C++并行算法实战指南（从零开始掌握多线程与高性能计算）

三大并行执行策略

C++17 定义了三种执行策略，位于 <execution> 头文件中：

• std::execution::seq：顺序执行（默认行为）
• std::execution::par：并行执行（多个线程）
• std::execution::par_unseq：并行且向量化执行（SIMD 指令）

实战：并行排序 vs 串行排序

让我们通过一个简单的例子，比较串行排序和并行排序的性能差异。

#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>#include <execution>#include <chrono>int main() {    // 创建一个大数组    std::vector<int> data(10'000'000);    std::generate(data.begin(), data.end(), []() { return rand(); });    // 串行排序    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();    std::sort(data.begin(), data.end());    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();    auto serial_time = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();    // 重新打乱数据    std::shuffle(data.begin(), data.end(), std::default_random_engine{});    // 并行排序    start = std::chrono::high_resolution_clock::now();    std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());    end = std::chrono::high_resolution_clock::now();    auto parallel_time = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();    std::cout << "串行排序耗时: " << serial_time << " ms\n";    std::cout << "并行排序耗时: " << parallel_time << " ms\n";    return 0;}

在这个例子中，我们使用 std::execution::par 作为第一个参数传给 std::sort，告诉编译器“请尽可能并行地执行这个排序”。在多核机器上，你通常会看到并行版本显著快于串行版本。

支持并行执行的常用算法

并非所有标准算法都支持并行执行，但以下常用算法在 C++17 中已支持：

• std::for_each
• std::transform
• std::reduce / std::accumulate（部分实现）
• std::find, std::any_of, std::all_of
• std::sort, std::stable_sort

注意事项与最佳实践

虽然 多线程编程能带来性能提升，但也需注意以下几点：

1. 线程安全：传递给并行算法的函数对象必须是线程安全的，不能有共享可变状态。
2. 数据量足够大：小数据集并行化反而会因线程创建开销而变慢。
3. 编译器支持：确保你的编译器（如 GCC ≥7、Clang ≥9、MSVC ≥2017）支持并行算法，并链接 TBB 或 libstdc++ 的并行后端。

为什么选择 C++ 标准库并行执行？

相比手动使用 std::thread 或 OpenMP，使用标准库的并行算法有以下优势：

• 代码简洁，无需手动管理线程
• 自动负载均衡
• 与现有 STL 无缝集成
• 可移植性强（只要编译器支持）

结语：迈向高性能 C++ 计算

掌握 高性能C++计算的核心之一就是学会利用现代硬件的并行能力。C++并行算法提供了一种标准化、安全且高效的方式来实现这一点。从今天开始，在你的项目中尝试使用 <execution> 吧！

记住：不是所有问题都需要并行，但当你面对大数据处理、科学计算或实时系统时，C++标准库并行执行将是你强有力的工具。