Tưởng biến chung đọc/ghi bình thường vẫn chạy được, và volatile là đủ cho đa luồng? Tôi đo: hai luồng tăng một biến non-atomic mất ~50% cập nhật, đọc cờ chung non-atomic bị -O2 hoist thành treo vĩnh viễn — chỉ atomic mới đảm bảo. Và trớ trêu, -O2 gập mất cuộc đua ngay trong phép đo về nó.
Tưởng thư viện chuẩn thread-safe nên gọi thoải mái từ nhiều luồng, và code không có khóa thì phải scale? Tôi đo: rand() có khóa ẩn khiến tổng throughput sụp từ 258 xuống 6,5 triệu op/s ở 2 luồng, 8 luồng vẫn chậm hơn 1 luồng — trong khi rand_r() cùng thuật toán scale 5,1 lần.
Tưởng vector hóa cho Nx, đa luồng cho số-lõi lần, nhân lại ra tích? Tôi đo: một vòng memory-bound chỉ được 1,12 lần từ SIMD dù mã máy có lệnh vector (băng thông chặn), còn vòng compute-bound được 2,49 lần từ SIMD ngay trên một lõi. Tăng tốc phụ thuộc nút thắt, không phải kỹ thuật.
Tưởng chạy một lần mỗi bên rồi so là đủ để biết một thay đổi đồng thời có đáng? Tôi đo: một lần chạy trúng nhiễu (outlier 13ms) đảo ngược cả kết luận — nói padded chậm 2,9 lần trong khi thật ra nó nhanh 4,36 lần. Nhiễu chỉ cộng, không trừ — nên phải lặp và lấy min.
Bài kết của sê-ri 45 phần đo thật về đồng thời. Ba tầng bài học và những con số đáng nhớ — tạo luồng 47µs, 10 lõi chỉ 4,65 lần, atomic tranh chấp chậm 27 lần, false sharing 4 lần — cùng một điều xuyên suốt: với đồng thời, đoán thì sai, chỉ đồng hồ mới nói thật.
Luồng nền như trạm thu phí có số làn cố định; luồng ảo gỡ bỏ trạm đó — nhưng xe lại dồn ở cây cầu hẹp phía sau (pool kết nối). Đo thật hai cấu hình, và ba chỗ luồng ảo không giúp gì.