利用.Net 线程池提高应用程序性能.
通常在大数据量计算的应用程序里,CPU大部分时间处理等待状态.在一个单线程的应用程序里，这些查询会导致window消息处理能力阻塞,这里会导致计算时间很长,CPU利用率也非常低.
最近一直在研究,提高处理性能的方法.
开始利用,多线程,异步的方法来实现,
下面的语句是用来分段进行数据整合, (如按天,或按月,对中间数据进行整合)整合SQL通过批量生成
在单线程的执行时间,CPU利用率一般在1-10%,(服务器HP 580 4 CPU XEON 3.0G 16G内存,加盘柜),这样整合时间太长。
如果分段整合，CPU利用率就在40-80%得到比较大的利用。
FileInfo[] files; private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e)
{
if(folderBrowserDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
System.IO.DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(folderBrowserDialog1.SelectedPath); files = di.GetFiles(); ThreadStart ts = new ThreadStart(start); Thread thread = new Thread(ts); thread.Start(); 
}
} public delegate string myMethodDelegate( object[] args); static int t = 0; void start() { foreach(FileInfo file in files) { System.IO.StreamReader sr = new StreamReader(file.FullName,System.Text.Encoding.Default); string txt = sr.ReadToEnd(); sr.Close(); myMethodDelegate ddd= new myMethodDelegate(Work2); ddd.BeginInvoke(new object[]{txt_connectString.Text,txt,file.FullName},new AsyncCallback(EndWorkBack), null); Write(string.Format("T:{0}|{1} {1}\r\n",DateTime.Now,file.FullName,t)); //_Task.StartTask(new TaskDelegate(_Task.Work2),new object[]{txt_connectString.Text,txt}); } } public string Work2( object[] args) { using(SqlConnection conn = new SqlConnection(args[0].ToString())) { using(SqlCommand comm = new SqlCommand(args[1].ToString(),conn)) { comm.CommandTimeout = 60000; conn.Open(); comm.ExecuteNonQuery(); } conn.Close(); } return args[2].ToString(); } int i =0; protected void EndWorkBack( IAsyncResult ar ) { myMethodDelegate ddd = (myMethodDelegate)ar.AsyncState; string result = ddd.EndInvoke( ar ); i++; Write(string.Format("T:{3}:{2}:{0} {1}\r\n",result,DateTime.Now,i,t)); } public void Write(string msg) { System.IO.StreamWriter sw = new StreamWriter("C:\\install.log",true,System.Text.Encoding.Default); sw.WriteLine(msg); sw.Close(); } 不过上面程序也有一点问题，就是异步线程数据没有好的控制。如果同时执行线程，过多，CPU时间片分配就不合理，执行速度反而慢。
后来就一直想用线程池的来合理处理线程。
。Net自带的线程池使用起来比较简单。
通过System.Threading.ThreadTool类就可以使用，
定义回调方法
WaitCallback async = new WaitCallback(FExeute);
通过ThreadPool.QueueUserWorkItem(async,service);加入队列
回调方法执行运算
public void FExeute(object Param) { //myResetEvent.WaitOne(); using(TG_EvaluteBaseDatasSet service = (TG_EvaluteBaseDatasSet)Param) { service.doResult(); writeFile(Path,service) ; OnTgReport(new ReportEvent(service.TE_PASS_RANGE,service.TE_YEAR,service.TE_MONTH,int.Parse(service.TE_I_E_FLAG),int.Parse(service.TE_ENTRY_TYPE))); } Interlocked.Decrement(ref number); //number--; } 其中Interlocked.Decrement,是调用原子操作，进行减操作，
Interlocked.Increment(ref number);是调用原子操作，进行加
原子操作在多线程中不会有冲突。
线程池有几点好处，
1。多线程执行，
2。根据CPU个数，性能等，合理安排执行的线程，（在实际操作过程中，通过SQL SERVER企业管理器中查看当前活动的进程数，可以看到当前正在执行的线程数）
3。异步操作。
相关资源：
http://www.ddvip.net/program/c-/index2/15.htm
http://www.codeproject.com/csharp/threadtests.asp
http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/netFramework/netframework/NECLRT.mspx
