OpenMP多线程编程
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OpenMP多线程编程（一）
前言
总算学完了OpenMP多线程编程的内容，由于在《读者》上看到20岁以后，大脑就开始衰老，所以为了保持住不太牢靠的记忆，我决定重新拾起十年前的习惯：归纳总结～OpenMP简介
OpenMP诞生于1997年，由此看来，已经是十多年的历史了。
目前已经有3.0的版本了，但是我使用的是VS2005自带的2.0版本，所以有些功能还不是很健全，譬如task。
注意其支持的语言主要是Fortran和C语言，所以各位朋友在选择的时候要谨慎处理。
在这里，我想展开想象的翅膀，跑题到Java语言的多线程编程中看看。
据我目前的知识了解到，Java多线程编程主要是通过继承Thread类或实现Runnable接口来实现的。
创建线程是通过new关键字，具体的操作在run（）里完成。
整体思想可以理解为：
1.完成一个能实现具体功能的线程类，其中的“具体功能”体现在内部的run()方法中；
2.如果想使用某个线程来完成上述类的具体功能，则需要在相应的位置生成该类的对象从而实现调用。
这个过程是比较标准的OO编程思想。
回到我们的主题里，OpenMP可以理解为在C或Fotran语言里，利用自身的编译指导、库函数以及环境变量，对其功能进行拓展，简单易学。
给个例子，大家自己体会一下，就很清晰了。
1 #include "stdafx.h";
2 #include <omp.h> //OpenMP头文件
3 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
4 {
5 printf("This is a OpenMPtest!\n"); //串行执行
6 printf("Start...\n");
7 #pragma omp parallel //生成多个线程，执行并行语句
8 {
9 printf("Hello world! Thread number is %d\n",omp_get_thread_num());
10 } //并行执行结束
11 printf("The end!\n");
12 return 0;
13 }
其中比较陌生的地方自然就是OpenMP的内容了：其中第7行是编译指导；第9行是库函数调用，为此我们引入了omp.h；其中具体有几个线程被生成，没有提到，这个是通过环境变量设置或默认的。
编译环境选择及搭建
结合当前比较火热的编译器，我们选择VS2005，大材小用一次。
我们只利用其中C++的控制台程序。
但是由于其强大的库函数已包括OpenMP，所以无须自己添加环境，只需要修改配置即可。
在编译之前通过菜单项目—>OpenMPtest属性，选择配置属性|C/C++|语言，将OpenMP支持一项，修改为：是（/openmp）
基本编译指导语句
在OpenMP中，创建线程的编译指导语句格式如下：
#pragma omp parallel [clause[clause]…]
{
//并行区域代码
}
只有有了这句话，才能体现出“多线程”。
而且，可以看出，该语法不是C或Fotran 的语法，所以是独立的语句，如果对于不支持OpenMP的编译器，该语句也不会报错，会被当作注释忽略掉而维持单线程的执行模式，其优势不言而喻。
由于是创建了多个线程执行相同的事情，可以理解是多个线程做重复的工作，而很多情况下，我们需要的是任务分配，每个线程做不同的工作。
于是，有下面的语句可以完成。
#pragma omp parallel for [clause[clause]…]
for( index=first; test_ loop_variable;change_loop_variable)
{
//循环体语句
}
注意，只是多了个for，之后的内容就是分解完成。
对于第一个语句，可以理解为，同学们做作业，每人都需要完成；后者可以理解大家合作做项目，每个人只需要完成一个模块，最后集体完成一个项目即可。
以上内容就已经帮我们创建多线程，以及任务分配了。
我们需要在具体的需求下做具体的选择。
先说到这儿，下次说说数据冲突，就是由于这些并行（多线程）而带来的后患，我们应该怎么处理～～～
OpenMP多线程编程（二）
数据相关及解决
串行程序改为并行程序，最容易出现的新问题，就是数据相关与冲突了。
本来由一个线程做的工作，分给多个线程做，自然会出现一些千丝万缕的瓜葛，如同一个人做的项目，现在由几个人来做，难免需要额外沟通和解释的。
数据相关的解决技术在OpenMP也已经比较完善了。
结合OS的思想，数据冲突主要利用临界区和信号量来解决，另外OpenMP增加了数据规约。
下面我们分别谈谈各自使用方法。
临界区
万不得已的选择，因为它是并行程序中不得不串行的区域集合。
所以，我们追求“小”，一个临界区可以拆分的话，尽量拆分。
临界区的工作原理，是需要排队，然后依次执行的，所以效率很低。
具体语句为：#pragma omp critical
例子：累加求和。
对于和的结果sum变量是共享的，所以需要临界区保护，但是效率已经降低为串行。
数据规约
由于临界区的效率比较低，不能实现真正意义上的并行，而对于某些问题是可以通
过分解的思路进行并行的。
比如，上面的累加求和，是可以通过分别累加，然后再汇总的思路完成的，于是出现了数据规约的思想。
语法：#pragma omp for reduction(+:sum)
上述语句就是将sum变量在每个线程中生成一个副本，计算各自线程中累加的结果，然后最后累加到共享的sum变量中。
效率明显提高了吧？不过，这种用法是有局限性的，大家可以体会到写法上涉及到操作，所以，该用法只能用于基本运算符中的操作，譬如加减乘除之类的。
原子操作
微型临界区。
大家可能都听说过原子性，原子操作就是为了将读写绑定到一起，从而避免与更新有关的冲突，由于该“串行工作量”非常小，所以说原子操作提供了一种更高效率的互斥锁机制。
#pragma omp atomic
同样，原子操作也是只能用于特定的原子运算符：+,-,*,/,|,&,^,<<,>>.
注意：以上语句一般都是在parallel语句内部使用，因为主要是由并发引出的一系列数据冲突问题，所以要在并行代码内解决这些冲突～
给大家补充一个例子吧：
#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <omp.h>
long long num_steps = 1000000000;
double step;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
/*并行执行计算*/
sum=0.0;
start = clock();
#pragma omp parallel for reduction(+:sum),private(x)/*并行控制语句:另外，对sum变量进行数据规约；对x变量进行私有化*/
for (i=0; i<num_steps; i++)
{
x = (i + .5)*step;
sum += 4.0/(1.+ x*x);
}
pi = sum*step;
stop = clock();
printf("The value of PI is %15.12f\n",pi);
printf("并行：The time to calculate PI was %f seconds\n",((double)(stop - start)/1000.0));
return 0;
}。
