Java에서 Eratosthenes의 동시 체가 순차적 대응 물보다 느리게 구현되는 이유는 무엇입니까?

Eratosthenes의 체에 대한 순차적 접근 방식과 동시 접근 사이의 상관 관계는 제공된 Java 코드에서 즉시 명백하지 않습니다. 다음은 동시 구현 속도를 늦출 수있는 잠재적 문제에 대한 조사입니다. 동기화 오버 헤드 :

알고리즘의 동시 버전은 다수의 프라임을 건너는 프로세스를 병렬화하려고 시도합니다. 그러나 코드는 적절한 동기화 메커니즘이 누락 된 것으로 보이며, 이는 레이스 조건과 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 과도한 스레드 생성 :

프리 메트 레드 클래스는 각각의 가용 프로세서에 대해 두 개의 스레드를 만듭니다. 그러나 이는 과도 할 수 있으며 스레드 관리로 인해 오버 헤드가 발생할 수 있습니다. 일반적으로 사용 가능한 프로세서 수보다 더 많은 스레드를 만드는 것이 좋습니다. 비효율적 인 스레드 활용 :

프리 메트 레드 클래스는 두 가지 유형의 스레드를 만듭니다. 하나는 초기 SQRT (N) 프라임을 생성하고 다른 하나는 나머지 프라임을 생성하기위한 것입니다. 이것은 스레드를 효율적으로 사용하지 않을 수 있습니다. 초기 프라임을 생성하는 하나의 스레드를 갖는 것이 더 나을 것이고 나머지 프라임을 생성하기 위해 병렬로 작동하는 여러 스레드가 이어집니다. 공유 상태 관리 부족 : 동시 버전은 현재 스레드간에 조정하기 위해 현재 상태 멤버 변수에 의존합니다. 그러나이 변수는 올바르게 동기화되지 않으며 스레드가 적시에 올바른 상태에 액세스 할 것이라는 보장은 없습니다. 잘못된 분할 로직 : GeneratemyPrimes 메소드에서 코드는 현재 숫자 (Curr)를 3에서 시작하는 프라임으로 나누려 고 시도합니다. 그러나 N의 제곱근보다 적은 프라임 이전 단계에서 생성되었습니다 (generatesqrtprimes). 이 중복 부서는 계산 속도를 늦출 수 있습니다. 동시 구현의 성능을 향상시키기 위해 이러한 문제를 해결하는 것이 좋습니다. 조건.

하드웨어 및 작업에 적절한 스레드 수를 사용하십시오.
• 스레드를 효율적으로 할당하여 스레드 사용량을 최적화하십시오. 불필요한 계산을 피하기 위해 분할 논리를 리팩터링합니다

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