在多核CPU中鎖競爭到底會造成性能怎樣的下降呢？相信這是許多人想了解的，因此特地寫了一個(gè)測試程序來測試原子操作，windows CriticalSection， OpenMP的鎖操作函數(shù)在多核CPU中的性能。

原子操作選用InterlockedIncrement來進(jìn)行測試，

對每種鎖和原子操作，都測試在單任務(wù)執(zhí)行和多任務(wù)執(zhí)行2000000次加鎖解鎖操作所消耗的時(shí)間。

測試的詳細(xì)代碼見后面。

測試機(jī)器環(huán)境： Intel 2.66G 雙核CPU 機(jī)器一臺

測試運(yùn)行結(jié)果如下：

SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 78

MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 156

SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = 2000000, time = 172

MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = 2000000, time = 3156

SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 250

MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 1063

在單任務(wù)運(yùn)行情況下，所消耗的時(shí)間如下：

原子操作                 78ms

Windows CriticalSection 172ms

OpenMP 的lock操作        250ms

因此從單任務(wù)情況來看，原子操作最快，Windows CriticalSection次之，OpenMP庫帶的鎖最慢，但這幾種操作的時(shí)間差距不是很大，用鎖操作比原子操作慢了2～3倍左右。

在多個(gè)任務(wù)運(yùn)行的情況下，所消耗的時(shí)間如下：

原子操作                 156ms

Windows CriticalSection 3156ms

OpenMP 的lock操作        1063ms

在多任務(wù)運(yùn)行情況下，情況發(fā)生了意想不到的變化，原子操作時(shí)間比單任務(wù)操作時(shí)慢了一倍，在兩個(gè)CPU上運(yùn)行比在單個(gè)CPU上運(yùn)行還慢一倍，真是難以想象，估計(jì)是任務(wù)切換開銷造成的。

Windows CriticalSection則更離譜了，居然花了3156ms，是單任務(wù)運(yùn)行時(shí)的18倍多的時(shí)間，慢得簡直無法想象。

OpenMP的lock操作比Windows CriticalSection稍微好一些，但也花了1063ms，是單任務(wù)時(shí)的7倍左右。

由此可以知道，在多核CPU的多任務(wù)環(huán)境中，原子操作是最快的，而OpenMP次之，Windows CriticalSection則最慢。

同時(shí)從這些鎖在單任務(wù)和多任務(wù)下的性能差距可以看出，，多核CPU上的編程和以往的單核多任務(wù)編程會有很大的區(qū)別。

需要說明的是，本測試是一種極端情況下的測試，鎖住的操作只是一個(gè)簡單的加1操作，并且鎖競爭次數(shù)達(dá)200萬次之多，在實(shí)際情況中，一由于任務(wù)中還有很多不需要加鎖的代碼在運(yùn)行，實(shí)際情況中的性能會比本測試的性能好很多。

測試代碼如下：

// TestLock.cpp : OpenMP任務(wù)中的原子操作和鎖性能測試程序。 
// 
  
#include <windows.h> 
#include <time.h> 
#include <process.h> 
#include <omp.h> 
#include <stdio.h> 
  
void TestAtomic() 
{ 
     clock_t t1,t2; 
     int      i = 0; 
     volatile LONG      a = 0; 
  
     t1 = clock(); 
  
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         InterlockedIncrement( &a); 
     } 
     
     t2 = clock(); 
     printf("SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
  
     t1 = clock(); 
  
#pragma omp parallel for 
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         InterlockedIncrement( &a); 
     } 
     
     t2 = clock(); 
     printf("MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
} 
  
void TestOmpLock() 
{ 
     clock_t t1,t2; 
     int i; 
     int a = 0; 
     omp_lock_t    mylock; 
  
     omp_init_lock(&mylock); 
  
     t1 = clock(); 
  
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         omp_set_lock(&mylock); 
         a+=1; 
         omp_unset_lock(&mylock); 
     } 
     t2 = clock(); 
     
     printf("SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
  
     t1 = clock(); 
  
#pragma omp parallel for 
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         omp_set_lock(&mylock); 
         a+=1; 
         omp_unset_lock(&mylock); 
     } 
     t2 = clock(); 
     
     printf("MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
  
     omp_destroy_lock(&mylock); 
} 
  
  
  
void TestCriticalSection() 
{ 
     clock_t t1,t2; 
     int i; 
     int a = 0; 
     CRITICAL_SECTION   cs; 
  
     InitializeCriticalSection(&cs); 
  
     t1 = clock(); 
  
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         EnterCriticalSection(&cs); 
         a+=1; 
         LeaveCriticalSection(&cs); 
     } 
     t2 = clock(); 
  
     printf("SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
  
     t1 = clock(); 
  
#pragma omp parallel for 
     for( i = 0; i < 2000000; i++ ) 
     { 
         EnterCriticalSection(&cs); 
         a+=1; 
         LeaveCriticalSection(&cs); 
     } 
     t2 = clock(); 
  
     printf("MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); 
  
     DeleteCriticalSection(&cs); 
  
} 
  
int main(int argc, char* argv[]) 
{ 
  
     TestAtomic(); 
     TestCriticalSection(); 
     TestOmpLock(); 
  
     return 0; 
} 

原文鏈接：http://blog.csdn.net/drzhouweiming/article/details/1689853