c＃Parallel vs Sequential

Question

我有一個很大的列表循環（1.500.000項），每個項目我都要做一個非常小的檢查。 完全在30秒內。

使用Sequential時的CPU利用率約為10％，因此沒有使用大量資源。

第一個想法是使用Parallel，但是由於每個項目的持續時間有限，Parallel比持續的Foreach持續時間更長，這是因為“ 為什么並行版本比這個例子中的順序版本慢？ ”，這解釋了每項任務的創建都會花費時間。

所以我有另一個想法，那就是將列表分成4個（或更多）相等的和平並創建一個線程來遍歷項目以使其更快。

在創建自己的課程之前，這是一個好方法嗎？ 或者關於如何加快速度的任何其他想法？ 或者你知道更好的處理方法嗎？

碼

我為另一個並行方法創建的代碼:(在我自己的靜態類中使用）

public static void ForEach<T>(IEnumerable<T> list, Action<T> body, int listDevide)
{
    // Number of items
    int items = list.Count();
    // Divided (in int, so floored)
    int listPart = items / listDevide;
    // Get numbers extra for last run
    int rest = items % listDevide;

    // List to save the actions
    var actions = new List<Action>();
    for(var x = 0; x < listDevide; x++)
    {
        // Create the actions
        actions.Add(delegate {
            foreach(var item in list.Skip(x * listPart).Take(listPart))
            {
                body.Invoke(item);
            }
        });
    }

    // Run the actions parallel
    Parallel.Invoke(actions.ToArray());
}

備注：此示例中當前未使用“rest”變量來執行最后一項。

解決方案如下，更多信息： http ： //msdn.microsoft.com/en-us/library/dd997411.aspx

Answer 1

是的，對輸入數組進行分區是一種很好的方法。

實際上，Microsoft提供了一個Partitioner類來幫助完成這種方法。

這是一個展示如何操作的示例：

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;

namespace Demo
{
    class Program
    {
        private void run()
        {
            double sum = 0;
            Func<double, double> func = x => Math.Sqrt(Math.Sin(x));
            object locker = new object();

            double[] data = testData();

            // For each double in data[] we are going to calculate Math.Sqrt(Math.Sin(x)) and
            // add all the results together.
            //
            // To do this, we use class Partitioner to split the input array into just a few partitions,
            // (the Partitioner will use knowledge about the number of processor cores to optimize this)
            // and then add up all the values using a separate thread for each partition.
            //
            // We use threadLocalState to compute the total for each partition, and then we have to
            // add all these together to get the final sum. We must lock the additon because it isn't
            // threadsafe, and several threads could be doing it at the same time.

            Parallel.ForEach
            (
                Partitioner.Create(0, data.Length),

                () => 0.0,

                (subRange, loopState, threadLocalState) =>
                {
                    for (int i = subRange.Item1; i < subRange.Item2; i++)
                    {
                        threadLocalState += func(data[i]);
                    }

                    return threadLocalState;
                },

                finalThreadLocalState =>
                {
                    lock (locker)
                    {
                        sum += finalThreadLocalState;
                    }
                }
            );

            Console.WriteLine("Sum = " + sum);
        }

        private static double[] testData()
        {
            double[] array = new double[1000003]; // Test with an odd number of values.

            Random rng = new Random(12345);

            for (int i = 0; i < array.Length; ++i)
                array[i] = rng.Next() & 3; // Don't want large values for this simple test.

            return array;
        }

        static void Main()
        {
            new Program().run();
        }
    }
}