Parallel.ForEach 比 ForEach 慢

Question

这是代码：

using (var context = new AventureWorksDataContext())
{
    IEnumerable<Customer> _customerQuery = from c in context.Customers
                                           where c.FirstName.StartsWith("A")
                                           select c;

    var watch = new Stopwatch();
    watch.Start();

    var result = Parallel.ForEach(_customerQuery, c => Console.WriteLine(c.FirstName));

    watch.Stop();
    Debug.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);

    watch = new Stopwatch();
    watch.Start();

    foreach (var customer in _customerQuery)
    {
        Console.WriteLine(customer.FirstName);
    }

    watch.Stop();
    Debug.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
}

问题是， Parallel.ForEach需要大约 400 毫秒，而常规foreach需要大约 40 毫秒。 我到底做错了什么，为什么这不像我期望的那样工作？

Answer 1

假设您有一项任务要执行。 假设您是一名数学老师，您有 20 篇论文要评分。 给一篇论文评分需要两分钟，所以大约需要四十分钟。

现在让我们假设您决定聘请一些助理来帮助您对论文进行评分。 您需要一个小时才能找到四个助手。 你们每人拿四张纸，八分钟内完成。 您已经用 40 分钟的工作换来了 68 分钟的工作，其中包括寻找助手的额外时间，所以这不是节省。 寻找助手的开销大于自己做这项工作的成本。

现在假设你有两万篇论文要评分，所以你需要大约 40000 分钟。 现在，如果你花一个小时寻找助手，那就是胜利了。 你们每人拿了 4000 篇论文，总共用了 8060 分钟而不是 40000 分钟，节省了将近 5 倍。寻找助手的开销基本上无关紧要。

并行化不是免费的。 与每个线程完成的工作量相比，在不同线程之间拆分工作的成本需要很小。

进一步阅读：

阿姆达尔定律

给出固定工作负载下任务执行延迟的理论加速，这是资源得到改善的系统可以预期的。

古斯塔夫森定律

给出在固定执行时间执行任务的延迟的理论加速，这是资源得到改善的系统可以预期的。

Answer 2

您应该意识到的第一件事是，并非所有并行性都是有益的。 并行性有一定的开销，根据并行化的复杂性，这种开销可能重要也可能不重要。 由于并行函数中的工作非常小，并行必须进行的管理开销变得很大，从而减慢了整体工作的速度。

Answer 3

为您的可枚举 VS 创建所有线程的额外开销很可能是导致速度变慢的原因。 Parallel.ForEach不是全面提升性能的举措； 需要权衡每个元素要完成的操作是否有可能阻塞。

例如，如果您要发出 Web 请求或其他内容，而不是简单地写入控制台，则并行版本可能会更快。 事实上，简单地写入控制台是一个非常快的操作，因此创建线程和启动它们的开销会变慢。

Answer 4

正如之前的作者所说，有一些与Parallel.ForEach相关的开销，但这并不是您看不到性能改进的原因。 Console.WriteLine是一种同步操作，因此一次只有一个线程在工作。 尝试将 body 改为非阻塞的东西，你会看到性能提升（只要 body 的工作量足够大以超过开销）。

Answer 5

我喜欢所罗门的回答，并想补充一点，您还有额外的开销

1. 分配代表。
2. 通过他们打电话。