C# 多线程 Parallel.ForEach 和 ForEach 效率问题研究及理解

2021-10-03 01:10:24

from:https://blog.csdn.net/li315171406/article/details/78450534

最近要做一个大数据dataTable循环操作，开始发现运用foreach，进行大数据循环，并做了一些逻辑处理。在循环中耗费的时间过长。后来换成使用Parallel.ForEach来进行循环。一开始认为，数据比较大时，Parallel.ForEach肯定比 ForEach效率高，后来发现，其实并不是这样。

我用了1000万次循环测试：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApplication1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{

Stopwatch Watch1 = new Stopwatch();
Watch1.Start();
List<entityA> source = new List<entityA>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++)
{
source.Add(new entityA
{
name = "悟空" + i,
sex = i % 2 == 0 ? "男" : "女",
age = i
});
}
Watch1.Stop();

Console.WriteLine("list循环插入耗时：" + Watch1.ElapsedMilliseconds);
Stopwatch Watch2 = new Stopwatch();
Watch2.Start();
loop1(source);
Watch2.Stop();
Console.WriteLine("一般for循环耗时：" + Watch2.ElapsedMilliseconds);

Stopwatch Watch3 = new Stopwatch();
Watch3.Start();
loop2(source);
Watch3.Stop();
Console.WriteLine("一般foreach循环耗时：" + Watch3.ElapsedMilliseconds);

Stopwatch Watch4 = new Stopwatch();
Watch4.Start();
loop3(source);
Watch4.Stop();
Console.WriteLine("并行for循环耗时：" + Watch4.ElapsedMilliseconds);

Stopwatch Watch5 = new Stopwatch();
Watch5.Start();
loop4(source);
Watch5.Stop();
Console.WriteLine("并行foreach循环耗时：" + Watch5.ElapsedMilliseconds);
Console.ReadLine();
}
//普通的for循环
static void loop1(List<entityA> source)
{
int count = source.Count();
for (int i = 0; i < count; i++)
{
source[0].age= + 10;
//System.Threading.Thread.Sleep(10);
}
}

//普通的foreach循环
static void loop2(List<entityA> source)
{
foreach (entityA item in source)
{
item.age =+ 10;
//System.Threading.Thread.Sleep(10);
}
}

//并行的for循环
static void loop3(List<entityA> source)
{
int count = source.Count();
Parallel.For(0, count, item =>
{
//source[count].age= source[count].age + 10;
//System.Threading.Thread.Sleep(10);
});
}

//并行的foreach循环
static void loop4(List<entityA> source)
{
Parallel.ForEach(source, item =>
{
item.age = item.age + 10;
//System.Threading.Thread.Sleep(10);
});
}
}

//简单的实体
class entityA
{
public string name { set; get; }
public string sex { set; get; }
public int age { set; get; }
}
}

运行结果：

结果居然是并行比一般的循环还耗时，但这是为什么呢？

这是因为循环体内执行的任务开销太小，仅仅是age+10 而已。微软的文章已经指出任务的开销大小对并行任务的影响。如果任务很小，那么由于并行管理的附加开销（任务分配，调度，同步等成本），可能并行执行并不是优化方案。这也是上述程序Foreach与For效率高出的原因。

基于这一点，我们对程序进行调整，循环1000次，每次里面线程sleep(10),这样我们试试。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApplication1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{

Stopwatch Watch1 = new Stopwatch();
Watch1.Start();
List<entityA> source = new List<entityA>();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
source.Add(new entityA
{
name = "悟空" + i,
sex = i % 2 == 0 ? "男" : "女",
age = i
});
}
Watch1.Stop();

Stopwatch Watch3 = new Stopwatch();
Watch3.Start();
loop2(source);
Watch3.Stop();
Console.WriteLine("一般foreach循环耗时：" + Watch3.ElapsedMilliseconds);

Stopwatch Watch4 = new Stopwatch();
Watch4.Start();
loop3(source);
Watch4.Stop();
Console.WriteLine("并行for循环耗时：" + Watch4.ElapsedMilliseconds);

//普通的foreach循环
static void loop2(List<entityA> source)
{
foreach (entityA item in source)
{
item.age =+ 10;
System.Threading.Thread.Sleep(10);
}
}

//并行的for循环
static void loop3(List<entityA> source)
{
int count = source.Count();
Parallel.For(0, count, item =>
{
//source[count].age= source[count].age + 10;
System.Threading.Thread.Sleep(10);
});
}

//并行的foreach循环
static void loop4(List<entityA> source)
{
Parallel.ForEach(source, item =>
{
item.age = item.age + 10;
System.Threading.Thread.Sleep(10);
});
}
}

//简单的实体
class entityA
{
public string name { set; get; }
public string sex { set; get; }
public int age { set; get; }
}
}

执行结果：

效率一目了然。

这样的结果认证了我们上面的结论。当我们在循环中执行时间过长时，我们需要采用并行循环，效率较高。当时间过短，我们需要用foreach和for.
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作者：李江涛-Sir
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/li315171406/article/details/78450534
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