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当我在多核设备（如 S3）与单核 android 设备上运行我的多线程 android 应用程序时，我试图衡量我的代码的性能改进。为了衡量性能，我按顺序运行任务而不是并行运行。我已经实现了普通的 Java 线程，这似乎没有什么不同。因此我尝试了 AsynchTask，但我只得到了一点性能提升。

你能告诉我如何编写代码来确保我的每个任务/线程都在不同的内核上运行，而不是在一个内核上运行吗？如果这是不可能的，我怎样才能最大限度地为我的应用程序使用多个内核？

这是执行任务的活动的 onCreate 方法的代码。

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)  {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_local_executor);

    multiplicationTask t1 = new multiplicationTask();
    t1.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);       

    multiplicationTask t2 = new multiplicationTask();
    t2.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

    multiplicationTask t3 = new multiplicationTask();
    t3.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

    multiplicationTask t4 = new multiplicationTask();
    t4.executeOnExecutor(AsyncTask.THREAD_POOL_EXECUTOR);

}

这是从 onCreate 方法运行的 AsynchTask

class multiplicationTask extends AsyncTask<Integer, Integer, String> {

    protected void onPreExecute()
    {
        Log.v("PrintLN", "Executing Task");
    }

    @Override
    protected String doInBackground(Integer... params) {
     //Do lots of floating point operations that are independent of anything whatsoever
    }


    protected void onPostExecute(String result) {
        Log.v("PrintLN", "Done Task: " + resulting_time);
    }

}
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Android对此有限制。您不能手动使您的线程在某个核心上运行。最好的方法是您可以使用 ThreadPoolExecutor 来控制线程数。这样 ThreadPoolExecutor 将根据内核的使用情况自动分离线程在内核中运行

于 2013-02-17T06:42:38.807 回答
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你能告诉我如何编写代码来确保我的每个任务/线程都在不同的内核上运行，而不是在一个内核上运行吗？

这将由 JVM / android 自动处理。如果您没有看到任何性能提升，最可能的原因是：

  • 任务不可并行（例如，您计算两个结果，但第二个取决于第一个，因此它们按顺序运行）
  • 这些任务不受 CPU 限制（即，如果您读取一个大文件，瓶颈是您的存储速度，而不是 CPU，添加线程也无济于事）
  • 你没有启动足够的线程/你启动了太多的线程

我建议您展示创建和启动线程的代码，并在需要更具体的答案时了解任务的作用。

编辑

请注意，AsyncTask 的主要用途是运行与 UI 交互的简短后台任务。在你的情况下，一个普通的执行者可能会更好。创建一个的基本语法是：

private static final int N_CPUS = Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1;
private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(N_CPUS);

并使用它：

executor.submit(new Runnable() {
    public void run() {
        Log.v("PrintLN", "Executing Task");
        //your code here
        Log.v("PrintLN", "Done Task: " + resulting_time);
    }
});

完成后不要忘记关闭执行程序。

现在，性能改进将因许多因素而异。在您的情况下，如果任务的生命周期太短，则上下文切换开销（当 CPU 激活一个或另一个线程时）可能足够大，以至于可以抵消多线程的好处。

另一个可能的瓶颈是同步：如果你在线程之间不断地交换数据，这也会导致很多开销。

于 2013-02-17T06:43:17.230 回答