AsParallel().Min())

Answer 4

您的代码实际上不起作用：我在循环中运行了 100,000 次，并且在我的 8 核计算机上失败了一次，产生了以下输出：

minimum: 1

我缩短了运行时间以使错误更快地出现。

以下是我的修改：

static void Run() {
    int n = 10;

    double[] myArr = new double[n];
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { myArr[i] = (double)i*i; }

    // sqrt_min contains minimal sqrt-value
    double sqrt_min = double.MaxValue;

    Parallel.ForEach(myArr, num => {
        double sqrt = Math.Sqrt(num); // some time consuming calculation that should be parallized
        if (sqrt < sqrt_min) { sqrt_min = sqrt; }
    });
    if (sqrt_min > 0) {
        Console.WriteLine("minimum: " + sqrt_min);
    }
}


static void Main() {
    for (int i = 0; i != 100000; i++ ) {
        Run();
    }
}

考虑到共享变量的读写缺乏同步，这并非巧合。

Answer 5

正如其他人所说，这只能基于剪切运气。不过，OP 和其他海报在实际创建竞争条件时都遇到了麻烦。这很容易解释。该代码生成大量竞争条件，但其中绝大多数（准确地说是 99.9999%）都是无关紧要的。归根结底，最重要的是 0 应该是最小结果。如果您的代码认为根 5 大于根 6，或者根 234 大于根 235，它仍然不会中断。需要有一个专门针对生成 0 的迭代的竞争条件。其中一个迭代与另一个迭代存在竞争条件的可能性非常非常高。处理最后一项的迭代出现竞争条件的可能性确实非常低。