multithreading和多进程的性能差异

几年前,在Windows环境中,我做了一些testing,让CPU计算密集型+内存访问密集型+ I / O访问密集型应用程序的多个实例运行。 我开发了两个版本:一个在多处理下运行,另一个在multithreading下运行。

我发现多处理的性能要好得多。 我读了其他地方(但我不记得该网站)。

其中的原因是在multithreading的情况下,对于单个内存pipe道和I / Opipe道来说,它们是“战斗”的,这使得性能比多处理

但是,我再也找不到那篇文章了。 我想知道,直到今天,下面的情况是否仍然如此?

在Windows中,使algorithm代码在多处理下运行,性能会比multithreading更好。

Solutions Collecting From Web of "multithreading和多进程的性能差异"

这取决于多少线程或进程(我将使用两个集体名词“任务”)需要沟通,特别是通过共享内存:这对于线程来说简单,便宜和快速,但根本不进程,所以,如果有很多事情正在进行,我敢打赌,进程的性能不会超过线程。

而且,进程(特别是Windows)的开始“比较重”,所以如果出现大量的“任务开始”,线程可以轻松地在性能方面击败进程。

接下来,你可以让CPU具有“超线程”,它可以非常快速地在内核上运行(至少)两个线程,但不是进程(因为“超线程”线程不能使用不同的地址空间)在哪个线程可以赢得性能。

如果这些考虑都不适用的话,无论如何,比赛应该不会比平局更好。

我不确定这句话甚至意味着什么。 这是非常接近废话。

进程线程共享的主要内容是虚拟内存地址空间。

我不相信这是真的。 一般来说,多线程应用程序的运行速度要比Windows下多个进程设计的应用程序快。 有多种原因可以说明你的测试在多进程情况下可能表现更好。

首先想到的是虚假分享。 在你的多线程测试中,这些线程可能会不经意地共享缓存行。 当不同的线程访问物理接近的不同内存位置(在几个字节内)时会发生这种情况。 这导致两个CPU连续在相同的缓存行上竞争,并且这严重地降低了性能。 在多进程情况下不会发生这种情况,因为进程有完全独立的地址空间。

我发现这也是如此。 但我认为这与调度有关。 因为如果你运行的时间足够长,多进程就像多线程一样快。 这个数字大概是10秒。 如果算法需要运行10秒。 多进程与多线程一样快。 但如果只需要运行少于1秒。 多进程比多线程快得多。