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# 并行化
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本文件记录并行化的判定标准、提供的接口，以及实测结果。跨层的单位与坐标约定见
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[单位与坐标约定](units.md)，分层边界见 [分层边界](layers.md)。
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## 为什么不引入线程池
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工作区禁止任何第三方 crate，因此没有 `rayon` 这样的线程池可用。也不需要：
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工作区中值得多核的运算，无一例外都是**逐元素独立**的循环，用标准库的
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`std::thread::scope` 就能直接表达。
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作用域线程按引用借用数据，调用方无需 `Arc` 即可共享一个切片或一个只读对象；
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作用域结束前会 join 全部线程，因此不会有结果在线程仍在写时被读走。
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## 接口
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### apsis-math：并行原语
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`apsis_math::parallel` 提供两个入口，是所有并行接口的基础：
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| 函数 | 用途 |
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| --- | --- |
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| `thread_count()` | 机器的并行度 |
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| `threads_for(len)` | 该长度下值得启用的线程数 |
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| `for_each_index(len, f)` | 对每个下标调用 `f` |
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| `map_index(len, f)` | 每个下标产出一个值，按下标序返回 |
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两个入口都只要求闭包可**同步调用**（`Fn` + `Sync`），因为它们把输入当作共享
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的、把输出写进各自负责的槽位；调用方不需要自己同步。
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`threads_for` 在长度小于每线程一千项时返回 1：在这个量级上，启动线程的成本
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高于它能省下的工作。
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### 各层的批处理接口
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| crate | 接口 | 适用规模 |
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| `apsis-sgp4` | `propagate_minutes_at_parallel` | 长轨道（≥ 数万样本） |
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| `apsis-sgp4` | `propagate_at_parallel` | 整壳一次性传播 |
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| `apsis-access` | `find_all_parallel` | 数百条轨道 |
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| `apsis-isl` | `visibility_matrix_parallel` | 数百颗以上（见下） |
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每个接口都有一个同名的顺序版本，两者结果逐元素相同、顺序相同，调用方可自由
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切换。
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## 判定标准
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并非所有批处理都值得并行化。判定依据是**单次工作成本**与**总量**：
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- **值得并行**：单次工作昂贵（≥ 微秒），且逐元素独立，规模可达数百次以上。
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典型是 SGP4 传播（约 230 ns/样本，百万样本量级）与可见性搜索（约 7 μs/轨）。
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- **不值得并行**：
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- `Constellation::instantiate`：纯算术，几百颗星只需微秒，线程开销完全淹没。
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- 调度器：贪心放置本质串行，每次放置改变后续任务的可行区间，不是独立
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循环，因此没有并行接口；但其中的搜索已改为单次扫描（见下）。
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- 事件引擎：单队列时序，无法分块。
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- 大地与坐标变换：单点调用本身已是 O(1)，没有批量。
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- `mutual_visibility` 单次：约 4 ns，**单次**不值得，但成矩阵（见下）。
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## 实测（16 核，release）
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### SGP4 单条轨道（`propagate_minutes_at_parallel`）
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| 轨道长度 | 顺序 | 并行 | 加速 |
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| --- | --- | --- | --- |
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| 1 天（1,440 样本） | 0.3 ms | 0.3 ms | 1.28× |
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| 7 天（10,080） | 2.3 ms | 0.9 ms | 2.46× |
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| 30 天（43,200） | 10.1 ms | 1.9 ms | 5.45× |
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| 365 天（525,600） | 144.1 ms | 26.0 ms | 5.54× |
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**结论**：轨道越长加速越高，30 天以上稳定在 5.5×。一天以内收益很小——
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1,440 个样本分给多线程后每线程不足一千项，低于 `threads_for` 的阈值。
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**实践要点**：有大量短轨道时，应使用 `propagate_at_parallel`（整壳一次调用），
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而不是对每颗星各调一次并行版——后者会让每颗星都付一次线程启动成本。
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### 可见性矩阵（`visibility_matrix_parallel`）
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| 星数 | 对数 | 顺序 | 并行 | 加速 |
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| --- | --- | --- | --- | --- |
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| 200 | 4 万 | 0.16 ms | 0.31 ms | 0.53× |
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| 600 | 36 万 | 1.50 ms | 1.37 ms | 1.09× |
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| 1,000 | 100 万 | 4.09 ms | 2.50 ms | 1.64× |
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**结论**：单次可见性判定只有几纳秒，**小规模下并行反而更慢**（线程开销占比高），
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数百颗星以上才开始获益，且远未饱和。这个接口是为大规模壳准备的；小壳应直接用
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顺序版。接口文档也如实说明了这一点。
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### 跨层组合
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`bench_parallel` 的测量显示，整壳在多核上传播与构建拓扑的并行效果最好，因为
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它把整个工作量一次性摊给所有线程。相关数据见该示例的输出。
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## 确定性
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并行不改变结果：所有批量接口都逐元素比对顺序版的结果（SGP4 的状态、可见性
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的布尔矩阵、access 的过站摘要），顺序也一致。传播本身是确定性的，只依赖时刻，
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与如何分块无关；可见性与过站搜索是逐元素独立的。因此同一输入在任意线程数下
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产生相同输出，测试也按此断言。
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## 调度器搜索的优化
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调度器没有并行接口，但它的最坏情况曾达到每任务数百微秒。优化分两步，两者都
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保持结果逐位不变。
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**第一步：一次扫描代替逐候选测试。** 旧的做法列出所有"可行性可能变化"的时刻，
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逐个测试，每次都重新计算每个资源的负载曲线。负载曲线与候选时刻无关，因此改为
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扫一次：把"资源没有余量的区间"从可用窗口中减去，多资源求交，取第一个存活区间
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的起点。结果仍由 `feasible_at` 确认，枚举法保留为浮点边界不一致时的回退。
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**第二步：确认调用复用索引。** 去掉确认调用后耗时降到八分之一，这定位了真正
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的开销：确认用的公开可行性测试在收集边界时扫描一次任务表，又在每个边界上对每
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个覆盖该边界的放置再扫描一次任务表。把第一步建好的索引传进去，两处扫描都变成
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按标识符直接读取。
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任务标识符是小而稠密的整数，因此索引用向量而非哈希表：数组下标比哈希一个整数
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更便宜，这在本仓库已测到两次（拓扑的邻接表用索引、这里的任务表用向量）。
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**结果**：全部任务争用单一资源、容量为瓶颈时，3200 个任务从 6.7 秒降到 0.48
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秒（14 倍），6400 个任务 2.2 秒。计划结果不变——测试在两种资源、窗口不相交的
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场景下逐个比对了每个放置的起止时刻。
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