并行算法怎么使用 C++17执行策略解析-C++-PHP中文网

c++++17并行执行策略通过引入std::execution::seq、std::execution::par和std::execution::par_unseq三种策略，极大简化了并行编程，开发者只需在标准库算法中传入对应策略即可实现并行化，无需手动管理线程和同步，提升了代码可读性和安全性，尤其适用于数据量大、计算密集且无依赖的“尴尬并行”场景；但需注意其并非总是性能更优，小数据量或轻计算任务可能因调度开销而变慢，同时存在副作用风险、调试困难、异常处理复杂及并非所有算法支持等问题，相比传统多线程编程虽在易用性、安全性和可移植性上优势明显，但牺牲了对并发细节的精细控制，因此更适合通用并行任务，而复杂或定制化需求仍需依赖std::thread等底层机制，两者为互补关系。

并行算法怎么使用 C++17执行策略解析

C++17引入的执行策略，像是给标准库算法装上了“并行加速器”，让开发者能以非常简洁的方式，指示算法在多核处理器上并行运行。这极大地简化了并行编程的门槛，你不再需要手动管理线程池、锁或者复杂的同步机制，只需选择合适的策略，编译器和运行时环境会帮你处理大部分底层细节。这就像你告诉一个团队“这活儿大家一起上，效率第一”，而不用去管每个人具体怎么分工、怎么协作。

解决方案

要使用C++17的并行执行策略，核心在于包含

<execution>

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头文件，然后将对应的策略对象作为标准库算法的第一个参数传入。这些策略主要有三种：

std::execution::seq
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: 顺序执行。这是默认行为，即使传入这个策略，算法也会在一个线程上按顺序执行。
std::execution::par
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: 并行执行。算法的各个部分可以在不同的线程上并行执行。这意味着操作的顺序可能不再是严格的。
std::execution::par_unseq
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: 并行且非顺序执行。这不仅允许并行执行，还允许在单个线程内部进行向量化（SIMD）优化，进一步提升性能。操作的顺序同样不保证。

以

std::for_each

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为例，假设你有一个非常大的

std::vector

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，想对每个元素进行一些独立计算：

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm> // for std::for_each
#include <execution> // for execution policies
#include <chrono>    // for timing

// 一个简单的耗时操作
void heavy_computation(long long& val) {
    val = val * val + 1;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) { // 模拟一些计算
        val = (val * 123456789) % 987654321;
    }
}

int main() {
    std::vector<long long> data(1000000); // 100万个元素
    for (long long i = 0; i < data.size(); ++i) {
        data[i] = i;
    }

    // 复制一份数据用于并行测试，避免数据污染
    std::vector<long long> data_par = data;

    // 顺序执行
    auto start_seq = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::for_each(data.begin(), data.end(), heavy_computation);
    auto end_seq = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::chrono::duration<double> diff_seq = end_seq - start_seq;
    std::cout << "顺序执行耗时: " << diff_seq.count() << " 秒\n";

    // 并行执行
    auto start_par = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    // 只需要在算法前加上执行策略即可
    std::for_each(std::execution::par, data_par.begin(), data_par.end(), heavy_computation);
    auto end_par = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::chrono::duration<double> diff_par = end_par - start_par;
    std::cout << "并行执行耗时: " << diff_par.count() << " 秒\n";

    // 注意：实际应用中，数据量较小或计算不重时，并行开销可能导致性能下降。
    return 0;
}

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编译时需要支持C++17标准，并且链接到相应的并行库（例如GCC和Clang通常需要

-ltbb

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或

-lcilkrts

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，具体取决于编译器和库）。

C++17并行策略到底带来了哪些便利，又有哪些是需要注意的坑？

我个人觉得，C++17引入的这个特性，简直是给那些想搞并行又不想陷在线程池、锁这些细节里的开发者，开了一扇大门。它的便利性是显而易见的：

极简的API: 你看上面的代码，就多了一个参数，这对于习惯了标准库算法的开发者来说，几乎没有学习成本。
代码清晰: 意图明确，一眼就能看出这部分代码是希望并行运行的，而且没有那些复杂的线程管理代码，阅读起来非常舒服。
减少错误: 很多并行编程的经典错误，比如死锁、活锁、资源竞争（在算法内部），都被标准库的实现者帮你处理了。这就像是把一个高风险的任务，外包给了经验丰富的专家。
跨平台与可移植性: 一旦你的编译器支持，这段代码在不同操作系统和硬件上都能获得并行化的好处，而不需要针对特定平台编写线程代码。

但话说回来，任何“银弹”都有它的局限性，C++17的并行策略也有些需要注意的“坑”：

并非总是更快: 这是最常见的一个误解。并行执行本身是有开销的，包括线程创建、任务调度、数据同步等。如果你的数据量太小，或者每个元素的计算量很轻，那么并行化的开销可能比顺序执行的计算时间还要长，结果就是并行反而更慢。我常常遇到有人一上来就想把所有循环都加个
```
par
```
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，结果发现更慢了，这就像你请了一堆人来搬家，结果发现要搬的就一箱书，人多反而碍事。
副作用与竞态条件: 尽管标准库算法本身是设计为线程安全的，但如果你传递给算法的lambda或函数对象，在操作过程中修改了共享的、外部的、可变的状态，并且没有进行适当的同步（比如使用
```
std::atomic
```
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或
```
std::mutex
```
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），那么仍然会发生数据竞态。例如，在一个并行
```
for_each
```
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中去更新一个全局计数器，你就需要自己保证计数器的原子性。
调试难度: 并行代码天生就比顺序代码更难调试。虽然C++17策略隐藏了底层细节，但如果出现了逻辑错误或者上述的竞态条件，追踪问题依然是个挑战。
异常处理: 在并行执行中抛出的异常，其行为可能与顺序执行不同，需要特别注意。通常，标准库会尝试收集并重新抛出第一个异常，但具体行为依赖于实现。
并非所有算法都支持: 尽管大多数常见的算法都支持并行策略，但并非所有标准库算法都提供了并行版本。

在哪些场景下，使用C++17并行算法策略能真正提升性能？

要让C++17并行策略真正发挥作用，关键在于“对症下药”。它最适合以下几种场景：

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数据量巨大: 这是最核心的条件。当你要处理的数据集合（比如
```
std::vector
```
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、
```
std::list
```
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等）非常庞大，达到几十万、几百万甚至上亿级别时，并行化带来的收益才能盖过其自身的开销。
计算密集型任务: 算法内部的每个元素操作都需要进行大量的计算，而不是频繁地进行I/O操作（比如读写文件、网络通信）。如果你的任务大部分时间都在等待外部资源，那么并行化CPU计算意义不大。典型的例子是图像处理中的像素转换、大型数组的数学运算、数据加密解密、机器学习模型的预测阶段等。
“尴尬并行”的问题: 也就是每个元素的处理是完全独立的，彼此之间没有依赖关系。例如，对一个数组中的每个数字进行平方、开方或者其他复杂的数学变换。
```
std::transform
```
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和
```
std::for_each
```
登录后复制
在这种情况下表现尤为出色。
标准库算法的适用性: 你的问题能够很好地映射到现有的标准库算法上，比如排序（
```
std::sort
```
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）、查找（
```
std::find
```
登录后复制
）、归约（
```
std::reduce
```
登录后复制
）、扫描（
```
std::inclusive_scan
```
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,
```
std::exclusive_scan
```
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）等。这些算法的并行版本都经过了精心优化。
多核CPU环境: 这一点是废话，但很重要。如果你的机器只有一个CPU核心，或者虽然有多个核心但只有很少的线程可用，那么并行策略自然无法带来性能提升。

举几个具体例子：

大规模数据转换: 你有一个包含百万条记录的数据库查询结果，需要对每条记录进行复杂的解析和格式转换。
图像滤镜: 对一张高分辨率图像的每个像素应用一个计算量大的滤镜效果。
数值模拟: 在科学计算中，对大型矩阵或向量进行元素级的复杂迭代计算。
大数据聚合: 使用
```
std::reduce
```
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并行计算一个巨大数据集的总和、平均值或其他聚合统计量。

C++17并行策略与传统多线程编程相比，有什么优劣？

这两种方式各有千秋，选择哪种取决于你的具体需求和对控制粒度的要求。

C++17并行策略的优势：

极简主义: 最大的优点就是简单。你不需要关心线程的创建、销毁、同步、负载均衡等繁琐细节。对于大多数开发者来说，这大大降低了并行编程的门槛。
高安全性: 标准库算法的并行实现通常都经过了严格测试和优化，内部处理了许多常见的并发问题，比如内部数据结构的同步访问。这能显著减少死锁、竞态条件等低级错误的发生。
良好的抽象: 它提供了一种高层次的抽象，让你专注于“做什么”（算法的逻辑），而不是“怎么做”（底层的并行机制）。这使得代码更具可读性和可维护性。
可移植性强: 只要编译器支持C++17标准库，你的并行代码就能在不同的平台上运行，而不需要修改。
性能优化: 库的实现者通常会利用最新的硬件特性（如SIMD指令集）和操作系统调度策略来优化性能，有时甚至比你自己手动编写的通用多线程代码更高效。

C++17并行策略的劣势：

控制力有限: 你无法精细地控制线程的数量、线程的优先级、任务的调度策略，或者使用特定的同步原语（如条件变量）。这对于一些需要极致性能调优或特定并发模式的场景来说，可能不够用。
适用范围受限: 它只能应用于标准库算法。如果你的并行任务无法很好地映射到
```
std::for_each
```
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、
```
std::sort
```
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、
```
std::transform
```
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等模式，或者你需要实现自定义的并行任务图，那么C++17策略就无能为力了。
隐藏的复杂性: 虽然表面简单，但底层的并行化实现仍然很复杂。当出现性能问题或难以理解的行为时，你可能需要深入了解库的内部实现或者并行计算的基本原理。

传统多线程编程（使用

std::thread

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,
std::mutex
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,
std::condition_variable
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,
std::atomic
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等）的优势：

极致的控制力: 你可以完全控制线程的生命周期、如何分配任务、如何同步数据，以及使用哪种锁机制。这使得你可以实现任何复杂的并发模式，并针对特定硬件和应用场景进行深度优化。
无限的灵活性: 无论你的并行问题有多么独特，只要你能想出并行化的方案，就可以通过传统多线程来实现。
解决所有并发问题: 它可以用来构建线程池、异步任务框架、生产者-消费者模型等任何复杂的并发系统。

传统多线程编程的劣势：

高复杂度: 编写正确、高效且没有bug的多线程代码非常困难。你需要深入理解并发原语、内存模型、死锁、活锁、数据竞态等概念。
高风险: 引入死锁、竞态条件、内存序问题等并发bug的风险极高，而且这些bug往往难以复现和调试。
大量样板代码: 线程的创建、加入、同步、资源管理等都需要大量的样板代码。
可移植性挑战: 虽然C++标准库提供了跨平台的线程API，但在某些情况下，你可能需要使用特定操作系统的API来获取更好的性能或实现特殊功能，这会降低代码的可移植性。

总结一下：对于大多数常见的并行任务，C++17的执行策略是一个非常好的起点，它能让你快速获得并行化带来的好处，并且大大降低了出错的概率。但如果你的需求非常特殊，或者需要极致的性能调优，或者你的问题无法被标准库算法很好地抽象，那深入到