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java - 带有 native 代码的多核 Java 程序

coder 2024-03-21 原文

我在 Java 程序中使用 native C++ 库。 Java 程序是为使用多核系统而编写的，但它无法扩展:最好的速度是在 6 个内核左右，即添加更多内核会减慢速度。我的测试表明，对 native 代码的调用本身会导致问题，因此我想确保不同的线程访问 native 库的不同实例，从而消除并行任务之间的任何隐藏(内存)依赖性。 换句话说，而不是静态 block 

static {
    System.loadLibrary("theNativeLib");
}

我想为每个线程动态加载库的多个实例。主要的问题是这是否可能。然后怎么做!

注意事项: - 我在 Java 7 fork/join 以及 Scala/akka 中都有实现。因此，感谢每个平台的任何帮助。 - 并行任务是完全独立的。事实上，每个任务可能会创建几个新任务，然后终止；没有进一步的依赖!

下面是 fork/join 风格的测试程序，其中 processNatively 基本上是一堆本地调用:

class Repeater extends RecursiveTask<Long> {
    final int n;
    final processor mol;

    public Repeater(final int m, final processor o) {
        n=m;
        mol = o;
    }
    @Override
    protected Long compute() {
        processNatively(mol);
        final List<RecursiveTask<Long>> tasks = new ArrayList<>();
        for (int i=n; i<9; i++) {
            tasks.add(new Repeater(n+1,mol));
        }

        long count = 1;
        for(final RecursiveTask<Long> task : invokeAll(tasks)) { 
            count += task.join(); 
        }
        return count;
    }
}
private final static ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

public void repeat(processor mol)
{
    final long middle = System.currentTimeMillis();     
    final long count = forkJoinPool.invoke(new Repeater(0, mol));
    System.out.println("Count is "+count);
    final long after = System.currentTimeMillis();      
    System.out.println("Time elapsed: "+(after-middle));
}

换句话说: 如果我有 N 个使用 native 库的线程，如果它们中的每一个都调用 System.loadLibrary("theNativeLib"); 会发生什么？动态地，而不是在静态 block 中调用一次？他们会共享图书馆吗？如果是，我怎样才能欺骗 JVM 将其视为独立加载的 N 个不同的库？ (N的值静态未知)

最佳答案

System.loadLibrary 的 javadoc 声明它与调用 Runtime.getRuntime().loadLibrary(name) 相同。此 loadLibrary ( http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/lang/System.html#loadLibrary(java.lang.String) ) 的 javadoc 声明“如果使用相同的库名称多次调用此方法，则将忽略第二次和后续调用。”，所以看起来你可以'不要多次加载同一个库。关于让 JVM 认为存在多个实例，我帮不了你。

关于java - 带有 native 代码的多核 Java 程序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12038180/

多核nativeloadLibrarySystemfinaljavaparallel-processingscalabilitymulticorenative-code

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