操作系统实验——串行、多线程和线程池三种方式计算矩阵乘法

操作系统实验——串行、多线程和线程池三种方式计算矩阵乘法

注：写实验报告的同学在复制代码的时候记得改一改变量名和函数！最好看懂了自己写一下！不要直接copy！太明显了~~

1.实验目的：以多线程（并行）、串行以及线程池三种形式计算矩阵乘法，统计分析三种方法所需要的时间，并根据公式speedup<=1/(s+(1-s)/n),计算出顺序执行占用比s.

2.对公式speedup<=1/(s+(1-s)/n)的解释：speedup=串行时间/并行时间，又称加速比，s是顺序执行占用比，也就是程序中必须串行（单线程）执行的部分，n是你的电脑的内核数，可通过设备管理器查看

3.实现思路：

    1）定义两个较大的1024阶方阵和确定线程数量n(n从2-1024*1024均可以)

    2）实现一个singleThread()函数，用来串行（直接）计算矩阵乘法

    3）实现一个工作线程workThread,每个线程完成矩阵乘法运算工作的1/n，创建n个线程，用多线程计算矩阵乘法

    4）声明一个线程池，将n个线程放入线程池中进行管理，用线程池进行矩阵乘法的运算

4.代码

工作线程类workThread：

package cn.edu.seu.yujun.OS;
/**
 * 
 * @author Fish
 * Date:2015/4/7
 */
public class WorkThread implements Runnable {
	private int start;//计算开始位置，以此区分工作线程工作任务
	private int [][]A;
	private int [][]B;
	private int [][]C;
	
	//工作线程构造方法
	public WorkThread(int start,int [][]A,int [][]B,int [][]C){
		this.start=start;
		this.A=A;
		this.B=B;
		this.C=C;
	}
	
	@Override
	public void run() {
		int i,j,k;
		//根据线程数量划分每个工作线程任务
		for(i=start; i

驱动类Driver：

package cn.edu.seu.yujun.OS;
/**
 * @author Fish
 * Date:2015/4/7
 */
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Driver {
	public final static int M=1024;//定义常量：矩阵A的行数
	public final static int K=1024;//定义常量：矩阵A的列数，矩阵B的行数
	public final static int N=1024;//定义常量：矩阵B的列数
	final static int NUM_THREADS=2;//定义常量：线程数量
	private static int [][]A;//矩阵A
	private static int [][]B;//矩阵B
	private static int [][]C;//矩阵C
	//---------------------
	//驱动类构造方法
	public Driver(){
		A=new int[M][K];
		B=new int[K][N];
		C=new int[M][N];//A、B、C初始化
		fillRandom(A);//用0-99的随机数初始化矩阵A
		fillRandom(B);//用0-99的随机数初始化矩阵B
		for(int i=0;i


5.运行结果：

根据上述结果可以看出：并不是线程数量越多，运算速度越快！运算时间与许多因素有关，创建线程也需要时间！在一些小型运算中，创建线程的时间甚至比计算时间还长；另外，曾测试过在程序中将for循环修改成顺序一条条语句，运算时间降低了很多！在不同时间进行计算结果也不太一致~~

随着线程数量增多，运算时间反而越来越长~~

另外，不同的电脑可能不太一样！大家可以自己测试一下~~

下面我们来计算一下s:

选取4线程时的数据,speedup=7058/4815=1.465,电脑内核数n是4，带入公式中可以得到s<=57.7%,也就是程序中必须单线程执行的占所有的比例小于57.7%