这个额外的线程如何使它比无螺纹更快？
我刚刚（对我）有一个非常奇怪的观察，并想知道这是怎么回事。 我测试了以下两个版本的代码：
chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
process_data(l, 8);
chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
chrono::duration<double> time_span = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
cout << "time used: " << time_span.count() << endl;
VS
chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
thread t1 = thread(process_data, l, 8);
t1.join();
chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
chrono::duration<double> time_span = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
cout << "time used: " << time_span.count() << endl;
由于我不明白的原因，第二个版本快20％...
怎么会这样？ chrono::steady_clock应该正确地测量时间，我认为......但是我没有看到如何创建另一个线程，并且等待它的速度实际上可以比使用初始线程更快。 我错过了什么？
一些细节：除了在上面发布的片段之前定义l之外，没有其他代码，并且在它之后没有其他计算（它是主函数）， process_data()仅仅是一个庞大的数字计算器，包括一些文件读取操作（没有使用那里的线程）。
你得到的唯一的开销是创建线程，因为你的主线程会一直睡到连接。
考虑到你的程序运行需要7,7或6,5秒，线程创建开销与process_data相比毫无意义。
所以你的问题现在可以变成：工作者线程如何比主线程更快？
为什么会出现这种情况有很多原因，我想起了一些情况：
OS /其他程序通常追随通信，观看等过程的主线程，所以主线程比大数据处理的工作线程慢是很平常的。
即使线程是更高优先级的线程，它也不能保证该线程上的内容会更快地移动。
下面是另一个类似的问题：为什么主线程比pthread-win32中的工作线程慢？
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