为什么我的埃拉托斯特尼筛法的并发实现比顺序版本慢？

Eratosthenes Sieve for Prime Generation

在您的情况下，Eratosthenes Sieve 的顺序实现比并发版本表现更好，因为线程引入了开销。以下是一些可能的原因：

1. 线程开销：创建和管理线程会在内存分配、调度、同步和上下文切换方面产生开销。这种开销会显着降低并发算法的性能，尤其是在处理数量相对较少的素数时。
2. 细粒度任务：生成特定范围内的素数的任务是相对较小，可以通过单个线程轻松处理。创建多个线程来处理这样的小任务会带来不必要的开销并增加代码的复杂性。
3. 同步：在并发实现中，线程需要相互协调以避免生成多次使用相同的素数并确保生成所有素数。此同步过程会引入额外的开销并降低性能。
4. 缓存局部性：与并发版本相比，算法的顺序版本具有更好的缓存局部性。在顺序算法中，循环访问的数据位于连续的内存中，因此更有可能位于缓存中。相反，并发版本可能涉及从不同线程访问数据，这些数据可能不在缓存中，并可能导致缓存未命中。

要提高并发实现的性能，请考虑以下策略：

1. 增加线程数：如果可用核心数大于您正在使用的线程数，请尝试增加线程数以更均匀地分配工作负载。
2. 粗粒度任务：将数字范围划分为更大的块，并将每个块分配给单独的线程。这将减少同步点的数量并提高性能。
3. 无锁数据结构：使用无锁数据结构，例如原子变量或比较和交换操作，避免争用，提高同步效率。
4. 缓存结果：将生成的素数存储在所有线程都可以访问的共享数据结构中，减少每个线程生成相同素数的需要.
5. 基准测试：运行基准测试来衡量代码在不同条件下的性能并识别任何潜在的瓶颈。

此外，以下是您可以进行的一些具体优化可以应用到您的代码：

1. 使用位集而不是字节数组：位集对于存储素数标志更有效，并且它提供更快的按位操作。
2. 避免不必要的线程同步：仅在绝对必要时进行同步，例如更新共享数据结构时。
3. 优化循环性能：使用展开循环或SIMD指令来提高内部循环的性能。
4. 使用预先计算的素数：存储预先计算的素数列表并使用它们快速检查小素数。

通过解决这些问题，您应该能够提高并发实现的性能并使其比顺序版本更快。

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