深入理解 OpenMP 執行緒同步機制

一無是處的研究僧發表於2023-01-21

執行緒

深入理解 OpenMP 執行緒同步機制

前言

在本篇文章當中主要給大家介紹 OpenMP 當中執行緒的同步和互斥機制，在 OpenMP 當中主要有三種不同的執行緒之間的互斥方式：

使用 critical 子句，使用這個子句主要是用於建立臨界區和 OpenMP 提供的執行時庫函式的作用是一致的，只不過這種方法是直接透過編譯指導語句實現的，更加方便一點，加鎖和解鎖的過程編譯器會幫我們實現。
使用 atomic 指令，這個主要是透過原子指令，主要是有處理器提供的一些原子指令實現的。
OpenMP 給我們提供了 omp_lock_t 和 omp_nest_lock_t 兩種資料結構實現簡單鎖和可重入鎖。

在本篇文章當中主要討論 OpenMP 當中的互斥操作，在下一篇文章當中主要討論 OpenMP 當中原子操作的實現原理，並且檢視程式編譯之後的彙編指令。

自定義執行緒之間的同步 barrier

在實際的寫程式的過程當中我們可能會有一種需求就是需要等待所有的執行緒都執行完成之才能夠進行後面的操作，這個時候我們就可以自己使用 barrier 來實現這個需求了。

比如我們要實現下面的一個計算式：

\[data = \frac{1! + 2! + ... + n!}{n} \]

現在我們計算 n = 16 的時候上面的表示式的值：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int factorial(int n)
{
   int s = 1;
   for(int i = 1; i <= n; ++i)
   {
      s *= i;
   }
   return s;
}

int main()
{
   int data[16];
#pragma omp parallel num_threads(16) default(none) shared(data)
   {
      int id = omp_get_thread_num();
      data[id] = factorial(id + 1);
      // 等待上面所有的執行緒都完成的階乘的計算
#pragma omp barrier
      long sum = 0;
#pragma omp single
      {
         for(int i = 0; i < 16; ++i)
         {
            sum += data[i];
         }
         printf("final value = %lf\n", (double) sum / 16);
      }
   }
   return 0;
}

在上面的程式碼當中我們首先讓 16 個執行緒都計算完成對應的階乘結果之後然後在求和進行除法操作，因此在進行除法操作之前就需要將所有的階乘計算完成，在這裡我們就可以使用 #pragma omp barrier 讓所有的執行緒到達這個同步點之後才繼續完成後執行，這樣就保證了在進行後面的任務的時候所有執行緒計算階乘的任務已經完成。

定義臨界區 critical

在併發程式當中我們經常會有這樣的需求，比如不同的執行緒需要對同一個資料進行求和操作，當然這個操作我們也可以透過 atomic constuct 來完成，但是在本篇文章當中我們使用臨界區來完成，在下一篇完成當中我們將仔細分析 OpenMP 當中的原子操作。

比如我們現在有一個資料 data，然後每個執行緒需要對這個資料進行加操作。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main() {
   int data = 0;
#pragma omp parallel num_threads(10) shared(data) default(none)
   {
#pragma omp critical
      {
         data++;
      }
   }
   printf("data = %d\n", data);
   return 0;
}

在上面的 critical 構造當中我們執行了 data ++ 這條語句，如果我們不使用 critical construct 的話，那麼就可能兩個執行緒同時操作 data++ 這條語句，那麼就會造成結果的不正確性，因為如果兩個執行緒同時讀取 data 的值等於 0，然後兩個執行緒同時進行++操作讓 data 的值都變成 1，再寫回，那麼 data 的最終結果將會是 1，但是我們期望的結果是兩個執行緒進行相加操作之後值變成 2，這就不對了，因此我們需要使用 critical construct 保證同一時刻只能夠有一個執行緒進行 data++ 操作。

我們知道臨界區的實現是使用鎖實現的，當我們使用 #pragma omp critical 的時候，我們預設是使用的 OpenMP 內部的預設鎖實現的，如果你在其他地方也使用 #pragma omp critical 的話使用的也是同一把鎖，因此即使你用 #pragma omp critical 建立多個臨界區你使用的也是同一把鎖，也就是說這多個臨界區在同一時刻也只會有一個執行緒在一個臨界區執行，其餘的臨界區是沒有執行緒在執行的，因為所有的臨界區使用同一把鎖，而一個時刻只能夠有一個執行緒獲得鎖。

為了解決上面所談到的問題，在 OpenMP 當中使用 critical 構造程式碼塊的時候我們可以指定一個名字，以此用不同的鎖在不同的臨界區。

我們現在對上面的情況進行驗證，在下面的程式當中一共有 4 個 section ，首先我們需要知道的是不同的 section 同一個時刻可以被不同的執行緒執行的，每一個執行緒只會被執行一次，如果有執行緒執行過了，那麼它將不會再被執行。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{

#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
   {
#pragma omp sections
      {
#pragma omp section
         {
#pragma omp critical
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }

#pragma omp section
         {
#pragma omp critical
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }

#pragma omp section
         {
#pragma omp critical
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }

#pragma omp section
         {
#pragma omp critical
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }
      }
   }
   return 0;
}

上面的程式輸出結果如下所示：

tid = 3 time stamp = 22875738.972305
tid = 0 time stamp = 22875740.972508
tid = 2 time stamp = 22875742.974888
tid = 1 time stamp = 22875744.975045

從上面程式的輸出結果我們可以知道，每一次程式的輸出都間隔了 2 秒，這就說明了，所有的列印都是在等之前的執行緒執行完成之後才執行的，這也就從側面說明了，同一個時刻只能夠有一個執行緒獲取到鎖，因為使用的是 #pragma omp critical 所有的臨界區都是用同一個鎖——預設鎖。

現在我們修改上面的程式，每一個 critical construct 都使用一個名字進行修飾，讓每一個臨界區使用的鎖不同：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{

#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
   {
#pragma omp sections
      {
#pragma omp section
         {
#pragma omp critical(A)
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }
#pragma omp section
         {
#pragma omp critical(B)
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }

#pragma omp section
         {
#pragma omp critical(C)
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }

#pragma omp section
         {
#pragma omp critical(D)
            {
               printf("tid = %d time stamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
               sleep(2);
            }
         }
      }
   }
   return 0;
}

上面的程式的輸出結果如下所示：

tid = 1 time stamp = 22876121.253737
tid = 3 time stamp = 22876121.253737
tid = 0 time stamp = 22876121.253737
tid = 2 time stamp = 22876121.253754

從上面程式的輸出結果來看，幾乎在同一個時刻所有的 printf 語句被執行。也就是說這些臨界區之間並不互斥，這也就說名了不同的臨界區使用的鎖是不同的。

深入理解 barrier

在上一小節當中我們提到了 critical 可以使用一個名字進行命名，那麼就可以使得不同的臨界區使用不同的鎖，這樣可以提高程式的執行效率。那麼在 OpenMP 當中是否共享 barrier ，我們在前面介紹了 #pragma omp barrier 是否是全域性所有的執行緒共享使用的呢？答案是不共享，因此 barrier 不需要指定名字，我們在使用 barrier 的時候每個並行域的執行緒組都有一個自己的 barrier 。我們可以透過下面的程式進行分析。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
   omp_set_nested(1);
#pragma omp parallel num_threads(2) default(none)
   {
      int parent_id = omp_get_thread_num();
      printf("tid = %d\n", parent_id);
      sleep(1);
#pragma omp barrier
#pragma omp parallel num_threads(2) shared(parent_id) default(none)
      {
         sleep(parent_id + 1);
         printf("parent_id = %d tid = %d\n", parent_id, omp_get_thread_num());
#pragma omp barrier
         printf("after barrier : parent_id = %d tid = %d\n", parent_id, omp_get_thread_num());
      }
   }
   return 0;
}

上面的程式其中的一個輸出如下所示：

tid = 0
tid = 1
parent_id = 0 tid = 0
parent_id = 0 tid = 1
after barrier : parent_id = 0 tid = 0
after barrier : parent_id = 0 tid = 1
parent_id = 1 tid = 0
parent_id = 1 tid = 1
after barrier : parent_id = 1 tid = 0
after barrier : parent_id = 1 tid = 1

根據上面的程式輸出結果我們可以知道，首先 omp_set_nested(1) 啟動並行巢狀，外部並行域有兩個執行緒，這兩個執行緒回分別建立兩個新的並行域，每個並行域裡面都會有一個新的執行緒組，每個執行緒組都會有屬於自己的 barrier 變數，也就是說和其他的執行緒組中的 barrier 是無關的，因此當並行域2中的兩個執行緒都到達 barrier 之後就會立馬執行最後一個 printf 語句，而不需要等待並行域3中的執行緒 sleep 完成，而上面的程式的輸出結果也印證了這一點。在上面的程式碼當中並行域2中的執行緒只需要 sleep 1 秒，並行域3中的執行緒需要 sleep 2 秒，因此並行域2中的執行緒會先列印，並行域3中的執行緒會後列印。

根據上面的分析和圖解大致說明了上面的關於 barrier 程式碼的執行流程，更多關於 barrier 的實現細節我們在後面進行 OpenMP 原始碼分析的時候再進行分析。

master construct

在 OpenMP 當中還有一個比較實用的指令 master 這個指令的含義主要是程式碼塊只有 master 執行緒才會執行，其餘執行緒都不會執行。所謂 master 執行緒就是一個執行緒組當中執行緒號等於 0 的執行緒。

你可能會覺得這個和 single 比較相似，但是和 single 不同的是這個指令最後並沒有一個同步點，而 single 會有一個隱藏的同步點，只有所有的執行緒到同步點之後執行緒才會繼續往後執行，我們分析下面的程式碼。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
  {
#pragma omp master
    {
      sleep(1);
      printf("In master construct tid = %d timestamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
    }
    printf("Out master construct tid = %d timestamp = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime());
  }
  return 0;
}

上面的程式的輸出結果如下所示：

Out master construct tid = 3 timestamp = 22892756.871450
Out master construct tid = 2 timestamp = 22892756.871457
Out master construct tid = 1 timestamp = 22892756.871494
In master construct tid = 0 timestamp = 22892757.871576
Out master construct tid = 0 timestamp = 22892757.871614

從上面的輸出結果我們可以看到，非 master 執行緒的時間戳幾乎是一樣的也就是說他們幾乎是同時執行的，而 master 執行緒則是 sleep 1 秒之後才進行輸出的，而且 master 中的語句只有 master 執行緒執行，這也就印證了我們所談到的內容。

single construct

在使用 OpenMP 的時候，可能會有一部分程式碼我們只需要一個執行緒去執行，這個時候我們可以時候 single 指令，single 程式碼塊只會有一個執行緒執行，並且在 single 程式碼塊最後會有一個同步點，只有 single 程式碼塊執行完成之後，所有的執行緒才會繼續往後執行。我們現在來分析一下下面的程式：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
  {
    double start = omp_get_wtime();
#pragma omp single
    {
      printf("In single tid = %d ", omp_get_thread_num());
      sleep(5);
      printf("cost time = %lf\n", omp_get_wtime() - start);
    }

    printf("Out single tid = %d cost time = %lf\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime() - start);
  }
  return 0;
}

上面的程式的輸出結果如下所示：

In single tid = 3 cost time = 5.000174
Out single tid = 3 cost time = 5.000229
Out single tid = 0 cost time = 5.000223
Out single tid = 2 cost time = 5.002116
Out single tid = 1 cost time = 5.002282

從上面的程式的輸出結果我們可以看到，所有的列印語句輸出的時候和 start 都相差了差不多 5 秒鐘的時間，這主要是因為在 single 程式碼塊當中執行緒 sleep 了 5 秒中。雖然只有一個執行緒執行 single 程式碼塊，但是我們可以看到所有的執行緒都話費了 5 秒鐘，這正是因為在 single 程式碼塊之後會有一個隱藏的同步點，只有並行域中所有的程式碼到達同步點之後，執行緒才能夠繼續往後執行。

ordered construct

odered 指令主要是用於 for 迴圈當中的程式碼塊必須按照迴圈的迭代次序來執行。因為在迴圈當中有些區域是可以並行處理的，但是我們的業務需要在某些程式碼序列執行（這裡所談到的序列執行的意思是按照迴圈的迭代次序，比如說 for(int i = 0; i < 10; ++i) 這個次序就是必須按照 i 從 0 到 9 的次序執行程式碼），這樣才能夠保證邏輯上的正確性。

比如下面的例子：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int main()
{

#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
  {
#pragma omp for ordered
    for(int i = 0; i < 8; ++i)
    {
#pragma omp ordered
      printf("i = %d ", i);
    }
  }
  return 0;
}

上面的程式的輸出結果如下所示：

i = 0 i = 1 i = 2 i = 3 i = 4 i = 5 i = 6 i = 7

上面的程式的輸出結果一定是上面的樣子，絕對不會發生任何順序上的變化，這正是因為 ordered 的效果，他保證了執行緒的執行順序必須按照迴圈迭代次序來。

OpenMP 中的執行緒同步機制

在這一小節當中主要分析 OpenMP 當中的一些構造語句中的同步關係—— single, sections, for ，並且消除這些指令造成的執行緒之間的同步。

Sections 使用 nowait

在 OpenMP 當中 sections 主要是使不同的執行緒同時執行不同的程式碼塊，但是在每個 #pragma omp sections 區域之後有一個隱藏的同步程式碼塊，也就是說只有所有的 section 被執行完成之後，並且所有的執行緒都到達同步點，執行緒才能夠繼續執行，比如在下面的程式碼當中，printf("tid = %d finish sections\n", omp_get_thread_num()) 語句只有前面的 sections 塊全部被執行完成，所有的執行緒才會開始執行這條語句，根據這一點在上面的 printf 語句執行之前所有的 section 當中的語句都會被執行。

#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
   {
#pragma omp sections
      {
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
      }

      printf("tid = %d finish sections\n", omp_get_thread_num());
   }
   return 0;
}

上面的程式碼其中的一種輸出結果如下所示：

tid = 1 sleep 1 seconds
tid = 2 sleep 2 seconds
tid = 3 sleep 3 seconds
tid = 4 sleep 4 seconds
tid = 3 finish sections
tid = 2 finish sections
tid = 0 finish sections
tid = 1 finish sections

上面的輸出結果是符合我們的預期的，所有的 section 中的 printf 語句列印在最後一個 printf前面，這是因為 sections 塊之後又一個隱藏的同步點，只有所有的執行緒達到同步點之後程式才會繼續往後執行。

從上面的分析來看，很多時候我們是不需要一個執行緒執行完成之後等待其他執行緒的，也就是說如果一個執行緒的 section 執行完成之後而且沒有其他的 section 沒有被執行，那麼我們就不必讓這個執行緒掛起繼續執行後面的任務，在這種情況下我們就可以使用 nowait ，使用的編譯指導語句是 #pragma omp sections nowait ，具體的程式碼如下所示：

#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none)
   {
#pragma omp sections nowait
      {
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
#pragma omp section
         {
            int s = omp_get_thread_num() + 1;
            sleep(s);
            printf("tid = %d sleep %d seconds\n", s, s);
         }
      }

      printf("tid = %d finish sections\n", omp_get_thread_num());
   }
   return 0;
}

上面的程式的輸出結果如下所示：

tid = 1 sleep 1 seconds
tid = 0 finish sections
tid = 2 sleep 2 seconds
tid = 1 finish sections
tid = 3 sleep 3 seconds
tid = 2 finish sections
tid = 4 sleep 4 seconds
tid = 3 finish sections

從上面的輸出結果我們可以看到，當一個執行緒的 section 程式碼執行完成之後，這個執行緒就立即執行最後的 printf 語句了，也就是說執行完成之後並沒有等待其他的執行緒，這就是我們想要的效果。

Single 使用 nowait

在 OpenMP 當中使用 single 指令表示只有一個執行緒執行 single 當中的程式碼，但是需要了解的是在 single 程式碼塊最後 OpenMP 也會幫我們生成一個隱藏的同步點，只有執行 single 程式碼塊的執行緒執行完成之後，所有的執行緒才能夠繼續往後執行。比如下面的示例程式：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
   double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none) shared(start)
   {
#pragma omp single
      sleep(5);
      printf("tid = %d spent %lf s\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime() - start);
   }
   double end = omp_get_wtime();
   printf("execution time : %lf", end - start);
   return 0;
}

在上面的程式碼當中啟動了 4 個執行緒，在 single 的程式碼塊當中需要 sleep 5秒鐘，因為上面的程式碼不帶 nowait，因此雖然之後一個執行緒執行 sleep(5)，但是因為其他的執行緒需要等待這個執行緒執行完成，因此所有的執行緒都需要等待 5 秒。因此可以判斷上面的程式碼輸出就是每個執行緒輸出的時間差都是 5 秒左右。具體的上面的程式碼執行結果如下所示：

tid = 2 spent 5.002628 s
tid = 3 spent 5.002631 s
tid = 0 spent 5.002628 s
tid = 1 spent 5.005032 s
execution time : 5.005076

從上面的輸出結果來看正符合我們的預期，每個執行緒花費的時間都是 5 秒左右。

現在我們使用 nowait 那麼當一個執行緒執行 single 程式碼塊的時候，其他執行緒就不需要進行等待了，那麼每個執行緒花費的時間就非常少。我們看下面的使用 nowait 的程式的輸出結果：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
   double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none) shared(start)
   {
#pragma omp single nowait
      sleep(5);
      printf("tid = %d spent %lf s\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime() - start);
   }
   double end = omp_get_wtime();
   printf("execution time : %lf", end - start);
   return 0;
}

上面的程式碼執行結果如下所示：

tid = 2 spent 0.002375 s
tid = 0 spent 0.003188 s
tid = 1 spent 0.003202 s
tid = 3 spent 5.002462 s
execution time : 5.002538

可以看到的是執行緒 3 執行了 single 程式碼塊但是其他的執行緒並沒有執行，而我們也使用了 nowait 因此每個執行緒花費的時間會非常少，這也是符合我們的預期。

For 使用 nowait

for 的原理其實和上面兩個使用方式也是一樣的，都是不需要在同步點進行同步，然後直接執行後面的程式碼。話不多說直接看程式碼

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
   double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none) shared(start)
   {
#pragma omp for
      for(int i = 0; i < 4; ++i)
      {
         sleep(i);
      }
      printf("tid = %d spent %lf s\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime() - start);
   }
   double end = omp_get_wtime();
   printf("execution time : %lf", end - start);
   return 0;
}

在上面的程式當中啟動的一個 for 迴圈，有四個執行緒去執行這個迴圈，按照預設的排程方式第 i 個執行緒對應的 i 的值就是等於 i 也就是說，最長的一個執行緒 sleep 的時間為 3 秒，但是 sleep 1 秒或者 2 秒和 3 秒的執行緒需要進行等待，因此上面的程式的輸出結果大概都是 3 秒左右。具體的結果如下圖所示：

tid = 0 spent 3.003546 s
tid = 1 spent 3.003549 s
tid = 2 spent 3.003558 s
tid = 3 spent 3.003584 s
execution time : 3.005994

現在如果我們使用 nowait 那麼執行緒不需要進行等待，那麼執行緒的話費時間大概是 0 秒 1 秒 2 秒 3 秒。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
   double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(4) default(none) shared(start)
   {
#pragma omp for nowait
      for(int i = 0; i < 4; ++i)
      {
         sleep(i);
      }
      printf("tid = %d spent %lf s\n", omp_get_thread_num(), omp_get_wtime() - start);
   }
   double end = omp_get_wtime();
   printf("execution time : %lf", end - start);
   return 0;
}

檢視下面的結果，也是符號我們的預期的，因為執行緒之間不需要進行等待了。

tid = 0 spent 0.002358 s
tid = 1 spent 1.004497 s
tid = 2 spent 2.002433 s
tid = 3 spent 3.002427 s
execution time : 3.002494

總結

在本篇文章當中主要給大家介紹了一些經常使用的 OpenMP 用於執行緒之間同步的指令，並且用實際例子分析它內部的工作機制，以及我們改如何使用 nowait 最佳化程式的效能，以上就是本篇文章的所有內容希望大家有所收穫！

更多精彩內容合集可訪問專案：https://github.com/Chang-LeHung/CSCore

關注公眾號：一無是處的研究僧，瞭解更多計算機（Java、Python、計算機系統基礎、演算法與資料結構）知識。

執行緒同步機制
2022-04-16
執行緒
java synchronize - 執行緒同步機制
2018-11-10
Java執行緒
深入執行緒同步
2023-04-03
執行緒
理解執行緒同步
2021-12-14
執行緒
執行緒同步機制-包裝類
2020-11-09
執行緒
分析.Net裡執行緒同步機制
2019-02-20
執行緒
深入理解js的執行機制
2019-05-06
JS
深入理解非同步事件機制
2019-02-16
非同步事件
OpenMP 執行緒同步 Construct 實現原理以及原始碼分析（上）
2023-01-28
執行緒Struct原始碼
OpenMP 執行緒同步 Construct 實現原理以及原始碼分析（下）
2023-01-31
執行緒Struct原始碼
[深入理解Java虛擬機器]執行緒
2024-07-14
Java虛擬機執行緒
深入理解JVM（③）執行緒與Java的執行緒
2020-07-11
JVM執行緒Java
深入理解執行緒池的執行流程
2024-09-08
執行緒
深入理解Flutter多執行緒
2019-04-26
Flutter執行緒
深入理解執行緒通訊
2018-03-19
執行緒
談談 Javascript 的執行機制及對同步非同步的理解
2019-03-10
JavaScript非同步
深入理解Apache Hudi非同步索引機制
2022-07-07
Apache非同步索引
理解Reacg執行機制
2018-10-23
JS執行機制--同步與非同步
2023-04-20
JS非同步
深入理解JavaScript之徹底弄懂JsEventLoop執行機制
2022-06-30
JavaScriptJSOOP
JavaScript執行緒機制與事件機制
2019-01-19
JavaScript執行緒事件
深入Java原始碼理解執行緒池原理
2019-03-01
Java原始碼執行緒
深入理解多執行緒程式設計
2024-04-25
執行緒程式設計
深入理解JVM（③）再談執行緒安全
2020-07-15
JVM執行緒
深入理解執行緒池原理篇
2019-03-13
執行緒
【高併發】深入理解執行緒的執行順序
2022-01-17
執行緒
【React深入】setState的執行機制
2019-02-23
React
深入淺出JavaScript執行機制
2018-11-16
JavaScript
深入理解Android非同步訊息處理機制
2021-09-09
Android非同步
執行緒鎖 -賣票機制
2018-11-22
執行緒
「Go框架」深入理解web框架的中介軟體執行機制
2023-02-02
Go框架Web
多執行緒和多執行緒同步
2024-08-22
執行緒
Java核心（二）深入理解執行緒池ThreadPool
2018-11-19
Java執行緒thread
深入理解作業系統中程式與執行緒的區別及切換機制（上）
2023-08-28
作業系統執行緒
深入理解作業系統中程式與執行緒的區別及切換機制（下）
2023-08-29
作業系統執行緒
以 DEBUG 方式深入理解執行緒的底層執行原理
2021-04-27
執行緒
從setTimeout理解JS執行機制
2019-03-22
JS
深入剖析setState同步非同步機制
2021-01-17
非同步

深入理解 OpenMP 執行緒同步機制

深入理解 OpenMP 執行緒同步機制

前言

自定義執行緒之間的同步 barrier

定義臨界區 critical

深入理解 barrier

master construct

single construct

ordered construct

OpenMP 中的執行緒同步機制

Sections 使用 nowait

Single 使用 nowait

For 使用 nowait

總結

相關文章