STL并行算法怎么正确使用 execution_policy策略选择指南

c++++17的execution_policy使用需注意四点：一、选择合适策略，seq用于顺序执行，par允许多线程并行，par_unseq支持并行+向量化；二、任务需满足大数据量、计算密集型才适合并行，小任务反而变慢；三、确保函数无副作用，避免共享变量竞争，可用原子操作或归约算法；四、不同编译器实现有差异，需查文档并做性能测试。

并行算法在C++17中引入了

execution_policy

par

下面几个常见场景和注意事项，帮你正确使用STL的并行策略。

一、了解三种基本执行策略

C++标准提供了三种基础执行策略：

• std::execution::seq

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  ：顺序执行，不并行

• std::execution::par

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  ：允许并行执行（共享内存线程池）

• std::execution::par_unseq

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  ：允许并行+向量化执行（可能跨核+SIMD）

选哪个？看你要处理的任务能不能安全地拆分到多个线程，并且是否能利用SIMD指令加速。

举个例子：

std::vector<int> data = get_big_data();
std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());

这行代码会让排序操作尝试用多线程完成，适用于大数据量、计算密集型任务。

二、别盲目用

par

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，先判断任务是否值得并行

不是所有算法用了

par

比如：

std::for_each(std::execution::par, vec.begin(), vec.end(), [](int& x) { x += 1; });

如果vec只有几十个元素，这个并行操作很可能比串行还慢。

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• 数据量大（比如几万条以上）
• 每个元素的操作较重（比如有函数调用、IO、复杂计算）
• CPU核心数较多时（4核以上更明显）

才考虑使用

par

par_unseq

三、注意线程安全和副作用问题

并行算法要求传入的函数对象必须是“无副作用”的，否则行为未定义。

比如下面这个写法就有风险：

int count = 0;
std::for_each(std::execution::par, vec.begin(), vec.end(), [&](int x) {
    if (x > 0) ++count;
});

多个线程同时修改

count

解决办法：

• 使用原子变量（如

  std::atomic<int>

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  ）
• 或者改用

  transform_reduce

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  等归约类算法来合并结果

四、不同平台实现差异要留意

虽然C++标准规定了接口，但不同编译器对并行策略的支持程度不一样。

比如：

• MSVC 的PPL实现比较早也比较稳定
• GCC 从9开始支持，但某些算法仍为串行实现
• Clang支持情况取决于所用的标准库（如libc++或libstdc++）

所以你写的代码在一台机器上跑得飞快，在另一台却没效果，很可能是底层实现的问题。

建议做法：

• 查阅你使用的编译器文档确认支持情况
• 对关键路径做性能测试
• 不要假设“写了par就一定并行”

基本上就这些。选好策略、控制粒度、注意并发安全，才能真正把并行算法用起来。

以上就是STL并行算法怎么正确使用 execution_policy策略选择指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！