并行性能简单分析
.Net4.5引入了基于任务的并行编程。并行编程大家都觉得复杂,这次.Net引入新的编程模式,相信引起了大家的关注。我在学习的过程中,做了一个小小的实验,下面和大家分享。
以前大家做性能分析的时候,用到的计时器千奇百怪,而这次我发现System.Diagnostics.Stopwatch 类很好用,只需要几步就能解决时间统计问题:
Stopwatch stop = new Stopwatch();
stop.Start();//开始统计
stop.Stop();//结束统计
stop.ElapsedMilliseconds //按毫秒返回经过的时间
stop.Reset(); //清零统计时间
stop.Restart(); //清零并开始统计
第二,发觉要编写并行任务比想象中的要简单很多(虽然是极其基础的)。
只需将:
foreach( var e in 数据源) {执行操作}
转换成以下形式便自动并行执行每一个元素的操作任务:
Parallet.ForEach( 数据源, e =>{ 执行操作})
其中 Parallet 是System.Threading.Tasks 空间的类。
如果执行的不是foreach循环,而是for循环,也是可以的:
for(int i =0; i < 1000; i++) {执行操作} ==> Parallet.For(0, 1000, i=>{执行操作})
实在是太简单了!相信那些不太想费劲去弄懂并行编程的人,也能通过以上的语法稍微改进自己的程序的并行性。
然后我在我的E7200双核cpu上面做了性能分析,当每个任务运行时间约等于1毫秒的时候,并行比同步为:1.3:1 ;当10毫秒时 1.7: 1 ; 当100毫秒时 1.9:1 . 当少于1毫秒时,性能会不如同步的。
鉴于rp,大部分我写的代码都是以极其高速运行,因此这个并行能够用的场合很少。但希望对大家有用。
完毕!
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· 没有Manus邀请码?试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
· 【自荐】一款简洁、开源的在线白板工具 Drawnix
· 园子的第一款AI主题卫衣上架——"HELLO! HOW CAN I ASSIST YOU TODAY
· Docker 太简单,K8s 太复杂?w7panel 让容器管理更轻松!