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原文链接    作者：paul    译者：谢宝友，鲁阳，陈渝

设计准则

上面的章节中给出了三个并行编程的目标：性能、生产率和通用性。但是还需要更详细的设计准则来真正的指导真实世界中的设计，这就是本节将解决的任务。在真实世界中，这些准则经常在某种程度上冲突，这需要设计者小心的权衡得失。

这些准则可以被认为是设计中的阻力，对这些阻力进行恰当权衡，这就称为“设计模式”[Ale79]，[GHJV95]。

基于三个并行编程目标的设计准则是加速、竞争、开销、读写比率和复杂性。

加速：性能增加是花费如此多时间和精力进行并行化的主要原因。加速的定义是运行程序的顺序执行版本所需要的时间，比上执行并行版本所需时间的比例。

竞争：如果对于一个并行程序来说，增加更多的CPU并不能让程序忙起来，那么多出来的CPU是因为竞争的关系而无法有效工作。可能是锁竞争、内存竞争或者其他什么性能杀手的原因。

工作-同步比率：单处理器、单线程、不可抢占、不可中断版本的并行程序完全不需要任何同步原语。因此，任何消耗在这些原语上（通信中的cache miss、消息延迟、加解锁原语、原子指令和内存屏障等）的时间都是对程序意图完成的工作没有直接帮助的开销。重要的衡量准则是同步开销与临界区中代码的开销之间的关系，更大的临界区能容忍更大的同步开销。工作-同步开销比率与同步效率的概念有关。

读-写比率：极少更新的数据结构更多是复制而不是分割，并且用非对称的同步原语来保护，以提高写者同步开销的代价来降低读者的同步开销。对频繁更新的数据结构的优化也是可以的，详见第4章的讨论。

复杂性：并行程序比相同的顺序执行程序复杂，这是因为并行程序要比顺序执行程序维护更多状态，虽然这些状态在某些情况下（有规律并且结构化的）理解起来很容易。并行程序员必须考虑同步原语、消息传递、锁的设计、临界区识别以及死锁等诸多问题。

更大的复杂性通常转换成了更高的开发和维护代价。因此，代码预算可以有效限制对现有程序修改的数目和类型，因为原有程序在一定程度的加速只值这么多的时间和精力。进一步说，还有可能对顺序执行程序进行一定程度的优化，这比并行化更廉价、更有效。并行化只是众多优化中的一种，并且只是一种主要应用于CPU是瓶颈的优化。

这些准则合在一起，让程序达到了最大程度的加速。前三个准则相互交织在一起，所以本节剩下的部分将分析这三个准则的交互关系。

请注意，这些准则也是需求说明的一部份。必须，加速既是愿望（“越快越好”），又是工作负荷的绝对需求，或者说是“运行环境”（“系统必须至少支持每秒1百万次的web点击”）。

理解这些设计准则之间的关系，对于权衡并行程序的各个设计目标十分有用。

1. 程序在临界区上所花的时间越少，潜在的加速就越大。这是Amdahl定律的结果，这也是因为在一个时刻只能只有一个CPU进入临界区的原因。

2. 程序在某个互斥的临界区上所耗费的时间必须大大小于CPU数的倒数，因为这样增加CPU数目才能达到事实上的加速。比如在10个CPU上运行的程序只能在关键的临界区上花费小于1/10的时间，这样扩展性才好。

3. 竞争效应所浪费的多余CPU和/或者本来该是加速的墙上时间，应该少于可用CPU的数目。CPU数和实际的加速之间的差距越大，CPU使用的效率越低。同样，需要的效率越高，可以做到的加速就越小。

4. 如果可用的同步原语相较它们保护的临界区来说开销太大，那么加速程序运行的最佳办法是减少调用这些原语的次数（比如分批进入临界区、数据所有权、RCU或者使用粒度更粗的设计——比如代码锁）。

5. 如果临界区相较守护这块临界区的原语来说开销太大，那么加速程序运行的最佳办法是增加程序的并行化程度，比如使用读写锁、数据锁、RCU或者数据所有权。

6. 如果临界区相较守护这块临界区的原语来说开销太大，并且被守护的数据结构读多于写，那么加速程序运行的最佳办法是增加程序的并行化程度，比如读写锁或者RCU。

7. 各种增加SMP性能的改动，比如减少锁竞争程度，能改善响应时间。