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.
Vì sao test đồng thời xanh không chứng minh gì, bảng đo cho thấy cùng một lỗi lộ ra 0% hay 100% tuỳ khe hở, vì sao Thread.yield gần vô dụng, và vì sao ngủ cố định trong test vừa chập chờn hơn vừa chậm hơn hỏi lại.
@Async như giao việc cho một tổ thư ký nhỏ có cái khay đựng việc; @Scheduled như cái đồng hồ báo thức treo trên tường VĂN PHÒNG NÀY. Pool từ chối việc, tự gọi chạy đồng bộ, ngoại lệ bị nuốt, và cách chạy định kỳ đúng khi có nhiều bản sao.