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翻新并行程序设计的认知整理版（state of the art parallel）
近几年，业内对并行和并发积累了丰富的经验，有了较深刻的理解。但之前积累的大量教材，在当今的软硬件体系下，反而都成了负面教材。所以，有必要加强宣传，翻新大家的认知。
首先，天地倒悬，结论先行：当你需要并行时，优先考虑不需要线程间共享数据的设计，其次考虑共享Immutable的数据，最糟情况是共享Mutable数据。这个最糟选择，意味着最差的性能，最复杂啰嗦的代码逻辑，最容易出现难于重现的bug，以及不能测试预防的死锁可能性。在代码实现上，优先考虑高抽象级别的并行库（如C++11的future，PPL，OpenMP，OpenAcc，Intel的TBB，.NET的TPL，等等），最后考虑使用low-level的thread。同步机制上，优先考虑使用高级的并发集合类库（C++11，.NET和Java里都有并发集合类），其次考虑使用同步锁，最后如果你是精通并行并充分了解硬件的超级专家，那么考虑使用atom实现lock-free的同步。
一下子就已经涉及好多问题了。且听下贴分解……
首先，程序并不是按我们写的代码一行一行地执行的。程序会被编译成机器指令（废话）。由于机器指令和汇编指令基本一一对应，以下用汇编指令替代。编译器编译时，是会调整汇编指令顺序的。理由很简单，因为优化需要，调整后速度会快很多。而且不但可能调整顺序，还可能合并重复的指令序列，如公共子表达式合并优化。
而且，不只编译器会调整顺序，CPU也会。在Pentium那代处理器的时代，就已经出现了乱序执行（Out of Order）和分支预测。因为一个指令不会用到所有的计算单元，总会有些计算单元闲置浪费。为了充分利用，处理器会积极的获取后面的指令，并尽可能安排提前执行，以提高处理速度。其次，在多核处理器上，多层级的Cache也会导致处理核心观测到的内存数据变化时间发生变化，其效果可等价于指令顺序变化。
所以，实际执行的程序代码的顺序，根本不是我们写的顺序。
或曰：君其戏言欤？吾编程十数载，未曾见其乱也。
那是当然，因为这些顺序调整有个前提保证：不改变单线程执行时的程序含义。也就是说，对于单线程程序，程序行为会和你预期的一样。但是，这只限于单线程……
一个非常常见的错误类型：（伪码）
Thread A:
bool flag = false;
loop {
...
if (flag) doSomeThing();
...
}
Thread B:
...
flag = true;
...
幸运的是，这种错误的并行程序大多在“正确”地运行着，所以很多人并不认为有错。
在保证单线程执行效果不变的前提下，Thread A可以被编译成这样：
bool flag = false;
loop {
...
bool temp = flag;
...
if (temp) doSomeThing();
...
}
也可以成这样：
bool flag = false;
bool temp = flag;
loop {
...
if (temp) doSomeThing();
...
}
或者优化成这样（因为推断flag总是false）：
loop {
...
...
}
好在这种情况万一出现了，立刻就能发现并行运行结果不对。但很多可能出问题的地方是比较隐晦的，可能百分之一、甚至百万分之一的概率下出错，便成了莫名其妙的bug，连续加班而不能有所斩获。
或曰：若吾之编译器未做此优化，则其无误乎？
不，它仍然不可靠。前面已经说过，CPU也会优化调整指令执行顺序，内存缓存架构也会导致等效的指令重排序效果。所以，是否出错，和机器有关，和CPU有关，和内存有关，和执行时的各种状态有关。
或曰：吾知矣。加volatile可解之矣。
方向对了，但不尽然。volatile在不同的编程语言里作用并不相同。对C、C++而言，标准只规定编译器不可缓存变量的值，而必须每次直接访问内存，而并没有对顺序的要求（这个在多核处理器出现之前是足够的）。而编译器的具体实现，多支持更严格一点的volatile。即使同一编译器，对不同的平台（x86/x64/ARM）的volatile提供的保证也可能不同，但至少保证标准的要求。如VC++对x86/x64平台，还额外保证volatile read不能被时间后移，volatile write不能被时间前移；但对ARM平台则没有。很多并不是很正确的程序却能正确运行，正是因为编译器大多提供了更多，然而不能假设这种额外奖励是可移植的。
.NET的volatile明确定义了其行为。除了不会被缓存外，还规定了volatile read不能被时间后移，volatile write不能被时间前移。即使是在ARM平台上也一样。当然，在ARM上支持这个保证是有代价的，必须使用代价相对较高的memory barrier指令以获得硬件上的顺序保证。
说道这里就又出来了个memory barrier的概念，也叫fence。其实就是用来人工指定顺序保证的机制。C++11最重要的部分之一就是明确定义了内存模型，引入了很多相关的函数来细粒度地控制顺序。有兴趣的可以自己研究。有鉴于过于难懂，不适合科普，这里就不讲了。
或曰：呜呼。并行必难如此哉？
非也。正因为lock-free机制非常复杂，所以才推荐使用同步锁。同步锁其实不仅仅是锁，它还提供了双向的顺序保证：锁的开始和结束是指令移动的硬性边界，任何指令移动都不能跨越这两条边界。所以，你将得到你所指定的顺序，这个是最强力的保证。
或曰：善。然则何以前文不推荐用锁？
因为会有性能损失。首先，我们都知道锁阻塞时会导致等待，而降低并行效果，这是锁的性能问题的主要来源。（一个次要的性能影响：如前所述，锁提供了双向顺序保证，这也意味着编译器不得不牺牲一些可能的优化。）为了提高效率，自然是锁的粒度越小越好。但是，问题并不如此简单。人们曾经认为并行可以如此简单，所以Java语言里从一开始就加入了synchronized关键字来修饰函数，来表示该函数自动被包含在一个锁里，C#最开始也提供了类似的支持。但如今，不断被强调的是，不要使用它们，那是个错误的设计。
为什么呢？因为它根本保证不了并行的正确性（还有很容易导致死锁的问题）。举例：
userB.borrow(100);
userA.loan(100);
虽然Borrow()和Load()两个函数都是synchronized，但两个函数调用中间是一个不完整交易状态，而其他线程有可能介入到这个不完整交易状态之中。
所以，为保证锁的正确性，锁必须包含一个完整的transaction。当要减小锁的粒度时，问题就变得愈发复杂，编程时就需要愈发小心，而且存在transaction这个粒度的下限。
另一方面，减小粒度的优化通常也需要增加锁的数量，以便减少阻塞的频率。但锁的数量增多，意味着死锁的风险大大增加。尤其是无法预测的死锁，比如：
lock (obj) {
...
CallAVirtualFunction();
...
}
在锁里调用虚函数、回调函数、事件等，都是非常危险的，因为它们可能含有任意未知的代码，可能导致直接或间接的锁重入，而引发死锁。尤其是对于Library API或支持plug时，你都无法预先测试。这个经验教训，是业内一些公司以很大的代价总结出来的。
以上所讲的锁的问题，本质上是因为同步锁没有composability。锁的效果不具有局部性，无法封装到局部，虽然锁的使用是你的函数内部的实现细节，但它的效果会leak到函数之外。在软件设计上，它破坏封装，导致耦合性。
或曰：吾知矣。若吾尽学其理，可自编线程而有最佳性能乎？
不推荐。自己管理线程未必能获得最佳性能，往往更差。
首先，线程创建是很expensive的，这个大家都知道。其次，线程切换是很expensive的，具体切换所花时间和OS相关，一般几十毫秒，这代价通常已经远比同步锁还大了。过多的线程会over-subscribe处理器，导致性能大幅变差，甚至比单线程执行还慢得多。再次，同一Core上的线程切换可能导致cache-trashing，因为内存远比CPU慢（差异可达到两个数量级），后果可想而知。这些优化都非常底层，要做得好需要对底层非常的熟悉，甚至需要系统内核的辅助。
其次，在高层设计方面，讲一下k-thread和n-thread。一般传统游戏引擎的并行，都是k-thread。也就是需要几个线程、每个线程干什么，都是程序固定写好了的。可能在4核CPU上性能最好，在8核上就浪费4个核，在单核上反而比单线程慢。就是说，没有scalability（规模扩展性）。这虽然是并行了，有收获，但肯定不是最佳性能。
n-thread是根据CPU核数，性能可以线性增长的设计。单核就一个线程，8核就8个，100核就100个。这才是理想的设计。当然，我这里已经省略了很多细节。比如4核加超线程的CPU，应该几个线程呢？比如有些线程处理IO，阻塞了，是不是要再多补几个线程呢。比如实时.NET程序是不是要给GC留点处理能力做concurrent垃圾回收呢？
所以，一般不推荐自己从线程开始实现自己的并行机制。
问曰：如此则毋用线程耶？
也不能这么绝对。虽然高级并行库一般够用，偶尔还是需要。一个比较实用的例子是Active Object Pattern。简单的说，就是一个worker thread，有一个任务队列，需要它干活就往队列里加任务，它会主动从任务队列里取得任务执行，并能保证任务按顺序执行。所以叫主动对象。它本身是k-thread的一种并行方式，因为能保证顺序，满足和很多传统应用的需要，是比较容易采用的机制。当然，其实n-thread的并行任务管理的底层，差不多也就是n个Active Object的线程池。
只要语言有Lambda或匿名函数的支持，这个Pattern可以重构成一个Utility class，专门来处理并行，而业务逻辑中不再需要考虑并行（伪码）：
class Active {
Thread thread;
BlockingConcurrentQueue<Func> taskQueue;
public Active() {
thread.Start(threadMain);
}
public Shutdown() {
taskQueue.Add(null);
thread.Join();
}
public void Run(Func action) {
taskQueue.Add(action);
}
public Future<T> Run<T>(Func<T> func) {
Promise<T> promise = new Promise<T>();
Func action = lambda {
try {
promise.SetResult(func());
} catch (Exception ex) {
promise.SetException(ex);
}
};
Run(action);
return promise.Future;
}
private void ThreadMain() {
while ((func = taskQueue.Take()) != null)
func();
}
}
问曰：何为Future？何为Promise？
Future是一个提供“可能未来才能取得的结果”的对象，是异步程序会常用的对象，是只读的。Promise用于实现Future提供者一方，是相对底层一点的代码才会用到的对象，是Future的生产者，是只写的。.NET里使用的类名比较通俗，future叫Task，而promise叫TaskCompletionSource。试看：
C++ 11:
future<int> f = async(func);
...
int v = f.get();
C#:
Task<int> t = Task.Run(func);
...
int v = t.Result;
Future（这里指纯概念上的，并非指特定实现）是high-level并行、异步处理的基本构件。未来主流的异步API，将会都以future作为返回值。但目前C++ 11的future功能还非常有限，可以考虑boost或微软的ppl。
或问曰：如此则future尽能勘用乎？
也不能一概而论。future最合适的操作，是运行时间大约在1毫秒到30秒的函数。这里给出的时间只是方便理解的大约范围，不要当成规则。其原因是，如果函数本身执行时间太短，则future调度本身的开销相对总时间的比例会偏大，变得不是很划算；反之，如果执行时间过长，则会长期占用线程池里的线程，影响其他future的调度效率，以致线程池不得不分配新线程来补偿。有些future的实现，如.NET的Task，提供Hint选项，可以指示该任务会执行很长时间，系统会提供相应的底层优化，其实也就是为它创建一个专用的线程。
问曰：执行时间过短又若何？
用更经济的并行方法。比如Parallel For。几乎各种并行库都提供了这种支持，简单明了，且效率远比自己创建n个线程的效率高。
C#例：
Parallel.For(0, 10000, i =>
{
result[i] = Foo(i);
});
如上，其形式和传统for循环非常类似，不会增加复杂度，但能提高n倍速度。
通常，能应用Parallel for的代码都和集合操作相关，而集合操作，在支持列表推导式（List comprehension）或查询推导式（Query comprehension）的语言里，通常使用这些更便捷的语法来实现。如.NET的LINQ。这些代码可以被自动并行化（对函数式语言）或显示指定（对非函数式语言）并行化。
C#例：
var result = from r in records.AsParallel()
let t = Foo(r)
where t.Bar > 100
select t;
并行与否的唯一区别就是是否调用AsParallel()。当然，要并行，程序员要自己保证LINQ表达式里的操作没有side effect。
问曰：何为side effect？
简单解释的话，就是说，其中用到的所有变量，除了赋初值之外，没有任何其他的修改，也就是说都是immutable的。这是函数编程语言的基本特征之一。只要保证了这一点，无论怎么并行，都不会导致运行结果出错，所以非常适合编译器自动优化并行，这也是函数式语言在并行领域的先天优势。所以电信领域里，在高实时性和高并行性的高要求下，Erlang独领风骚，而不是C++。
或曰：苟能精学斯理，可得尽CPU之力也哉。
不，其实还远不及。当我们看到系统CPU占用率（或单核占用率）达到100%时，这个100%只是假象。即使完全不考虑并行，你的单线程程序并非100%地利用了CPU的性能。
问曰：汝欲言SIMD乎？
SIMD指令固然是提高性能之法。但我要说的，是更一般的情况。当今的CPU，速度远快于内存，其速度差异可以达到两个数量级。一条计算指令，无论是整形还是浮点，甚至是SIMD，都不过一个时钟周期，而一次cache miss，则可能数百时钟周期。能充分利用cache的程序，其实极少。（但cache miss导致的计算单元等待，并不会被报告为空闲。）所以，如今的low-level优化，更注重内存的使用和布局，而不像以前更关注指令的使用。
或曰：如此则不并行亦能提速哉？
没错。但此时更有并行的必要。试想，当cache miss时，计算单元傻等，不如做点别的。于是，Intel搞了个HyperThreading，就是常说的超线程技术。本质就是一个核提供两组执行状态的寄存器，也就是提供了两个硬件线程，当一个线程等待内存时，切换至另一个线程，以此掩盖内存延迟。
类似的，GPU上也有类似的设计。而且因为GPU和存储器的速度差异更大，一般一个计算单元要配四个硬件线程。
但是，超线程的实际效果很难说，有时可以提高速度，有时也会反而降低速度。为什么会降低呢，因为cache trashing。cache本来就是紧缺资源，分给两个线程共用，可能会导致互相竞争，而把对方需要的内存数据置换出去，导致内存等待反而增多。所以，无论如何，内存访问的优化总是非常重要的。
首先，天地倒悬，结论先行：当你需要并行时，优先考虑不需要线程间共享数据的设计，其次考虑共享Immutable的数据，最糟情况是共享Mutable数据。这个最糟选择，意味着最差的性能，最复杂啰嗦的代码逻辑，最容易出现难于重现的bug，以及不能测试预防的死锁可能性。在代码实现上，优先考虑高抽象级别的并行库（如C++11的future，PPL，OpenMP，OpenAcc，Intel的TBB，.NET的TPL，等等），最后考虑使用low-level的thread。同步机制上，优先考虑使用高级的并发集合类库（C++11，.NET和Java里都有并发集合类），其次考虑使用同步锁，最后如果你是精通并行并充分了解硬件的超级专家，那么考虑使用atom实现lock-free的同步。
一下子就已经涉及好多问题了。且听下贴分解……
首先，程序并不是按我们写的代码一行一行地执行的。程序会被编译成机器指令（废话）。由于机器指令和汇编指令基本一一对应，以下用汇编指令替代。编译器编译时，是会调整汇编指令顺序的。理由很简单，因为优化需要，调整后速度会快很多。而且不但可能调整顺序，还可能合并重复的指令序列，如公共子表达式合并优化。
而且，不只编译器会调整顺序，CPU也会。在Pentium那代处理器的时代，就已经出现了乱序执行（Out of Order）和分支预测。因为一个指令不会用到所有的计算单元，总会有些计算单元闲置浪费。为了充分利用，处理器会积极的获取后面的指令，并尽可能安排提前执行，以提高处理速度。其次，在多核处理器上，多层级的Cache也会导致处理核心观测到的内存数据变化时间发生变化，其效果可等价于指令顺序变化。
所以，实际执行的程序代码的顺序，根本不是我们写的顺序。
或曰：君其戏言欤？吾编程十数载，未曾见其乱也。
那是当然，因为这些顺序调整有个前提保证：不改变单线程执行时的程序含义。也就是说，对于单线程程序，程序行为会和你预期的一样。但是，这只限于单线程……
一个非常常见的错误类型：（伪码）
Thread A:
bool flag = false;
loop {
...
if (flag) doSomeThing();
...
}
Thread B:
...
flag = true;
...
幸运的是，这种错误的并行程序大多在“正确”地运行着，所以很多人并不认为有错。
在保证单线程执行效果不变的前提下，Thread A可以被编译成这样：
bool flag = false;
loop {
...
bool temp = flag;
...
if (temp) doSomeThing();
...
}
也可以成这样：
bool flag = false;
bool temp = flag;
loop {
...
if (temp) doSomeThing();
...
}
或者优化成这样（因为推断flag总是false）：
loop {
...
...
}
好在这种情况万一出现了，立刻就能发现并行运行结果不对。但很多可能出问题的地方是比较隐晦的，可能百分之一、甚至百万分之一的概率下出错，便成了莫名其妙的bug，连续加班而不能有所斩获。
或曰：若吾之编译器未做此优化，则其无误乎？
不，它仍然不可靠。前面已经说过，CPU也会优化调整指令执行顺序，内存缓存架构也会导致等效的指令重排序效果。所以，是否出错，和机器有关，和CPU有关，和内存有关，和执行时的各种状态有关。
或曰：吾知矣。加volatile可解之矣。
方向对了，但不尽然。volatile在不同的编程语言里作用并不相同。对C、C++而言，标准只规定编译器不可缓存变量的值，而必须每次直接访问内存，而并没有对顺序的要求（这个在多核处理器出现之前是足够的）。而编译器的具体实现，多支持更严格一点的volatile。即使同一编译器，对不同的平台（x86/x64/ARM）的volatile提供的保证也可能不同，但至少保证标准的要求。如VC++对x86/x64平台，还额外保证volatile read不能被时间后移，volatile write不能被时间前移；但对ARM平台则没有。很多并不是很正确的程序却能正确运行，正是因为编译器大多提供了更多，然而不能假设这种额外奖励是可移植的。
.NET的volatile明确定义了其行为。除了不会被缓存外，还规定了volatile read不能被时间后移，volatile write不能被时间前移。即使是在ARM平台上也一样。当然，在ARM上支持这个保证是有代价的，必须使用代价相对较高的memory barrier指令以获得硬件上的顺序保证。
说道这里就又出来了个memory barrier的概念，也叫fence。其实就是用来人工指定顺序保证的机制。C++11最重要的部分之一就是明确定义了内存模型，引入了很多相关的函数来细粒度地控制顺序。有兴趣的可以自己研究。有鉴于过于难懂，不适合科普，这里就不讲了。
或曰：呜呼。并行必难如此哉？
非也。正因为lock-free机制非常复杂，所以才推荐使用同步锁。同步锁其实不仅仅是锁，它还提供了双向的顺序保证：锁的开始和结束是指令移动的硬性边界，任何指令移动都不能跨越这两条边界。所以，你将得到你所指定的顺序，这个是最强力的保证。
或曰：善。然则何以前文不推荐用锁？
因为会有性能损失。首先，我们都知道锁阻塞时会导致等待，而降低并行效果，这是锁的性能问题的主要来源。（一个次要的性能影响：如前所述，锁提供了双向顺序保证，这也意味着编译器不得不牺牲一些可能的优化。）为了提高效率，自然是锁的粒度越小越好。但是，问题并不如此简单。人们曾经认为并行可以如此简单，所以Java语言里从一开始就加入了synchronized关键字来修饰函数，来表示该函数自动被包含在一个锁里，C#最开始也提供了类似的支持。但如今，不断被强调的是，不要使用它们，那是个错误的设计。
为什么呢？因为它根本保证不了并行的正确性（还有很容易导致死锁的问题）。举例：
userB.borrow(100);
userA.loan(100);
虽然Borrow()和Load()两个函数都是synchronized，但两个函数调用中间是一个不完整交易状态，而其他线程有可能介入到这个不完整交易状态之中。
所以，为保证锁的正确性，锁必须包含一个完整的transaction。当要减小锁的粒度时，问题就变得愈发复杂，编程时就需要愈发小心，而且存在transaction这个粒度的下限。
另一方面，减小粒度的优化通常也需要增加锁的数量，以便减少阻塞的频率。但锁的数量增多，意味着死锁的风险大大增加。尤其是无法预测的死锁，比如：
lock (obj) {
...
CallAVirtualFunction();
...
}
在锁里调用虚函数、回调函数、事件等，都是非常危险的，因为它们可能含有任意未知的代码，可能导致直接或间接的锁重入，而引发死锁。尤其是对于Library API或支持plug时，你都无法预先测试。这个经验教训，是业内一些公司以很大的代价总结出来的。
以上所讲的锁的问题，本质上是因为同步锁没有composability。锁的效果不具有局部性，无法封装到局部，虽然锁的使用是你的函数内部的实现细节，但它的效果会leak到函数之外。在软件设计上，它破坏封装，导致耦合性。
或曰：吾知矣。若吾尽学其理，可自编线程而有最佳性能乎？
不推荐。自己管理线程未必能获得最佳性能，往往更差。
首先，线程创建是很expensive的，这个大家都知道。其次，线程切换是很expensive的，具体切换所花时间和OS相关，一般几十毫秒，这代价通常已经远比同步锁还大了。过多的线程会over-subscribe处理器，导致性能大幅变差，甚至比单线程执行还慢得多。再次，同一Core上的线程切换可能导致cache-trashing，因为内存远比CPU慢（差异可达到两个数量级），后果可想而知。这些优化都非常底层，要做得好需要对底层非常的熟悉，甚至需要系统内核的辅助。
其次，在高层设计方面，讲一下k-thread和n-thread。一般传统游戏引擎的并行，都是k-thread。也就是需要几个线程、每个线程干什么，都是程序固定写好了的。可能在4核CPU上性能最好，在8核上就浪费4个核，在单核上反而比单线程慢。就是说，没有scalability（规模扩展性）。这虽然是并行了，有收获，但肯定不是最佳性能。
n-thread是根据CPU核数，性能可以线性增长的设计。单核就一个线程，8核就8个，100核就100个。这才是理想的设计。当然，我这里已经省略了很多细节。比如4核加超线程的CPU，应该几个线程呢？比如有些线程处理IO，阻塞了，是不是要再多补几个线程呢。比如实时.NET程序是不是要给GC留点处理能力做concurrent垃圾回收呢？
所以，一般不推荐自己从线程开始实现自己的并行机制。
问曰：如此则毋用线程耶？
也不能这么绝对。虽然高级并行库一般够用，偶尔还是需要。一个比较实用的例子是Active Object Pattern。简单的说，就是一个worker thread，有一个任务队列，需要它干活就往队列里加任务，它会主动从任务队列里取得任务执行，并能保证任务按顺序执行。所以叫主动对象。它本身是k-thread的一种并行方式，因为能保证顺序，满足和很多传统应用的需要，是比较容易采用的机制。当然，其实n-thread的并行任务管理的底层，差不多也就是n个Active Object的线程池。
只要语言有Lambda或匿名函数的支持，这个Pattern可以重构成一个Utility class，专门来处理并行，而业务逻辑中不再需要考虑并行（伪码）：
class Active {
Thread thread;
BlockingConcurrentQueue<Func> taskQueue;
public Active() {
thread.Start(threadMain);
}
public Shutdown() {
taskQueue.Add(null);
thread.Join();
}
public void Run(Func action) {
taskQueue.Add(action);
}
public Future<T> Run<T>(Func<T> func) {
Promise<T> promise = new Promise<T>();
Func action = lambda {
try {
promise.SetResult(func());
} catch (Exception ex) {
promise.SetException(ex);
}
};
Run(action);
return promise.Future;
}
private void ThreadMain() {
while ((func = taskQueue.Take()) != null)
func();
}
}
问曰：何为Future？何为Promise？
Future是一个提供“可能未来才能取得的结果”的对象，是异步程序会常用的对象，是只读的。Promise用于实现Future提供者一方，是相对底层一点的代码才会用到的对象，是Future的生产者，是只写的。.NET里使用的类名比较通俗，future叫Task，而promise叫TaskCompletionSource。试看：
C++ 11:
future<int> f = async(func);
...
int v = f.get();
C#:
Task<int> t = Task.Run(func);
...
int v = t.Result;
Future（这里指纯概念上的，并非指特定实现）是high-level并行、异步处理的基本构件。未来主流的异步API，将会都以future作为返回值。但目前C++ 11的future功能还非常有限，可以考虑boost或微软的ppl。
或问曰：如此则future尽能勘用乎？
也不能一概而论。future最合适的操作，是运行时间大约在1毫秒到30秒的函数。这里给出的时间只是方便理解的大约范围，不要当成规则。其原因是，如果函数本身执行时间太短，则future调度本身的开销相对总时间的比例会偏大，变得不是很划算；反之，如果执行时间过长，则会长期占用线程池里的线程，影响其他future的调度效率，以致线程池不得不分配新线程来补偿。有些future的实现，如.NET的Task，提供Hint选项，可以指示该任务会执行很长时间，系统会提供相应的底层优化，其实也就是为它创建一个专用的线程。
问曰：执行时间过短又若何？
用更经济的并行方法。比如Parallel For。几乎各种并行库都提供了这种支持，简单明了，且效率远比自己创建n个线程的效率高。
C#例：
Parallel.For(0, 10000, i =>
{
result[i] = Foo(i);
});
如上，其形式和传统for循环非常类似，不会增加复杂度，但能提高n倍速度。
通常，能应用Parallel for的代码都和集合操作相关，而集合操作，在支持列表推导式（List comprehension）或查询推导式（Query comprehension）的语言里，通常使用这些更便捷的语法来实现。如.NET的LINQ。这些代码可以被自动并行化（对函数式语言）或显示指定（对非函数式语言）并行化。
C#例：
var result = from r in records.AsParallel()
let t = Foo(r)
where t.Bar > 100
select t;
并行与否的唯一区别就是是否调用AsParallel()。当然，要并行，程序员要自己保证LINQ表达式里的操作没有side effect。
问曰：何为side effect？
简单解释的话，就是说，其中用到的所有变量，除了赋初值之外，没有任何其他的修改，也就是说都是immutable的。这是函数编程语言的基本特征之一。只要保证了这一点，无论怎么并行，都不会导致运行结果出错，所以非常适合编译器自动优化并行，这也是函数式语言在并行领域的先天优势。所以电信领域里，在高实时性和高并行性的高要求下，Erlang独领风骚，而不是C++。
或曰：苟能精学斯理，可得尽CPU之力也哉。
不，其实还远不及。当我们看到系统CPU占用率（或单核占用率）达到100%时，这个100%只是假象。即使完全不考虑并行，你的单线程程序并非100%地利用了CPU的性能。
问曰：汝欲言SIMD乎？
SIMD指令固然是提高性能之法。但我要说的，是更一般的情况。当今的CPU，速度远快于内存，其速度差异可以达到两个数量级。一条计算指令，无论是整形还是浮点，甚至是SIMD，都不过一个时钟周期，而一次cache miss，则可能数百时钟周期。能充分利用cache的程序，其实极少。（但cache miss导致的计算单元等待，并不会被报告为空闲。）所以，如今的low-level优化，更注重内存的使用和布局，而不像以前更关注指令的使用。
或曰：如此则不并行亦能提速哉？
没错。但此时更有并行的必要。试想，当cache miss时，计算单元傻等，不如做点别的。于是，Intel搞了个HyperThreading，就是常说的超线程技术。本质就是一个核提供两组执行状态的寄存器，也就是提供了两个硬件线程，当一个线程等待内存时，切换至另一个线程，以此掩盖内存延迟。
类似的，GPU上也有类似的设计。而且因为GPU和存储器的速度差异更大，一般一个计算单元要配四个硬件线程。
但是，超线程的实际效果很难说，有时可以提高速度，有时也会反而降低速度。为什么会降低呢，因为cache trashing。cache本来就是紧缺资源，分给两个线程共用，可能会导致互相竞争，而把对方需要的内存数据置换出去，导致内存等待反而增多。所以，无论如何，内存访问的优化总是非常重要的。
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